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學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的動機(jī)很多，可能是實(shí)際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學(xué)業(yè)要求，從每種動機(jī)的角度看，這個問題都可能有不同的答案。我認(rèn)同許多人所說的求知不能太功利這一觀點(diǎn)，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(xué)這門知識想要達(dá)到的目的。機(jī)器學(xué)習(xí)是更偏重于應(yīng)用的學(xué)問，在當(dāng)下的發(fā)展也確實(shí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)越來越像一門技能，而不僅僅是技術(shù)。初學(xué)算法時我最想學(xué)的是里面的“最強(qiáng)算法”，不過在第1章我將介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒有最強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)算法包，通過現(xiàn)成的算法包，就能夠根據(jù)實(shí)際要解決的問題直接選擇所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)讀者是想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)總體背景，第2章介紹配置環(huán)境，第3章到第10章彼此獨(dú)立，每一章介紹一種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法，這是一種組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，也是當(dāng)前在實(shí)際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解（第2版）

周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》（俗稱“西瓜書”）是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典入門教材之一。本書是《機(jī)器學(xué)習(xí)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(diǎn)內(nèi)容加以解析，以過來人視角給出學(xué)習(xí)建議，旨在對比較難理解的公式和重點(diǎn)內(nèi)容擴(kuò)充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補(bǔ)充具體的推導(dǎo)細(xì)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(dǎo)和解釋都以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的視角進(jìn)行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機(jī)器學(xué)習(xí)算法背后的數(shù)學(xué)原理。本書思路清晰，視角獨(dú)特，結(jié)構(gòu)合理，可作為高等院校計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機(jī)器學(xué)習(xí)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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深度學(xué)習(xí)高手筆記（卷2）：經(jīng)典應(yīng)用

本書通過扎實(shí)、詳細(xì)的內(nèi)容，從理論知識、算法源碼、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面對深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點(diǎn)檢測、特征融合、損失函數(shù)、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用，包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法，擴(kuò)展自己的算法知識面。無論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生，還是從事算法落地實(shí)踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

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AI加速器架構(gòu)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會貫通，將四代NPU架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗(yàn)融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面，尤其是芯片設(shè)計層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計一個能用、好用的產(chǎn)品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)；學(xué)會主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲子系統(tǒng)的設(shè)計；摸清加速器設(shè)計中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

·6萬字

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大模型實(shí)戰(zhàn)：從零實(shí)現(xiàn)RAG與Agent系統(tǒng)

本書深入探討了RAG技術(shù)體系及其應(yīng)用，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)概念到高級應(yīng)用的各個方面。首先，解構(gòu)了大模型應(yīng)用的基本模式與局限性，并引入RAG作為增強(qiáng)生成能力的一種方法，講解了RAG的核心概念、組成結(jié)構(gòu)及應(yīng)用場景，還涵蓋了RAG的基礎(chǔ)、高級、模塊化和智能體形式的技術(shù)體系。其次，以LlamaIndex為工具，展示了如何實(shí)現(xiàn)RAG，包括提示詞設(shè)計、文檔與索引創(chuàng)建、上下文檢索及查詢引擎構(gòu)建等具體步驟。最后，介紹了基于RAG構(gòu)建文檔聊天助手、多模態(tài)內(nèi)容解析器、數(shù)據(jù)庫檢索器、知識圖譜系統(tǒng)、工作流引擎及多Agent系統(tǒng)的實(shí)踐案例，每個案例均包含技術(shù)細(xì)節(jié)與實(shí)現(xiàn)效果演示。本書適合人工智能領(lǐng)域的開發(fā)者、研究人員，以及自然語言處理、知識圖譜、智能客服等專業(yè)人士閱讀。

·10萬字

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因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

·14.9萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人科研項(xiàng)目申請與實(shí)踐

本書分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人項(xiàng)目申請，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機(jī)項(xiàng)目申請，機(jī)械臂理論項(xiàng)目申請、進(jìn)展與結(jié)題，機(jī)械臂實(shí)物項(xiàng)目申請與進(jìn)展，時變問題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解項(xiàng)目申請、評議與進(jìn)展，和基函數(shù)、多類與海量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關(guān)的申請報告，進(jìn)展報告，同行反饋意見和/或結(jié)題報告系統(tǒng)化地構(gòu)成，并整理出具有啟發(fā)性的總結(jié)。值得指出的是，同行評議意見一般都非常中肯，問題指出也非常到位；對同行評議意見的認(rèn)真分析總結(jié)以及對應(yīng)的申報書改進(jìn)與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬字

