不朽情缘免费10次的歌曲叫什么区别

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

·18.3萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數字機器人、數字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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深度學習初學者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數據中學習、深度學習基本架構、如何準備數據，以及深度學習中經常使用的基本概念。第二部分將重點介紹無監督學習算法。從自編碼器開始，然后轉向層數更深、規模更大的神經網絡模型。第三部分介紹監督學習算法，你將掌握基本和高級深度學習模型的實現方法，并能夠將這些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數據等應用場合。

·13.3萬字

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人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

·15.6萬字

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ROS與ROS2開發指南

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，并給出了翔實的實踐案例。本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

·7.6萬字

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Python深度學習：基于TensorFlow（第2版）

1.內容選擇：提供全棧式的解決方案。深度學習涉及范圍比較廣，既有對基礎、原理的要求，也有對代碼實現的要求。如何在較短時間內快速提高深度學習的水平？如何盡快把所學運用到實踐中？這方面雖然沒有捷徑可言，但卻有方法可循。本書基于這些考量，希望能給你提供一站式解決方案。2.層次安排：找準易撕口，快速實現由點到面的突破。我們打開塑料袋時，一般從易撕口開始，這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對深度學習這個“牢固袋子”，我們也可以采用類似方法，找準易撕口。如果沒有，就創造一個易撕口，并通過這個易撕口，實現點到面的快速擴展。3.表達形式：讓圖說話，一張好圖勝過千言萬語。機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、復雜的算法、深奧的理論，如NumPy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網絡中的共享參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等，這些內容如果只用文字來描述，可能很難達到讓人茅塞頓開的效果，但如果用一些圖來展現，再加上適當的文字說明，往往能取得非常好的效果，正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個方面，為了幫助大家更好地理解，更快地掌握機器學習、深度學習這些人工智能的核心內容，本書還包含了其他方法，相信閱讀本書的讀者都能體會到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗，使你感到抽象數學不抽象、深度學習不深奧、復雜算法不復雜、難學的深度學習也易學，這也是我們寫這本書的主要目的。

·11.5萬字

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深度學習與深度合成

以深度學習為代表的人工智能技術正改變著世界，并且已經步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內容合成技術，在2017年引起人們關注。隨著技術的發展，深度合成技術已經衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術，能夠應用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務等諸多領域。本書面向對深度學習技術感興趣的初學者，內容側重于深度學習和深度合成的基礎知識和實現方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學習和深度合成，書中沒有使用過多的數學公式，而是從實踐角度介紹深度學習的基本知識，給出了人工神經網絡、深度合成技術以及深度學習系統的實現方法，書中附有的大量關鍵程序代碼力圖幫助讀者結合實踐操作快速入門。

·8.5萬字

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模式識別與智能計算：Matlab技術實現（第2版）

本書廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其擴充到模式識別體系中。再次修訂，將全書內容進行歸納整合，依據統計模式識別理論體系分三部分，包括基礎篇、分類器設計篇和聚類分析篇。再版新書以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。本書內容新穎，實用性強，理論與應用密切結合，以手寫數字識別為應用實例，介紹理論運用于實踐的實現步驟及相應Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用起到借鑒作用。

·18.6萬字

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水中仿生機器人導論

本書主要介紹了機器人、水中機器人及仿生機器人的定義、分類及發展狀況，較深入的闡述了兩類水中仿生機器人（仿鯵科機器魚及單關節機器魚）的機械結構、軟硬件系統及其推進系統的運動原理及控制機理。本書深淺適宜,通俗易懂，作為教材兼科技類圖書，既可以作為大中專學生的選修課教材,也可以作為機器人相關課程的參考書籍。

·9.4萬字

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人工智能算法基礎

在人工智能時代下，本書將帶領讀者通過學習一些簡單的計算機數據結構和相關算法，來提高使用編程語言的能力，從而探索更加廣闊的編程世界。本書主要介紹了線性表、棧與隊列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數據結構和算法的概念和最基本的應用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及的一些經典算法逐行分析、多算法比較。本書有趣易讀，算法講解細致深刻，是一本非常適合算法入門的讀物。本書可作為青少年的自學參考書，也可作為中學生學習人工智能所應用的算法的參考教材。

