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Python計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理
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機(jī)器人是人工智能時(shí)代的重要產(chǎn)物,為人類(lèi)的工作和生活提供了非常多的助力。對(duì)于智能機(jī)器人而言,視覺(jué)識(shí)別能力和對(duì)話能力是非常重要的兩個(gè)方面,本書(shū)就是基于這兩個(gè)技術(shù)展開(kāi)介紹,并通過(guò)一系列的編程案例和實(shí)踐項(xiàng)目,引導(dǎo)讀者高效掌握機(jī)器人的開(kāi)發(fā)技巧。本書(shū)基于Python語(yǔ)言進(jìn)行講解,結(jié)合機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)平臺(tái)給出了豐富多樣的機(jī)器人開(kāi)發(fā)方案。本書(shū)立足于機(jī)器人的視覺(jué)和語(yǔ)言處理,通過(guò)OpenCV、自然語(yǔ)言處理、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)提高機(jī)器人的視覺(jué)識(shí)別能力和對(duì)話能力。全書(shū)包括多個(gè)練習(xí)和項(xiàng)目,通過(guò)知識(shí)點(diǎn)和編程實(shí)踐相結(jié)合的方式,快速帶領(lǐng)讀者掌握實(shí)用的機(jī)器人開(kāi)發(fā)技術(shù)。本書(shū)適合機(jī)器人或智能軟硬件研發(fā)領(lǐng)域的工程師閱讀,也適合高校人工智能相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。

(西)阿爾瓦羅·莫雷納·阿爾貝羅拉 貢薩洛·莫利納·加列戈 烏奈·加雷·馬埃斯特雷 ·程序設(shè)計(jì) ·8.9萬(wàn)字

觸·心:DT時(shí)代的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
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《觸心:DT時(shí)代的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)》從客戶定位、社交、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、支付、社群、影視、二維碼和物聯(lián)網(wǎng)等角度來(lái)闡釋企業(yè)面臨的營(yíng)銷(xiāo)變局及應(yīng)對(duì)策略。書(shū)中圍繞互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的顛覆和重構(gòu),向企業(yè)展示出未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)的方向和手段。企業(yè)只有抓住機(jī)遇,努力利用好大數(shù)據(jù)這一營(yíng)銷(xiāo)利器,抓住互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代機(jī)遇,才能在未來(lái)的發(fā)展中先人一步,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的夢(mèng)想。《觸心:DT時(shí)代的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)》案例詳實(shí),內(nèi)容豐富,方法、策略指導(dǎo)性非常強(qiáng),加上圖文并茂的風(fēng)格,可以幫助企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)者正確認(rèn)識(shí)時(shí)代變局,學(xué)習(xí)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方法。其中案例和方法既有落地、實(shí)操的內(nèi)容,又有高屋建瓴的思維引導(dǎo),對(duì)企業(yè)一線營(yíng)銷(xiāo)人員和營(yíng)銷(xiāo)管理人員都有很多借鑒意義。

