风帆808捕鱼机多少钱

人工智能技術(shù)在20世紀50年代誕生，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門綜合性技術(shù)科學。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷過數(shù)次起伏，在螺旋式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支。近20年來，出現(xiàn)了多次可以稱之為里程碑式的“人機大戰(zhàn)”。本書從人機博弈幾次里程碑式的事件切入，對技術(shù)發(fā)展進程中的重要人物、節(jié)點和技術(shù)突破進行詳細介紹，從中梳理出人工智能研究方法論的演進，并對人工智能技術(shù)未來發(fā)展方向提出展望

·14.3萬字

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圖深度學習從理論到實踐

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個熱點方向，從圖的視角解讀大數(shù)據(jù)，可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系，吸引大量學者的關(guān)注并在多個工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。《圖深度學習從理論到實踐》由淺入深，全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識、典型模型方法和應(yīng)用實踐。《圖深度學習從理論到實踐》不僅包括一般的深度學習基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識，還涵蓋了圖表示學習、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網(wǎng)絡(luò)模型，以京東自研的Galileo平臺為代表的圖學習框架，以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電商推薦和流量風控方面的兩個典型工業(yè)應(yīng)用。《圖深度學習從理論到實踐》既適合對數(shù)據(jù)挖掘、機器學習方向以及圖建模交叉方向感興趣的高年級本科生和研究生作為教材使用，也適合互聯(lián)網(wǎng)電商、金融風控、社交網(wǎng)絡(luò)分析、藥物研發(fā)等企業(yè)的從業(yè)者參考學習。

·9.5萬字

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區(qū)塊鏈實戰(zhàn)

本書全景式地描述了互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)——區(qū)塊鏈，分別從區(qū)塊鏈的起源、區(qū)塊鏈在全球各個國家的發(fā)展現(xiàn)狀、區(qū)塊鏈的四大核心技術(shù)、基于區(qū)塊鏈底層技術(shù)的數(shù)字貨幣發(fā)展現(xiàn)狀等角度進行描述。另外，為了更好地理解區(qū)塊鏈，本書講述了區(qū)塊鏈在數(shù)字貨幣領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、公證領(lǐng)域等七個領(lǐng)域的應(yīng)用。區(qū)塊鏈是一場技術(shù)革命。在不久的將來，我們會看到區(qū)塊鏈與傳統(tǒng)行業(yè)的直接較量。而且這是一場不同層面的競爭，傳統(tǒng)行業(yè)被新技術(shù)取代已成必然趨勢。所以在一切還未發(fā)生之前，關(guān)注區(qū)塊鏈、參與區(qū)塊鏈、應(yīng)用區(qū)塊鏈是至關(guān)重要的。通過閱讀本書，讀者只需要花費一周的時間就可以理解區(qū)塊鏈是什么以及它能干什么，并且理解區(qū)塊鏈在各個領(lǐng)域的價值所在。

·14.5萬字

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機器學習算法的數(shù)學解析與Python實現(xiàn)

學習機器學習的動機很多，可能是實際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學業(yè)要求，從每種動機的角度看，這個問題都可能有不同的答案。我認同許多人所說的求知不能太功利這一觀點，不過大家的時間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產(chǎn)出比，至少也應(yīng)該有一個學這門知識想要達到的目的。機器學習是更偏重于應(yīng)用的學問，在當下的發(fā)展也確實使得機器學習越來越像一門技能，而不僅僅是技術(shù)。初學算法時我最想學的是里面的“最強算法”，不過在第1章我將介紹，機器學習算法沒有最強的，只有最合適的，對于不同的問題，對應(yīng)會有不同的最合適算法。所以，我們更需要關(guān)注的應(yīng)該是問題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機器學習算法包，通過現(xiàn)成的算法包，就能夠根據(jù)實際要解決的問題直接選擇所需要的機器學習算法，從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標讀者是想要學習機器學習的學生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機器學習是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機器學習總體背景，第2章介紹配置環(huán)境，第3章到第10章彼此獨立，每一章介紹一種具體的機器學習算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學習方法，這是一種組合機器學習算法的方法，也是當前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬字

深度探索：解碼DeepSeek及人工智能的未來

本書深入剖析了中國人工智能崛起的神秘力量——DeepSeek，全面解讀了其背后的技術(shù)邏輯、商業(yè)模式以及對未來社會的深遠影響。通過對開源與閉源之爭的探討，以及對中美人工智能領(lǐng)域領(lǐng)袖人物不同戰(zhàn)略思考的剖析，作者揭示了人工智能技術(shù)背后的復(fù)雜性，勾勒出技術(shù)進化的脈絡(luò)，并勾畫出產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的路徑。書中還特別關(guān)注了中國在成本結(jié)構(gòu)等方面的獨特優(yōu)勢，展現(xiàn)了中國在全球人工智能競爭中的地位與潛力。本書會深入淺出地介紹人工智能DeepSeek的技術(shù)邏輯，技術(shù)上如何控制成本，商業(yè)化的底層邏輯，對于中國人工智能的發(fā)展和商業(yè)化都有很好的指導意義。無論是科技愛好者、行業(yè)從業(yè)者，還是對未來充滿好奇的普通讀者，本書都將提供深刻的見解與啟發(fā)，幫助讀者更好地理解人工智能的當下與未來。

