大将军捕鱼机

這是一本從原理、算法、實現、應用4個維度詳細講解圖神經網絡的著作，在圖神經網絡領域具有重大的意義。本書作者是圖神經網絡領域的資深技術專家，作者所在的公司極驗也是該領域的領先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經驗的總結，內容系統、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學術界和企業界的領軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數據、卷積神經網絡以及表示學習等基礎知識，是閱讀本書的預備知識；第5～6章從理論的角度出發，講解了圖信號處理和圖卷積神經網絡，深入剖析了圖卷積神經網絡的性質，并提供了GCN實現節點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經網絡的各種變體及范式、圖分類機制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學習；第10章介紹了圖神經網絡的最新研究和應用。

·8.9萬字

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圖分析與圖機器學習：原理、算法與實踐

本書向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示了如何使用領先的圖數據庫模型TigerGraph，目標是向讀者介紹圖數據結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。三位作者介紹了涵蓋多種當代業務需求的真實使用案例。讀者將探索從互聯數據中獲取價值的三階段方法：連接、分析和學習。幾乎每章的開頭都列出了對應的三個方面的目標：學習圖分析和機器學習的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。

·12.5萬字

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機器學習實戰（視頻教學版）

《機器學習實戰：視頻教學版》基于Python語言詳細講解機器學習算法及其應用，用于讀者快速入門機器學習。《機器學習實戰：視頻教學版》共分12章，內容包括機器學習概述、Python數據處理基礎、Python常用機器學習庫、線性回歸及應用、分類算法及應用、數據降維及應用、聚類算法及應用、關聯規則挖掘算法及應用、協同過濾算法及應用，最后通過3個綜合實戰項目（包括新聞內容分類實戰、泰坦尼克號獲救預測實戰、中藥數據分析項目實戰），幫助讀者對所學技能進行鞏固和提升。本書主要章節都給出了對應的示例及其詳細的分析步驟，方便讀者從編程中掌握機器學習基礎算法及應用。

·10.1萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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人，倫理，機器人：一本孩子寫給孩子的書

本書圍繞“公平、隱私與保障、可靠與安全、包容、負責、透明”六個人工智能需要遵循的原則，詮釋當代青少年對負責任的人工智能的認識和思考。

·7.1萬字

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新時代體育服務業與人工智能融合研究

本書綜合運用定性研究和定量研究方法，對體育服務業與人工智能的融合進行深入研究。本書首先是運用耦合協調模型和灰色關聯分析法對目前我國體育服務業與人工智能融合的現狀進行定量研究，探索二者之間目前處于什么融合發展階段；其次，對體育服務業與人工智能的融合機理進行了研究，在此基礎上，以體育服務業的4個細分行業為例，進行了體育服務業與人工智能融合的具體研究；接著，運用模糊AHP-TOPSIS研究方法對體育服務業與人工智能的融合進行了評價研究；隨后，通過FMEA方法，對體育服務業與人工智能的融合風險進行了系統研究，重點分析了二者融合帶來的技術風險、社會風險和經濟風險。基于上述內容的研究，本書在最后提出了有針對性、有操作性的政策建議。

·15萬字

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未來制造：人工智能與工業互聯網驅動的制造范式革命

本書由三個深度關聯的篇組成。第一篇從人類文明早期開始，用大量的故事和事實全景式再現手工制造、大機器生產、流水線生產、大規模定制等前四次制造范式的演變和躍進過程。第二篇重點討論智能革命爆發的前因后果，從算力量變、人工智能、智能機器、工業互聯網等幾個維度勾勒出正在發生的智能革命的細節和全貌，告訴大家智能革命為什么，是什么，以及能改變什么。第三篇論證了在以人工智能、工業互聯網為核心的智能革命驅動下，制造范式將向第五制造范式——產用融合演進。產用融合制造范式將促使生產過程與使用過程、生產者和使用者全面融合，構造不斷增值的價值環流，最終形成“邊生產邊使用、邊使用邊生產”的未來制造圖景。

·22萬字

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AI文案高手速成118例：提問生成+修改潤色+熱門模板+應用案例