·5.6萬字

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智能無線機器人：人工智能算法與應用

本書的技術內容包括機器人基礎知識、信息物理系統、人工智能，統計決策和馬爾可夫決策過程，強化學習，狀態估計，定位，計算機視覺和多模態數據融合，機器人規劃，多智能體系統，網絡化多智能體系統，網絡化機器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機器對機器的網絡。提供的例題和練習有助于簡單和有效的理解本書的內容。

·14.8萬字

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智能化浪潮：正在爆發的第四次工業革命

正在到來的第四次工業革命，是繼機械化、電氣化及信息化之后的一次大規模的智能化浪潮，將對人類生產、生活方式產生革命性的影響。本書以時間為主線，采用歷史案例+未來趨勢解讀的形式，全面介紹第四次工業革命涉及的各個技術領域發展趨勢，包括時下最熱門的人工智能、無人駕駛、VR/AR、工業4.0、共享經濟等；深入講解人類科技發展歷史的總體趨勢，通過眾多典型歷史案例總結出人類科技發展的核心驅動力是信息、能源、交通“三駕馬車”規律，從全球視角解讀科技大趨勢，激發人們對科技創新規律的思考。本書中心思想明確，觀點新穎，內容通俗易懂，非常適合關注科技創新的互聯網從業者、風險投資人、傳統企業家以及股市投資者等閱讀。

·16.9萬字

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增強型分析：AI驅動的數據分析、業務決策與案例實踐

增強型分析是數據科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數據技術和AI技術實現智能的數據分析和業務決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數據科學家，在大數據和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在“構建數據挖掘模型，解決實際業務問題”方面積累的經驗全部總結在了這本書中。全書的內容由兩條主線貫穿：技術主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數據處理技術，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術如何為數據分析賦能。業務主線：在數字化轉型的大時代背景下，如何通過數據分析實現智慧營銷、智慧風險管控，實現由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協同營銷”等營銷手段的升級應用。本書的重點聚焦在本質內容上，即數據處理、算法及模型、“模型洞見到業務決策”的分析等。

·11.9萬字

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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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統計學習必學的十個問題：理論與實踐

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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TensorFlow神經網絡到深度學習

本書以TensorFlow為平臺，從神經網絡到深度學習由淺入深進行介紹，書中每章都以理論引出，以TensorFlow應用鞏固結束，做到理論與實踐相結合，使讀者快速了解神經網絡、深度學習等內容，同時領略利用TensorFlow解決這些問題的簡單和快捷。本書共12章，主要內容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學習、深度神經網絡的基礎、全連接神經網絡、卷積神經網絡、高級卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗神經網絡、其他監督學習、非監督學習、自動編碼機、強化學習等。

·13.6萬字

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PVCBOT超簡單機器人設計與制作（第2版）

本系列的機器人教程除了著重介紹制作過程之外，還強調對原理的解釋、分析，不僅是知其然，還要知其所以然；并且為使細節過程更翔實、完整，本教程主要以圖文并茂甚到是圖片為主的“看圖說話”的方式進行展現，力求更清晰明了和通俗易懂。也正因為如此，項目教程的篇幅比較大，且整體教程進度推進得有點慢。正所謂“魚和熊掌不可兼得”，希望大家能夠理解和支持。

·14.5萬字

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人工智能（AI）應用從入門到精通

《人工智能（AI）應用從入門到精通》是一本人工智能應用入門級讀物，全書分基礎篇和應用篇兩個部分。基礎篇包括人工智能的基本認知、人工智能的關鍵技術、人工智能的基本要素、人工智能的產業應用和人工智能的倫理安全五部分內容；應用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售、人工智能+物流、人工智能+制造和人工智能+農業九章內容。本書去理論化，簡單易懂，全面系統地涵蓋了人工智能的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合大中專院校的老師、學生以及科普機構、基地的參觀者學習參考。

·13.7萬字

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人工智能簡史（第2版）