·15.2萬字

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玩轉(zhuǎn)機器人：DIY智能小車機器人

本書主要介紹使用UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件進行智能小車機器人設(shè)計的方法。本書內(nèi)容涉及UG軟件的模型繪制、模型裝配和運動仿真，Proteus軟件的電路設(shè)計和電路仿真，AltiumDesigner軟件的元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。本書從機械結(jié)構(gòu)、電路設(shè)計、PCB設(shè)計三部分對智能小車機器人進行詳細講解，完整介紹了動力模塊零部件繪制、車體模塊零部件繪制、零部件裝配與運動仿真、基礎(chǔ)電路仿真、基于51單片機的智能小車機器人仿真、基于Arduino單片機的智能小車機器人仿真、元件庫繪制和PCB設(shè)計。通過學習本書，讀者可以在熟悉UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件操作的同時體會智能小車機器人的設(shè)計思路，為自己設(shè)計智能小車機器人打下基礎(chǔ)。

·4.3萬字

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機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領(lǐng)域的經(jīng)典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內(nèi)容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內(nèi)容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節(jié)。全書共16章，與“西瓜書”章節(jié)、公式對應(yīng)，每個公式的推導和解釋都以本科數(shù)學基礎(chǔ)的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數(shù)學原理。本書思路清晰，視角獨特，結(jié)構(gòu)合理，可作為高等院校計算機及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考

·9.8萬字

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高效用DeepSeek：職場逆襲的實戰(zhàn)指南

本書以DeepSeek應(yīng)用為基礎(chǔ)，講解了DeepSeek在自媒體、咨詢、營銷、教育、翻譯、職場、編程等多個領(lǐng)域的應(yīng)用。書中通過豐富的案例和詳細的指導，展示了DeepSeek如何幫助自媒體人打造“爆款”內(nèi)容，如何為咨詢提供高效決策支持，如何在營銷中實現(xiàn)流量裂變，如何重塑未來學習范式，以及如何助力職場人和企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)增效等。本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，無論是AI（ArtificialIntelligence，人工智能）領(lǐng)域的從業(yè)者，還是希望借助AI提升工作效率的職場人士、企業(yè)管理者、教育工作者等，或還是對AI技術(shù)感興趣的普通用戶，都能從本書中獲得幫助。

·8.2萬字

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深度學習

本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強化學習技術(shù)融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領(lǐng)域。

·20.4萬字

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機器學習實戰(zhàn)：模型構(gòu)建與應(yīng)用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創(chuàng)建不同應(yīng)用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務(wù)的場景。

·12.4萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與實現(xiàn)。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學習模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關(guān)系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學者學習模型。本書不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

·21.8萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應(yīng)用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎(chǔ)知識和電子仿真技術(shù)，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內(nèi)容涉及MATLAB基礎(chǔ)知識、MATLAB常用語法、Simulink應(yīng)用、控制系統(tǒng)數(shù)學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用、數(shù)字信號處理在MATLAB中的實現(xiàn)、濾波器模型、MATLAB在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用及示例、通信系統(tǒng)的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

腦機革命

當你凝望夜空時，你是否曾望向繁星背后的虛空：“宇宙的邊界在哪里？時空的本質(zhì)究竟是什么？幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你？”當你凝視鏡中的自己時，你是否曾望向雙眼背后的大腦：“我”到底是誰？寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在？當肉體衰亡，“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波？下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯(lián)結(jié)這些科幻電影中的場景能否成為現(xiàn)實？人腦被稱為“內(nèi)在的宇宙”，從宇宙大爆炸到人類大腦的形成，150億年間，人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今，腦機接口技術(shù)正在蓬勃發(fā)展。科學家已經(jīng)開始攀登腦機接口的金字塔，逐級“改造”人類，實現(xiàn)人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術(shù)的科普著作。從對大腦的重新認識，到神經(jīng)科學顛覆傳統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)，再到腦機接口領(lǐng)域正在發(fā)生的前瞻探索和令人振奮的突破，作者對這項技術(shù)自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示，讓人在感嘆“腦機融合”創(chuàng)造的驚人變化的同時，更為腦科學的飛速發(fā)展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