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巧用AI工具高效搞定PPT設(shè)計與制作

本書講解如何利用AI工具來高效制作和設(shè)計PPT，全書共分為8章，前面7章分別介紹了PPT不同制作內(nèi)容的相關(guān)知識和技巧，包括軟件操作層面、設(shè)計思維層面、素材應(yīng)用層面的內(nèi)容，第8章模擬了兩個真實(shí)工作場景下的PPT使用需求，逐步講解設(shè)計的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在幫助讀者解決工作中的實(shí)際問題。

·601字

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AI進(jìn)化論：解碼人工智能商業(yè)場景與案例

10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領(lǐng)域，走訪全國上百家企業(yè)，深入調(diào)研人工智能在各個產(chǎn)業(yè)的商業(yè)應(yīng)用。全彩印刷，9章內(nèi)容，13個表格，122幅統(tǒng)計圖、流程圖、設(shè)計圖……精彩呈現(xiàn)人工智能未來發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

·9.2萬字

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人工智能算法（卷3）：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自早期以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就一直是人工智能的支柱。現(xiàn)在，令人興奮的新技術(shù)（例如深度學(xué)習(xí)和卷積）正在將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入一個全新的方向。在本書中，我們將演示各種現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如圖像識別和數(shù)據(jù)科學(xué)。我們研究了當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，包括ReLU激活、隨機(jī)梯度下降、交叉熵、正則化、Dropout及可視化等。

·11.3萬字

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金融人工智能：用Python實(shí)現(xiàn)AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術(shù)在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。你將了解如何運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融市場中的應(yīng)用。第三部分更進(jìn)一步，討論如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)解決金融市場中的統(tǒng)計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統(tǒng)計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業(yè)。第六部分給出以Python實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于時間序列預(yù)測。

·14.9萬字

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生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南

生成對抗網(wǎng)絡(luò)毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術(shù)之一，被美國《麻省理工科技評論》評選為2018年“全球十大突破性技術(shù)”。《生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實(shí)踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的各類模型以及技術(shù)發(fā)展。本書面向機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員、在校相關(guān)專業(yè)學(xué)生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛好者。通過本書的學(xué)習(xí)，能夠了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理，并通過書中的代碼實(shí)例深入技術(shù)細(xì)節(jié)。本書共分10個章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書后半部分介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術(shù)的潮流，成為AI時代的先行者。

·8.9萬字

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新基建下人工智能的未來

本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發(fā)展及其基礎(chǔ)建設(shè)。全書包括基礎(chǔ)、應(yīng)用和實(shí)踐三篇，共9章。基礎(chǔ)篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發(fā)展與挑戰(zhàn)等，尤其是分析了人工智能與新基建內(nèi)在的關(guān)系；應(yīng)用篇分析了人工智能在產(chǎn)業(yè)融合及在醫(yī)療、教育、能源、城市建設(shè)、社區(qū)建設(shè)等領(lǐng)域的驅(qū)動作用；實(shí)踐篇探討了人工智能的數(shù)據(jù)建設(shè)、軟硬件建設(shè)、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品研制和人才培育等。推進(jìn)人工智能新基建，對加快人工智能技術(shù)創(chuàng)新、全面提升其與產(chǎn)業(yè)融合和為社會賦能的可持續(xù)發(fā)展能力具有重大價值，這也是本書重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。

·14.5萬字

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洞察AIGC：智能創(chuàng)作的應(yīng)用、機(jī)遇與挑戰(zhàn)

《洞察AIGC：智能創(chuàng)作的應(yīng)用、機(jī)遇與挑戰(zhàn)》內(nèi)容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發(fā)展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應(yīng)用講述AIGC在文學(xué)創(chuàng)作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業(yè)制造、健康醫(yī)療、金融服務(wù)、品牌營銷領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及常用工具；第3篇AIGC的機(jī)遇與挑戰(zhàn)講述AIGC的資本與技術(shù)前景，同時提出需要注意的風(fēng)險。

·13.9萬字

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DeepSeek血型與性格解碼

這是一本打破星座壟斷的“血液使用說明書”。從三島由紀(jì)夫的完美主義到馬斯克的偏執(zhí)突圍，從王菲的自由哲學(xué)到喬布斯的掌控藝術(shù)，本書以科學(xué)為錨點(diǎn)、名人案例為經(jīng)緯，破譯ABO血型密碼背后的性格方程式。通過東京大學(xué)與哈佛實(shí)驗(yàn)室的基因大數(shù)據(jù)，撕開“血型決定論”的15個科學(xué)真相；在“O型血拿破侖算法”“AB型達(dá)芬奇創(chuàng)造力公式”中，窺見人性特質(zhì)的生物編碼；更獨(dú)創(chuàng)“血型混搭煉金術(shù)”——喬布斯與沃茲尼亞克的硅谷神話、香奈兒與裁縫的顛覆性合作，揭示職場天團(tuán)與靈魂CP的終極配方。書中既有“A型社交降噪指南”“B型反內(nèi)卷生存法則”等實(shí)戰(zhàn)攻略，也有“用血型話術(shù)玩轉(zhuǎn)升職加薪”“Tinder速配量子糾纏”等黑色技巧。200+名人檔案、30項(xiàng)跨學(xué)科研究、7套生存暗器，讓你在情場、職場與自我認(rèn)知戰(zhàn)場，把血液里的基因遺產(chǎn)煉成破局利器。翻開本書，你將獲得：看透老板決策風(fēng)格的“血型翻譯器”、預(yù)判戀人行為模式的“情感方程式”，以及一套重構(gòu)自我認(rèn)知的基因密鑰——畢竟，你的血液里流淌的不僅是紅細(xì)胞，還有未被激活的百萬種人生可能。

