本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。 它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些 强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。 本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。

《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术 多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注

本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。 本书共10章，涵盖量化投资中AI的历史演进、投研平台的构建、量化策略的开发流程、策略分类和介绍、市场主流策略开发、策略回测和实盘准备等内容。书中提供丰富的示例代码，具有较强的实践性和系统性，并配有高等数学、金融工程和计算机科学技术等前置知识，以帮助读者深入理解量化投资策略。 本书适合量

工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业 智 造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。

可信机器学习是机器学习的重要部分，是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终，全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念；第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法；第三部分围绕建模过程介绍检测理论、监督学习和因果建模的理论及方法；第四部分针对机器学习的可靠性，讲解分布偏移的概念和缓解方法，以及机器学习公平性和安全性方法；第五部分围绕人与机器的交互，阐述机器学习的可解释性、透明性和价值对齐；第六部分针对机器学习的目标，介绍伦理原则、社会公益以及过滤气泡等问题。

本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。

本书主要内容包括： 1. 认识 ChatGPT：介绍 ChatGPT 的基本原理与使用方法。帮助读者快速理解与上手工具。 2. 使用 ChatGPT 辅助编写高质量代码：系统讲解如何利用 ChatGPT 描述需求、补全代码、检查语法、调试程序等。大量案例帮助读者掌握技巧，提高编程效率与代码质量。 3. ChatGPT 与数据采集与清洗：详细介绍 ChatGPT 如何辅助网页爬取、解析数据、清洗数据等。案例覆盖股票数据、人口数据等，有利于读者的实践应用。 4. 办公自动化中的数据存储与分析：介绍 MySQL 数据库、JSON 格式等的数据存储方法。使用 Pandas 展示数据分析与统计方法，互动案例展示 ChatGPT 的辅助作用。 5. 办公自动化中的数据可视化：使用 Matplotlib 绘制折线图、柱状图、饼图、散点图等。案例说明如何利用 ChatGPT 选择合适的可视化方法与改进图表。 6. ChatGPT 辅助自动化办公软件：包括 Excel、Wor

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

本书系统地介绍了机械手控制的几种先进设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研 工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的**成果。 本书主要以机械手的控制为论述对象,共包括16章内容,分别介绍PID 控制、神经网络自适应控制、 模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力的连续切换滑模控 制、重复控制的基本原理及设计、机械手容错控制、基于事件驱动的机械手反演控制、基于输入延迟的机械 手控制、基于执行器量化的控制、基于控制方向未知的控制和多智能体系统一致性控制的设计与分析。每 种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己的需要选择学习。本书适合从事生产过程 自动化、计算机应用、机械电子和电气

本书从数字图片开始讲起，介绍什么是数字图像。以halcon的安装，halcon的基础语法和数据结构起点，以图像的获取，图像的处理，图像匹配，区域的处理，区域的特征，亚像素轮廓特征，亚像素轮廓处理，数组操作为主要内容，*后结合实际案例，启发读者。内容包含理论讲解，和实际编程两个部分，理论讲解，说明图像处理原理，实际案例，实操算法，强化应用。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有编程基础的读者也能轻松入门。

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn，对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。 全书共10章，第1章介绍机器学习开发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等；第5章讲解K近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索；第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理；第7章介绍几种常见的文本特征提取方法，包括词袋模型和TF-IDF等；第8章讲解决策树的基本原理，包括几种经典的决策树生成算法和集成模型；第9章介绍支持向量机的基本

本书系统阐述分布式机器学习的理论、算法、和实践。

模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法，同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终，并适时与其他重要知识点（如支持向量机、深度学习）等进行交叉和关联，便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。 全书共14章和4个附录，循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，*后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。附录包括传统的模式识别与机器学习方法近邻法和决策树，还有向量微积分和随机变量的变换等与本学科方向强相关的重要知识点。 本书内容深入浅出，生动有趣，力

本书对人工智能和教育的融合与应用进行了探讨和分析，以期为教育的变革与创新发挥力量。本书共包括五章内容。第一章对人工智能的基本理论及其对教育的影响和挑战进行了概述；第二章探讨了人工智能时代教育行动的五个方向，分别是养成信息化的思维、发挥信息处理天赋、提升信息处理能力、提高信息处理效率以及适应信息更新速度；第三章是大数据技术在教育中的应用；第四章是机器学习技术在教育中的应用；第五章是 VR技术在教育中的应用。本书可供教育工作者参考。

本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶。书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。 全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述*简单的线性回归模型 普通*小二乘法以及正则化方法 岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第6章和第7章介绍无监督学习，主要包括聚类分析和主成分分析。第8章重点介绍强化学习在投资组合优化中的应用。第9章以一个流行的数据挑战项目为例，使用前几章介绍的机器学习方法预测金融违约风险，为读者提供解决实际数据问题的经验。 本书内

本书主要介绍量子机器学习的背景知识、基础概念，以及一些重要的量子机器学习算法的基本原理与实现。本书共9 章，主要内容包括量子机器学习背景知识、量子计算基础、量子机器学习框架VQNet、支持向量机、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络，以及自然语言处理。 本书既可作为高等院校量子机器学习相关专业研究生、教师及科研人员的教材或参考书，也可作为量子机器学习爱好者的自学用书。

本书以人工智能发展为时代背景,通过20个应用机器学习模型和算法的实际案例,为工程技术人员 提供较为详细的实战方案,以便深度学习。 在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度 论述数据处理、模型训练和模型应用,并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习、快速掌 握人工智能开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等 资源,可供读者举一反三、二次开发。 本书结合系统设计、代码实现以及运行结果展示进行讲解,语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合 作为对Python编程感兴趣的科研人员、人工智能爱好者及从事智能应用创新开发专业人员的参考教材, 也可作为高等院校全栈系统应用开发相关专业的参考书。

本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。 本书适合软件

《深入浅出强化学习：原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从*基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题*基本的方法 动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善。基于这个思路，分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的强化学习方法。*后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性、比较前沿的强化学习方法。 除了系统地介绍基本理论，书中还介绍了相应的数学基础和编程实例。因此，《深入浅出强化学习：原理入门》既适合零基础的人员入门学习、也适合相关科研人员作为研究参考。

水密连接器是海洋机器人及其相关应用领域不可或缺的重要单元部件，承担重要的使命任务并发挥重要作用。本书对海洋机器人常用的水密连接器的分类、结构、工作原理及典型应用等诸多方面进行了较为全面、深入、具体的论述；同时，对其他通用部件（如水下摄像机、水下照明灯、水下云台及补偿器）进行了简要介绍。