·23.2萬字

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GPT-4o極簡入門與繪畫大全

現(xiàn)在，AI與多模態(tài)技術(shù)快速發(fā)展，高效創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)視覺內(nèi)容已成為核心競爭力，OpenAI推出的GPT-4o為此提供了全新解決方案。本書系統(tǒng)整合一線實戰(zhàn)經(jīng)驗，詳細講解GPT-4o從基礎(chǔ)操作到多領(lǐng)域應(yīng)用的108個實戰(zhàn)案例、50種繪畫風格及6大商業(yè)變現(xiàn)路徑，并提供全面、詳盡的提示詞模板與示例，還講解如何結(jié)合DeepSeek優(yōu)化提示詞，可幫助讀者縮短創(chuàng)作周期，實現(xiàn)“懶人直出”。本書總計7章。第1章講解GPT-4o使用須知，包括其特性解讀、中英文界面切換方法、提示詞生成及圖像細節(jié)重繪方法、如何減少中文亂碼，等等。第2～5章深入講解GPT-4o在創(chuàng)意玩法、教育培訓、商業(yè)應(yīng)用、設(shè)計創(chuàng)作這四大核心領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。第6章系統(tǒng)整理GPT-4o的50種常用繪畫風格。第7章完整演示AI視頻創(chuàng)作的流程，從主題確定到分鏡腳本生成，再到視頻片段生成，并最終完成視頻剪輯，可幫助讀者熟悉專業(yè)級的AI視頻創(chuàng)作方法。

·4.2萬字

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智能計算：原理與實踐

本書面向人工智能學科的前沿領(lǐng)域，系統(tǒng)地討論了智能計算的原理與實現(xiàn)，比較全面地反映了智能計算研究和應(yīng)用的最新進展。書中涵蓋了支持向量機、混沌計算、蟻群算法、DNA計算、DNA遺傳算法、人工免疫系統(tǒng)、螢火蟲算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、魚群算法和其他一些算法及應(yīng)用。全書提供了大量的實用案例，重點強調(diào)實際的應(yīng)用和計算工具，這些對于智能計算領(lǐng)域的進一步發(fā)展是非常有意義的。本書取材新穎、內(nèi)容系統(tǒng)、深入淺出、材料豐富，理論密切結(jié)合實際，具有較高的學術(shù)水平和參考價值。本書可作為人工智能、信息與通信工程、儀器科學與技術(shù)、計算機科學與技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員及工程技術(shù)人員的參考書，也可作為研究生和高年級本科生開闊視野、增長知識的閱讀材料。

·20.4萬字

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機器人設(shè)計與制作

本書從機械本體、電路系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三方面介紹如何設(shè)計與制作機器人。第一篇是為機器人筑起鋼鐵之軀。介紹了三維軟件UG的基本使用方法。詳細解說了如何設(shè)計機器人的機械本體，如何繪制出機器人的各個“骨骼”---零部件，最后利用軟件將它們進行整體裝配。第二篇是為機器人設(shè)計大腦，并注入血液和靈魂。講述電路板的繪制和軟件編程。通過對編程的學習，我們可以進行機器人的步態(tài)調(diào)節(jié)，可以讓它完成類似人類的前進、后退、拐彎、甚至翻跟頭的動作。第三篇締造你的戰(zhàn)斗英雄。是將前面繪制的各種圖在加工成零部件后進行實體組裝，使之能達到行走和翻滾動作的動力學要求，并進行基本的步態(tài)調(diào)試。最后還介紹了機器人的比賽規(guī)則，可以去和別人的機器人一決高低了。本書內(nèi)容貼合實際，簡單易懂，適合對機器人感興趣的硬件DIY愛好者、電子愛好者閱讀，也非常適合大中學生進行機器人設(shè)計、電子制作的實驗教學使用。

·4.6萬字

會員

人工智能

從《終結(jié)者》、《黑客帝國》、《機器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數(shù)人對人工智能的認識還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計算機科學分支究竟是什么樣的？目前發(fā)展到了什么階段？能夠戰(zhàn)勝人類的終極AI機器真的會存在嗎？從這本書中，你很快就會發(fā)現(xiàn)問題的答案。本書將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個領(lǐng)域的發(fā)展及應(yīng)用。既有科學的嚴謹性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發(fā)進一步探索科學的興趣。

·13.4萬字

會員

Python程序設(shè)計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統(tǒng)計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態(tài)和動態(tài)可視化、使用CSV文件、用于數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數(shù)據(jù)挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監(jiān)督機器學習、聚類無監(jiān)督機器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)等。

·32.1萬字

會員

AI源碼解讀：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學習案例：Python版

本書以人工智能發(fā)展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰(zhàn)方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側(cè)重對創(chuàng)新項目的過程進行介紹，分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程和實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓練和模型應(yīng)用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發(fā)方法，本書配套提供項目設(shè)計工程文檔、程序代碼、實現(xiàn)過程中出現(xiàn)的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發(fā)。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的參考教材，還可作為從事智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)人員的技術(shù)參考書。

·4.2萬字

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