·1.4萬字

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深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺：項(xiàng)目式教材

本書基于國產(chǎn)自主可控龍芯處理器，系統(tǒng)地介紹計算機(jī)視覺領(lǐng)域的基本理論與實(shí)踐，并結(jié)合當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架和龍芯平臺以項(xiàng)目式教學(xué)的形式講述任務(wù)的實(shí)施。本書主要包括OpenCV基礎(chǔ)功能實(shí)戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)框架的部署、計算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)知識、圖像分類網(wǎng)絡(luò)的部署、目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的部署、圖像分割網(wǎng)絡(luò)的部署、龍芯智能計算平臺模型的訓(xùn)練和龍芯智能計算平臺的推理部署等內(nèi)容。通過閱讀本書，讀者能夠了解和掌握深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用，并基于國產(chǎn)自主可控龍芯處理器進(jìn)行工程實(shí)踐。本書適合深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺的愛好者閱讀，也可作為高等院校計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教材。

·10萬字

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DeepSeek寫作革命：AI輔助創(chuàng)作全指南

這是一本面向數(shù)字時代創(chuàng)作者的前沿指南，系統(tǒng)解析人工智能如何重塑寫作生態(tài)。本書從基礎(chǔ)工具操作到高階創(chuàng)意融合，涵蓋小說創(chuàng)作、商業(yè)文案、學(xué)術(shù)論文等多元場景，揭秘AI輔助寫作的核心邏輯：通過智能語義分析快速生成框架草稿，利用深度學(xué)習(xí)模型突破靈感瓶頸，結(jié)合人機(jī)協(xié)作優(yōu)化敘事節(jié)奏與情感密度。本書既適合新手借助AI實(shí)現(xiàn)零基礎(chǔ)高效產(chǎn)出，也為資深創(chuàng)作者探索“人類創(chuàng)意+機(jī)器算力”的新型生產(chǎn)關(guān)系提供啟發(fā)，最終指向一個核心命題：在算法接管重復(fù)性勞動的當(dāng)下，如何讓人類的獨(dú)特洞察與審美判斷成為不可替代的競爭力。

·3.5萬字

會員

AI制勝：機(jī)器學(xué)習(xí)極簡入門

機(jī)器學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)極大重要算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片實(shí)戰(zhàn)。

·8.6萬字

會員

AI短視頻文案寫作從入門到精通

本書共分為10章。第1章介紹短視頻文案與AIGC；第2章為AIGC工具助力文案選題策劃；第3章為短視頻標(biāo)題撰寫與優(yōu)化；第4章為短視頻腳本與情節(jié)設(shè)計；第5章為短視頻帶貨文案寫作；第6章為評論區(qū)互動文案寫作；第7章為段子文案寫作；第8章為短視頻內(nèi)容標(biāo)簽化；第9章為短視頻營銷文案寫作；第10章為短視頻與AI的有機(jī)結(jié)合。

·8.8萬字

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人工智能技術(shù)基礎(chǔ)

《人工智能技術(shù)基礎(chǔ)》按照人工智能在不同領(lǐng)域的研究特點(diǎn)，通過專項(xiàng)應(yīng)用來研究相關(guān)技術(shù)。全書分為11章，第1章介紹人工智能領(lǐng)域的基本概念，第2章說明Python語言編程工具的使用，第3章到第10章分別從應(yīng)答機(jī)器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無人駕駛、區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)等方面對人工智能從原理到實(shí)戰(zhàn)一步一步進(jìn)行介紹，第11章提取了部分人工智能方面的面試題，供未來從事人工智能研究工作的讀者參考。無論讀者是否從事計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的工作，有沒有過開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，是否熟悉Python語言，是否想要轉(zhuǎn)行從事相關(guān)的工作，均可通過《人工智能技術(shù)基礎(chǔ)》掌握編程的技巧和Python的基本技能。

·9.7萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)解析與Python實(shí)現(xiàn)