酒吧女生pg是什么意思

本書配套周志華教授所著的《機器學(xué)習(xí)》教材，通過大量習(xí)題考查讀者對機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識點的理解與掌握。全書分為兩個部分：第一部分習(xí)題對應(yīng)《機器學(xué)習(xí)》第1~10章的內(nèi)容，包括緒論、模型評估與選擇、線性模型、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)；第二部分包含6章應(yīng)用專題，通過綜合題的形式對知識點進(jìn)行多角度考查，包括線性模型的優(yōu)化與復(fù)用、面向類別不平衡數(shù)據(jù)的分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與應(yīng)用、EM算法及其應(yīng)用、集成學(xué)習(xí)的過擬合現(xiàn)象研究、度量學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。書中包含簡答題、計算題和編程題，涵蓋不同難度級別，機器學(xué)習(xí)初學(xué)者可以通過這些習(xí)題深入了解和鞏固教材的關(guān)鍵概念，對機器學(xué)習(xí)有一定基礎(chǔ)的讀者也可以通過習(xí)題發(fā)現(xiàn)對一些知識點不同角度的解讀，為后續(xù)機器學(xué)習(xí)的深入研究打下基礎(chǔ)。本書面向《機器學(xué)習(xí)》讀者以及廣大機器學(xué)習(xí)愛好者，可作為高等院校人工智能、計算機、自動化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的教學(xué)輔助書籍，也可供對機器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

·19.3萬字

會員

設(shè)計深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

本書主要從軟件開發(fā)者的角度探討如何構(gòu)建和設(shè)計深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。作者首先描述一個典型的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整體，包括其主要組件以及它們之間的連接方式，然后在各個單獨的章節(jié)中深入探討這些主要組件。對于具體介紹的章節(jié)，會在開始時討論需求，接著介紹設(shè)計原則和示例服務(wù)/代碼，并評估開源解決方案。通過閱讀本書，讀者將能夠了解深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的工作原理，以及如何開發(fā)每個組件。本書的主要讀者對象是想要從事深度學(xué)習(xí)平臺工作或?qū)⒁恍┤斯ぶ悄芄δ芗傻疆a(chǎn)品中的軟件工程師。

·18.1萬字

會員

AI時代生存手冊：零基礎(chǔ)掌握DeepSeek

本書將帶你深入探索AI“神器”——DeepSeek的無限潛能，帶你從零開始，輕松掌握AI的核心應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)本書，你將輕松上手DeepSeek，開啟智能生活新篇章；通過學(xué)習(xí)本書，你將學(xué)會用DeepSeek大幅提升工作效率；通過學(xué)習(xí)本書，你將學(xué)會如何讓DeepSeek成為你的職場超級助手；通過學(xué)習(xí)本書，你將學(xué)會如何利用DeepSeek激發(fā)自己的創(chuàng)作靈感，打造爆款內(nèi)容和個人品牌；通過學(xué)習(xí)本書，你將學(xué)會利用DeepSeek解決各種專業(yè)難題。無論你是職場精英、創(chuàng)業(yè)者，還是自由職業(yè)者，本書都能幫到你。本書不僅是提升個人競爭力的加速器，更是通往智能時代的通行證。讓我們一起立即行動，擁抱AI，用DeepSeek解鎖未來生活的無限可能！

·7.2萬字

會員

AI原生應(yīng)用開發(fā)：提示工程原理與實戰(zhàn)

本書結(jié)合AI原生應(yīng)用落地的大量實踐，系統(tǒng)講解提示工程的核心原理、相關(guān)案例分析和實戰(zhàn)應(yīng)用，涵蓋提示工程概述、結(jié)構(gòu)化提示設(shè)計、NLP任務(wù)提示、內(nèi)容創(chuàng)作提示、生成可控性提示、提示安全設(shè)計、形式語言風(fēng)格提示、推理提示和智能體提示等內(nèi)容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預(yù)設(shè)的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應(yīng)用提示設(shè)計技巧，以找到?jīng)Q定大語言模型輸出的關(guān)鍵因子，進(jìn)而將提示工程的理論知識應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計中。本書適合AI原生應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的從業(yè)者和研究人員，以及人工智能相關(guān)專業(yè)的教師和學(xué)生閱讀。

·18.2萬字

會員

人工智能技術(shù)

本書介紹了人工智能概覽、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能主流開發(fā)框架、華為全棧全場景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內(nèi)容？這是一本華為ICT學(xué)院人工智能課程培訓(xùn)的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關(guān)文獻(xiàn)后編寫的？全書注重理論與實踐的結(jié)合，注重算法與框架的實際應(yīng)用與實現(xiàn)方法，注重創(chuàng)新思維的訓(xùn)練與培養(yǎng)？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓(xùn)教材，也可作為自動化？電氣工程及其自動化？計算機科學(xué)與技術(shù)？電子信息工程等專業(yè)學(xué)生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考？