全書通過118個實用技巧講解+118集教學視頻演示+160多個素材回復文件+144頁PPT教學課件，通過“提問生成+修改潤色+熱門模板+應用案例”4大專項內容，幫助小白快速成為AI文案高手！本書具體內容包括16種AI提問技巧、13種指令優化技巧、11種高效提問技巧、9種文案修改技巧、7種文案潤色方法、11類營銷文案指令模板、12類辦公文案指令模板、13類自媒體文案指令模板、12類教育學術文案指令模板，以及AI創作短篇小說的全流程、AI創作圖書宣傳文案全流程等內容。本書適合以下人群閱讀：一是文字工作者；二是人工智能領域的相關從業人員；三是電商商家、新媒體編輯、廣告策劃、短視頻編導、作家和藝術工作者等；四是文學、語言、計算機科學與技術等專業的學生。

·11.6萬字

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深度學習與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領讀者從零開始一步步實現自己的“AlphaGo”。本書側重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，并構建一個最簡圍棋機器人，作為后面章節內容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機器學習和深度學習技術，包括樹搜索、神經網絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法3類技術；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，并最終引導讀者實現自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術細節有非常全面的了解，為進一步深入鉆研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎的線性代數和微積分知識。

·19.7萬字

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Keras深度學習與神經網絡

本書從人工智能導論入手，闡述人工智能的發展及現狀，重點介紹了機器學習和神經網絡基礎、反向傳播原理、卷積神經網絡和循環神經網絡等內容。本書內容由淺入深，循序漸進，從神經元和感知機入手，逐步講解深度學習中神經網絡基礎、反向傳播以及更深層次的卷積神經網絡、循環神經網絡。本書知識體系完整，內容覆蓋面廣，介紹了深度學習中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學習的相關知識。本書可作為高等院校計算機等相關專業的教材，也可供人工智能領域的技術人員學習使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

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DeepSeek提示詞速查手冊

本書是一本專為DeepSeek使用者打造的提示詞速查手冊，按照高頻使用場景進行分類，精選了工作、學習、生活、社交、專業咨詢等五大場景高頻使用的高質量提示詞，同時附贈全場景提示詞電子版，讓您能夠隨時隨地調用適合當下需求的指令。每個提示詞均附帶場景介紹、使用說明及變體建議，幫助您更好地理解和靈活運用。同時，我們也提供了一系列高級技巧，幫助您掌握創建高效提示詞的方法論。這不僅是一本指令集，更是提升AI協作效率的實用工具。精心設計的提示詞模板讓DeepSeek立即從“聽不懂你在說什么”變成“完全理解你的需求”。

·7.9萬字

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OpenCV4.5計算機視覺開發實戰：基于Python

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。本書基于Python3.8全面、系統地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發環境與答疑服務。本書共分15章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運動跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計算機視覺與圖像處理、人工智能算法的開發人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的師生教學參考。

·16.8萬字

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開啟創意之門：AIGC創作一本通

AIGC（人工智能生成內容）的興起使大量低成本的構思、設計的實現和精美的演示文稿、圖片、視頻、動畫的制作成為可能。現在互聯網上出現了不少由AIGC技術生成的高質量內容，如生活、哲理、心理、知識、技能類短視頻，得到了觀眾的高度認可。本書是為致力于創作高質量內容的讀者而精心編寫的，以系統化、結構化的思維，將策劃和制作高質量內容的知識、技能和工具有組織、有條理地編寫出來，供讀者學習。本書適合想要創作高質量、有品位的互聯網內容創作者（圖片生成、短視頻制作等）閱讀，也適合熱衷傳播知識和技能的知識工作者（知識付費、課件制作等）閱讀。

·8萬字

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云計算管理配置與實戰

本書圍繞云計算核心進行展開，從基礎知識到集群架構實現，全面系統地講解了如何從一個什么都不懂的云計算初學者成長為可以根據業務需求進行技術選型實施云計算集群架構。全書分為上下篇，上篇主要是Linux系統原理和使用，云計算的環境是以此為基礎，尤其是關于防火墻和網絡跟云計算的實現關系緊密，了解其原理和使用是有必要的；下篇主要介紹了云計算集群的設計和實踐，從基礎知識的介紹、發展趨勢及應用、云計算項目的核心組件、企業項目分析及技術選型、云計算集群的搭建、小型集群的調優、大型集群的部署方案、多種網絡環境配置、虛擬機和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規范、常見問題及解決方案等多個方面進行展開和實踐，內容從基礎到高階，技術從概念到原理，項目從業務拆分需求分析到技術選型搭建使用，遵循逐步遞進的原則，逐步深入和提高。希望讀者通過本書可以了解并掌握云計算集群的使用，并對業務技術架構有自己的思考。對于有一定的開發、設計經驗的技術人員，并想了解云計算集群的搭建和使用，本書具有很大的參考意義。本書涵蓋了Linux基礎知識與原理，對于沒有開發經驗的人員，可以穩扎穩打從基礎部分學習，以及云計算的核心技術與原理和大型云計算集群的實踐案例，可以詳細了解到云計算集群的架構及相關問題的解決思路和方案。

