电子游戏如何爆分

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設(shè)置持續(xù)集成和持續(xù)交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續(xù)改進的想法。與云計算相關(guān)的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學(xué)習(xí)互操作性、構(gòu)建MLOps命令行工具和微服務(wù)。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術(shù)。結(jié)尾介紹了一些真實案例研究，以及執(zhí)行MLOps時面臨的挑戰(zhàn)。

·17.2萬字

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強化學(xué)習(xí)：原理與Python實戰(zhàn)

本書從原理和實戰(zhàn)兩個方面介紹了強化學(xué)習(xí)。原理方面，深入介紹了主流強化學(xué)習(xí)理論和算法，覆蓋資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強化學(xué)習(xí)算法；實戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學(xué)習(xí)。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強化學(xué)習(xí)的背景知識，介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學(xué)習(xí)的主干理論和常見算法。采用數(shù)學(xué)語言推導(dǎo)強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，進而在理論的基礎(chǔ)上講解算法，并為算法提供配套代碼實現(xiàn)。基礎(chǔ)理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學(xué)習(xí)算法，包括經(jīng)典的非深度強化學(xué)習(xí)算法和近年流行的強化學(xué)習(xí)算法。Python實現(xiàn)和算法講解一一對應(yīng)，還給出了深度強化學(xué)習(xí)算法的TensorFlow和PyTorch對照實現(xiàn)。第16章：介紹其他強化學(xué)習(xí)模型，包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強化學(xué)習(xí)研究的全貌。

·17.2萬字

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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(fā)，以實例形式詳細(xì)介紹了當(dāng)今流行的機器人設(shè)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(chǔ)上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器人、數(shù)字機器人、數(shù)字式電子計算機等4大門類，內(nèi)容包括機器人的工作原理、設(shè)計思路和具體實現(xiàn)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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樹莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉(zhuǎn)機器人的必備軟硬件知識與技術(shù)。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構(gòu)建樹莓派項目。本部分學(xué)會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉(zhuǎn)機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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因果推斷與機器學(xué)習(xí)

本書是一本理論扎實，同時聯(lián)系實際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)文獻中出現(xiàn)的一些重要的基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機器學(xué)習(xí)如何提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對全書的一個總結(jié)和對未來的展望。本書對結(jié)合因果推斷和機器學(xué)習(xí)的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學(xué)習(xí)的理解。

·14.3萬字

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機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：模型構(gòu)建與應(yīng)用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創(chuàng)建不同應(yīng)用場景的機器學(xué)習(xí)模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導(dǎo)你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務(wù)的場景。

·12.4萬字

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智能家居設(shè)計：樹莓派上的Python實現(xiàn)

本教材拋棄傳統(tǒng)的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設(shè)備；隨后根據(jù)進一步擴大智能家居功能的目標(biāo)出發(fā)，介紹Python的相關(guān)程序開發(fā)方法并把它結(jié)合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應(yīng)用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發(fā)，通過樹莓派在外網(wǎng)利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發(fā)能力。

·7.5萬字

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機器人設(shè)計與制作

本書從機械本體、電路系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三方面介紹如何設(shè)計與制作機器人。第一篇是為機器人筑起鋼鐵之軀。介紹了三維軟件UG的基本使用方法。詳細(xì)解說了如何設(shè)計機器人的機械本體，如何繪制出機器人的各個“骨骼”---零部件，最后利用軟件將它們進行整體裝配。第二篇是為機器人設(shè)計大腦，并注入血液和靈魂。講述電路板的繪制和軟件編程。通過對編程的學(xué)習(xí)，我們可以進行機器人的步態(tài)調(diào)節(jié)，可以讓它完成類似人類的前進、后退、拐彎、甚至翻跟頭的動作。第三篇締造你的戰(zhàn)斗英雄。是將前面繪制的各種圖在加工成零部件后進行實體組裝，使之能達到行走和翻滾動作的動力學(xué)要求，并進行基本的步態(tài)調(diào)試。最后還介紹了機器人的比賽規(guī)則，可以去和別人的機器人一決高低了。本書內(nèi)容貼合實際，簡單易懂，適合對機器人感興趣的硬件DIY愛好者、電子愛好者閱讀，也非常適合大中學(xué)生進行機器人設(shè)計、電子制作的實驗教學(xué)使用。

·4.6萬字

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DeepSeek：人人都能學(xué)會的AI工具

本書以當(dāng)下熱門的人工智能工具DeepSeek為核心，通過豐富實用的內(nèi)容，助力讀者從對DeepSeek一無所知的新手，成長為能夠靈活運用其功能解決各類問題的行家。書中選取了多個領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景，如學(xué)習(xí)輔助、職場辦公、生活娛樂以及自媒體創(chuàng)作等，為讀者全方位展示DeepSeek的強大功能。全書共7章，內(nèi)容層層遞進。第1~3章為讀者介紹了DeepSeek的功能和技術(shù)特點、基礎(chǔ)操作技巧和提問策略，幫助讀者快速上手。第4章~7章，分別展示了DeepSeek在不同場景下的應(yīng)用。在學(xué)習(xí)與寫作方面，它能查找資料、答疑解惑、創(chuàng)作文案，提升學(xué)習(xí)效率與寫作質(zhì)量；在職場工作中，可助力完成報告撰寫、數(shù)據(jù)分析、會議紀(jì)要整理等任務(wù)，提高工作效率；在生活與娛樂領(lǐng)域，能實現(xiàn)智能問答、趣味故事創(chuàng)作、個性化娛樂推薦，豐富日常生活。第7章則深入探討DeepSeek如何助力自媒體創(chuàng)作，從創(chuàng)意構(gòu)思、內(nèi)容策劃到粉絲互動，為自媒體創(chuàng)作者提供全方位支持。無論是剛接觸人工智能的學(xué)生群體，還是希望借助AI提升工作與生活效率的職場人士，都能從本書中獲取實用的知識與技巧，充分發(fā)揮DeepSeek的價值。