·13.6萬字

會員

中國人形機器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025

作為一本技術(shù)性很強的書，《中國人形機器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025》覆蓋人工智能、大模型、視覺捕捉、自動化控制等一些列技術(shù)和學(xué)科。本書系統(tǒng)性梳理了《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》發(fā)布以來中國人形機器人產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)品培育、場景應(yīng)用、生態(tài)營造、支撐能力以及保障措施等多方面的發(fā)展態(tài)勢，通過多角度案例研究，全面解析了中國在這一領(lǐng)域的成果與經(jīng)驗，力圖展示中國人形機器人產(chǎn)業(yè)的全貌，洞察人形機器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新挑戰(zhàn)及新機遇。

·9萬字

會員

Keras深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書從人工智能導(dǎo)論入手，闡述人工智能的發(fā)展及現(xiàn)狀，重點介紹了機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、反向傳播原理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，從神經(jīng)元和感知機入手，逐步講解深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、反向傳播以及更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書知識體系完整，內(nèi)容覆蓋面廣，介紹了深度學(xué)習(xí)中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。本書可作為高等院校計算機等相關(guān)專業(yè)的教材，也可供人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員學(xué)習(xí)使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

會員

人工智能的故事

本書以人工智能為主題，以其歷史發(fā)展為主線，結(jié)合相關(guān)人物、事件和發(fā)明創(chuàng)造，深入淺出、生動全面地講述了人工智能的起源和發(fā)展歷程，介紹了主要的人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用。本書將人工智能的相關(guān)知識與趣聞軼事融為一體，有點有面，通俗易懂。對于對人工智能感興趣的普通讀者來說，這是一本難得的參考讀物。

·11.5萬字

會員

COMSOL Multiphysics工程實踐與理論仿真

本書是一本介紹什么是數(shù)值模擬技術(shù)，以及數(shù)值模擬技術(shù)如何與工程科學(xué)相結(jié)合，基于COMSOLMultiphysics解決實際工程問題的書。全書涉及實際工程問題的方方面面，涉及聲學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、熱量傳遞、質(zhì)量運移、電磁場計算、化學(xué)反應(yīng)工程分析等等，是真正的多物理數(shù)值仿真的入門指導(dǎo)書。作者希望通過本書，能讓讀者理解數(shù)值仿真技術(shù)的真諦，以及這些理論知識應(yīng)該如何與實際相結(jié)合。進(jìn)一步，或許讀者能夠領(lǐng)悟經(jīng)驗豐富的數(shù)值仿真工程師會如何思考問題，慢慢吸收這些經(jīng)驗為自己所用。

·8.2萬字

會員

智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應(yīng)用。全書共11章。主要內(nèi)容為：專家控制的基本原理和應(yīng)用；模糊控制的基本原理和應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用；遺傳算法及其應(yīng)用和迭代學(xué)習(xí)控制方法及其應(yīng)用。本書系統(tǒng)性強，突出理論聯(lián)系實際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機操作題。

·12.6萬字

會員

如何教人工智能說人話？

AI的本質(zhì)是什么？自然語言和人工語言的區(qū)別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發(fā)展道路上的里程碑，還是某種誤入歧途的“假AI”？我們不許諾美麗空洞的AI前景，而是告訴讀者，未來的AI之路到底有多少激流險灘——對于統(tǒng)計學(xué)工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學(xué)基本原理的蔑視，是目前AI研究的大危機。在我們看來，萬眾期待的ChatGPT，只是新時代的“牛頓煉金術(shù)”。

·17.8萬字

會員

聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護計算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實現(xiàn)“共同富裕”，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點。本書以實戰(zhàn)為主（包括對應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實現(xiàn)，部分案例采用FATE實現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級知識點，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬字

會員

人工智能簡明知識讀本

人工智能技術(shù)正在徹底改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知，重建人機相互協(xié)作的關(guān)系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術(shù)也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

如何創(chuàng)造可信的AI

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜得多，超級智能的時代還遠(yuǎn)沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解，而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的最佳路線圖，對當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了清晰且客觀的評估。作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計算機科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點。當(dāng)整個人工智能學(xué)術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進(jìn)時，他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點的最佳總結(jié)。蓋瑞·馬庫斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展的桎梏，對當(dāng)前AI的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進(jìn)行了分析，他指出AI真正的問題在于信任，常識才是深度理解的關(guān)鍵。最終從認(rèn)知科學(xué)中提煉出了11條對人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來AI技術(shù)的一種發(fā)展方向。