付崢嶸 ·程序設(shè)計(jì) ·10.4萬(wàn)字

WebRTC技術(shù)詳解:從0到1構(gòu)建多人視頻會(huì)議系統(tǒng)
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這是一本全面、詳細(xì)講解WebRTC技術(shù)以及如何使用它構(gòu)建一個(gè)可商用的視頻會(huì)議系統(tǒng)的著作。技術(shù)維度,本書(shū)不僅詳細(xì)講解了WebRTC規(guī)范和全部API、信令系統(tǒng)、底層技術(shù)、移動(dòng)端和服務(wù)端實(shí)現(xiàn),而且還總結(jié)了作者多年來(lái)的“踩坑”經(jīng)驗(yàn);實(shí)戰(zhàn)維度,本書(shū)不僅提供了可直接應(yīng)用于視頻會(huì)議和在線教育等場(chǎng)景的真實(shí)案例,而且開(kāi)源了一個(gè)可商用的視頻會(huì)議系統(tǒng)WiLearning,教讀者如何從0到1搭建一個(gè)高并發(fā)、易擴(kuò)展的視頻會(huì)議系統(tǒng)。全書(shū)一共10章。第1章介紹了WebRTC的歷史、技術(shù)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒓嫒菪缘葍?nèi)容。第2章講解了使用WebRTCAPI獲取本地?cái)z像頭、話筒、桌面等媒體流的方法,以及媒體流的錄制、使用canvas操作媒體流的方法和示例。第3章講解了WebRTC底層使用的傳輸技術(shù),如ICE、SDP、STUN/TURN等。第4章介紹了使用RTCPeerConnection管理WebRTC連接的方法。第5章介紹了WebRTC的媒體管理方法,結(jié)合示例演示了切換編碼格式、控制視頻碼率、替換視頻背景的方法。第6章結(jié)合實(shí)例介紹一種高效、實(shí)時(shí)的信令系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法,并實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以在生產(chǎn)環(huán)境中使用的信令系統(tǒng)。第7章介紹了使用WebRTC數(shù)據(jù)通道傳輸任意數(shù)據(jù)的方法,結(jié)合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件傳輸功能的實(shí)現(xiàn)。第8章介紹了使用WebRTC獲取媒體流相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法,在示例中演示如何使用Chart.js繪圖展示實(shí)時(shí)碼率。第9章介紹了在Android、iOS開(kāi)發(fā)環(huán)境中使用WebRTC的方法,通過(guò)實(shí)例實(shí)現(xiàn)了基于WebRTC的視頻聊天App。第10章結(jié)合筆者的開(kāi)源項(xiàng)目WiLearning介紹了從0到1打造高性能視頻會(huì)議系統(tǒng)的方法。

栗偉 ·程序設(shè)計(jì) ·11.8萬(wàn)字

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)
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本書(shū)分為兩個(gè)部分,共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容,為具體場(chǎng)景、算法的實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到,在工程實(shí)踐中,對(duì)大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類(lèi)學(xué)習(xí)知識(shí)并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的過(guò)程是多么相似。在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹中,會(huì)對(duì)其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過(guò)程做基本的講解,并輔以代碼幫助讀者了解真實(shí)場(chǎng)景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個(gè)不同的用例,章節(jié)之間彼此獨(dú)立,介紹了如何用人工智能技術(shù)(自然語(yǔ)言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)知計(jì)算)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動(dòng)化解決方案。如果讀者對(duì)Java編程語(yǔ)言、分布式計(jì)算框架、各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一定的了解,那么本書(shū)可以幫助你建立一個(gè)全局觀,從更廣闊的視角來(lái)看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對(duì)上述知識(shí)一無(wú)所知,但是對(duì)大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣,那么可以通過(guò)本書(shū)獲得從零到一的認(rèn)知提升。

(印度)阿南德·德什潘德 馬尼什·庫(kù)馬 ·人工智能 ·13.3萬(wàn)字

Python廣告數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)共十二章,第1-4章重在介紹移動(dòng)廣告營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析理論與案例分析,包括廣告數(shù)據(jù)分析的基本概念、內(nèi)容和意義,廣告數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論知識(shí)及常用分析方法,移動(dòng)廣告營(yíng)銷(xiāo)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析案例剖析以及如何做一份讓領(lǐng)導(dǎo)滿意的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;本書(shū)第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書(shū)第7-10章主要介紹利用Python實(shí)現(xiàn)移動(dòng)廣告營(yíng)銷(xiāo)中常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,重點(diǎn)掌握常用的模型評(píng)價(jià)方法,模型原理、實(shí)現(xiàn)方法和技巧,其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評(píng)價(jià)方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、KNN、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。第11章主要介紹k-means聚類(lèi)、Lookalike相似用戶挖掘等常用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及實(shí)現(xiàn)方法。第12章主要介紹移動(dòng)廣告營(yíng)銷(xiāo)常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念和方法,可以選擇性閱讀本書(shū)前四章內(nèi)容,后八章偏向數(shù)據(jù)挖掘算法和編程實(shí)踐等內(nèi)容,有興趣可以深入閱讀全書(shū)。

楊游云 周健 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.7萬(wàn)字

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