·18.7萬字

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撬開人工智能的黑匣子（《商業評論》MIT斯隆管理評論精選）

如今，科技創新已經成為商業未來的方向，大眾創業、萬眾創新勢不可擋。為了順應大勢，《商業評論》于2015年獨家引入創業、創新、科技領域全球最權威的雜志《麻省理工學院斯隆管理評論》。《麻省理工學院斯隆管理評論》雜志由全球排名前列的世界頂級商學院——麻省理工學院斯隆管理學院出版發行，是世界最頂尖的綜合管理類期刊之一，也是全球頂級企業高管、科技創新者、創業家、思想領袖、管理大師、商學院教授進行對話的首選平臺，用最前沿的管理理念深刻影響了全球企業的領導和創新方式。在本期“MIT斯隆管理評論精選”中，我們選擇“人工智能”這個時下最熱的話題，奉獻給大家一道AI思想盛宴。

·2.9萬字

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AIGC從入門到實戰：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業應用

本書旨在探討AIGC的發展歷程、應用范圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入了解并應用人工智能技術。本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發展歷史，以及核心技術的演進與應用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，以及它在文科和理科領域的應用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對個人的賦能，包括原理、成本、應用場景、高質量答案的提問技巧，以及如何利用ChatGPT進行編程。此部分還提到了AIGC時代下的職業規劃。第4章重點介紹了AIGC在創意領域的應用，特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用AIGC技術來創建數字人分身，使他們能夠說話、唱歌，甚至成為主播。第6章強調了AIGC如何賦能職場，包括輔助設計、思維導圖生成、文本創作、市場調研與策劃、短視頻創作，以及辦公軟件使用。第7章介紹了AIGC在不同行業和領域的創新場景，包括電商、傳媒、金融、教育行業，以及工業領域等。第8章介紹了如何有效應對AI革命。書末還推薦了許多AIGC相關的資源。

·7.2萬字

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硅基物語·AI寫作高手：從零開始用ChatGPT學會寫作

本書從寫作與ChatGPT的基礎知識講起，結合創作者的實際寫作經歷與寫作教學經歷，介紹了用ChatGPT寫作的基礎技巧、進階寫作的方法、不同文體的寫作方法、寫作變現的秘訣，讓讀者理解寫作技巧與變現思路。

·14.7萬字

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智能優化技術：適應度地形理論及組合優化問題的應用

智能優化技術作為解決工程領域優化問題的核心方法，在金融、醫療、交通、航空、航天等領域發揮著非常重大的作用。適應度地形理論作為智能優化技術的研究熱點，從優化問題解空間特性分析方法出發，挖掘問題解空間特性，為優化問題的求解方法設計以及參數控制等方面提供指導。作者基于多年從事智能優化技術以及組合優化問題研究的思考，從時域、頻域和空域分別對適應度地形理論進行研究、整理，并以工程應用中的組合優化問題為載體，對適應度地形理論的實際應用進行介紹。作者在本書內容的介紹過程中，結合個人及相關人員的研究成果，不僅可以對智能優化理論提供技術支持，同時也可為各領域中實際工程問題的特性分析以及解決方法提供借鑒。本書可供計算機、電子、自動化、管理、航天工程等各領域的本科生、研究生以及相關領域的科學技術人員閱讀，同時為從事智能優化技術及工程應用的相關機構提供翔實的資料。

·11.8萬字

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機器學習中的數學修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數學海洋中擷取機器學習研究人員最為必須和重要的數學基礎。內容主要包括：微積分（含場論）、數值計算和常用最優化方法、概率論基礎與數理統計、線性代數等。在下篇中，將選取機器學習中最為常用的算法和模型進行講解，這部分內容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網絡和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經網絡等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析