·15.1萬字

會員

機器人傳感器

機器人傳感器是實現(xiàn)機器人及自身與外部環(huán)境進(jìn)行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環(huán)境進(jìn)行檢測，并對檢測結(jié)果進(jìn)行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎(chǔ)篇、機器人傳感器篇進(jìn)行編排，全書共7章，前后呼應(yīng)，循序漸進(jìn)，由常用傳感器到機器人傳感器應(yīng)用，逐步介紹了傳感器的基礎(chǔ)知識與檢測技術(shù)、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業(yè)機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內(nèi)容。

·14.1萬字

會員

人工智能程序員面試筆試寶典

《人工智能程序員面試筆試寶典》是一本講解人工智能面試筆試的百科全書，在寫法上，除了講解常見的面試筆試知識點，還引入了相關(guān)示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解。《人工智能程序員面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點一網(wǎng)打盡，在內(nèi)容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業(yè)針對人工智能崗位面試涉及的知識點，包括但不限于人工智能、計算機網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、算法等，所選擇的知識點均為企業(yè)招聘考查的知識點。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點，并提煉歸納，同時，引入相關(guān)知識點，并對知識點進(jìn)行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點，還能在遇到相似問題的時候，也能游刃有余地解決。本書對知識點進(jìn)行歸納分類，結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，對于讀者進(jìn)行學(xué)習(xí)與檢索意義重大。

·13.5萬字

會員

深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識別項目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項目。學(xué)完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復(fù)雜的模式識別問題。

·13.1萬字

會員

深度學(xué)習(xí)案例精粹

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實現(xiàn)高級機器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學(xué)習(xí)模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用。

·11.9萬字

會員

Unity人工智能實戰(zhàn)（原書第2版)

第1章探究幾個有趣的移動算法，這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發(fā)的轉(zhuǎn)向行為（steeringbehavior)原則，是絕大多數(shù)高級游戲和其他一些依賴于移動的算法（比如尋路算法家族)的基礎(chǔ)。第2章涵蓋了用于導(dǎo)航復(fù)雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結(jié)構(gòu)來表示游戲世界的方法，以及幾個用于尋路的算法，每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術(shù)，這些技術(shù)能夠靈活地適應(yīng)不同類型的游戲，并且足夠健壯地讓我們構(gòu)建模塊化的決策制定系統(tǒng)。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內(nèi)部原理，解釋如何掌握NavMesh的強大之處，以及實時優(yōu)化。第5章涉及幾篇不同的教程，把不同的agent協(xié)調(diào)成一個整體，比如基于圖表（如路徑點和勢力圖)制定戰(zhàn)術(shù)策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學(xué)習(xí)如何使用已知的工具來創(chuàng)建這些模擬器：碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發(fā)棋類游戲的一個算法家族，以及創(chuàng)建AI的基于回合的游戲技術(shù)。第8章探索機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該章是我們學(xué)習(xí)并將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內(nèi)容生成來實現(xiàn)游戲可重玩性的幾種不同技術(shù)。該章是生成不同類型的內(nèi)容的指南。第10章介紹一些新技術(shù)，以及使用前幾章中學(xué)過的算法創(chuàng)建不完全符合特定類別的新行為。

·5.1萬字

會員

類腦智能：大腦情感學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用研究

類腦智能技術(shù)是當(dāng)前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術(shù)對發(fā)展新型信息產(chǎn)業(yè)意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學(xué)習(xí)模型，并介紹了其學(xué)習(xí)算法、改進(jìn)技術(shù)及應(yīng)用。大腦情感學(xué)習(xí)模型根據(jù)哺乳動物大腦邊緣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立，在模擬生物智能行為上表現(xiàn)出了良好的自適應(yīng)性能，模型結(jié)構(gòu)簡單，運算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎(chǔ)篇、改進(jìn)篇和應(yīng)用篇。基礎(chǔ)篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的研究現(xiàn)狀、神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ)與學(xué)習(xí)算法；改進(jìn)篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)技術(shù)，通過加入監(jiān)督學(xué)習(xí)和競爭學(xué)習(xí)機制改進(jìn)模型性能；應(yīng)用篇主要介紹將改進(jìn)的大腦情感學(xué)習(xí)模型用于混沌時間序列預(yù)測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領(lǐng)域的例子。

·5.9萬字

跳轉(zhuǎn)至頁

官术网_书友最值得收藏!

人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字?jǐn)?shù)

更新時間

《機器學(xué)習(xí)》習(xí)題參考