·9萬字

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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

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AIGC+智慧教育：Web 3.0時代的教育變革與轉(zhuǎn)型

隨著Web3.0時代的來臨，我國教育領(lǐng)域迎來了一場全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、元宇宙等新興技術(shù)與教育行業(yè)的融合程度日益加深，AI驅(qū)動的教育新形態(tài)、新模式、新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化逐漸成為引領(lǐng)我國教育變革與轉(zhuǎn)型的重要方向。本書立足于全球范圍內(nèi)智慧教育領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗與前沿趨勢，全面闡述AIGC、ChatGPT、元宇宙、數(shù)字孿生等新興技術(shù)在教育領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋遠程教育、虛擬課堂、個性化學(xué)習(xí)、VR沉浸式教學(xué)、自動化教育評測、智能化教學(xué)決策、智慧校園管理等新型教育模式與玩法，并前瞻性地提出數(shù)字化時代教師數(shù)字能力培養(yǎng)的對策建議，試圖為讀者描繪一幅Web3.0時代的未來教育新圖景。

·13.8萬字

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基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測原理與應(yīng)用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領(lǐng)讀者夯實相關(guān)基礎(chǔ)知識，掌握傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法，再逐步過渡到深度學(xué)習(xí)的基本概念及分類用法，進而深入講解目標(biāo)檢測的兩階段深度學(xué)習(xí)方法、一階段學(xué)習(xí)方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學(xué)習(xí)方法、以YOLO系列為代表的一階段學(xué)習(xí)方法等，層層揭開深度學(xué)習(xí)用于目標(biāo)檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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Sora AI視頻生成、案例解析與場景應(yīng)用

本書通過81個官方案例解析、120個知識點梳理，深入淺出介紹了Sora的技術(shù)原理、特色功能、創(chuàng)新之處、優(yōu)勢特點、文案工具、腳本創(chuàng)作、提示詞技巧、繪畫工具、創(chuàng)意應(yīng)用、變現(xiàn)方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術(shù)。10大專題內(nèi)容、108分鐘視頻，手機掃碼可看精華內(nèi)容，同時贈送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個效果文件、165頁PPT課件、31集《AI攝影》教學(xué)視頻、40集《AI辦公》教學(xué)視頻、58集《AI助手》教學(xué)視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學(xué)會人像、動物、電影、動畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者或行業(yè)工作者。本書也可作為視頻相關(guān)培訓(xùn)機構(gòu)、職業(yè)院校的參考教材。

·6.8萬字

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自然語言表示學(xué)習(xí)：文本語義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語義表示學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領(lǐng)域的實際應(yīng)用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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傳感器技術(shù)及應(yīng)用

本書既詳細(xì)闡述了各類傳感器的基本原理、工作特性，又著重分析了其接口電路的設(shè)計原理和工程應(yīng)用實例。全書共12章，第1、2章介紹傳感器的概念、分類及基本特性；第3～11章分別講述電阻式、電感式、電容式、壓電式、磁電及磁敏式、熱電偶、超聲波、光電式、數(shù)字式、固態(tài)圖像、紅外、光纖、集成式傳感器的工作原理、性能、接口電路和實際應(yīng)用。第12章介紹傳感器的典型應(yīng)用實例。

·19.5萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)

本書闡述經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及典型的深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）方法的基本架構(gòu)、算法原理及相關(guān)問題。在此基礎(chǔ)上，介紹MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，并給出相應(yīng)的應(yīng)用實例。本書可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生及從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)方面學(xué)習(xí)及研究工作的專業(yè)人員的參考書。

·13.5萬字

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深入淺出人工智能：原理、技術(shù)與應(yīng)用

本書旨在幫助讀者從零開始學(xué)習(xí)人工智能，掌握人工智能的原理、技術(shù)和應(yīng)用。本書共10章，首先是人工智能概述，接著深入淺出地講解人工智能的原理和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，最后講解人工智能的應(yīng)用，包括智能對話和知識圖譜。本書適合想要學(xué)習(xí)并掌握人工智能技術(shù)和應(yīng)用的零基礎(chǔ)讀者閱讀，還可以作為高等院校人工智能相關(guān)課程的教材或輔導(dǎo)書。

·11.3萬字

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機器學(xué)習(xí)：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統(tǒng)下的Anaconda搭建環(huán)境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細(xì)闡述了智能化圖像處理的實現(xiàn)方法。本書共12章，主要內(nèi)容包括智能圖像處理入門、Python基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現(xiàn)等，最后結(jié)合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數(shù)闡述圖像處理技術(shù)。

·6.9萬字

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金融人工智能：用Python實現(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。你將了解如何運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(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。第二部分討論機器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融市場中的應(yīng)用。第三部分更進一步，討論如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(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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智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創(chuàng)客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學(xué)者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設(shè)計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現(xiàn)遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構(gòu)成，在設(shè)計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

·9.3萬字

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