冰球突破5个球多少倍

機器學習算法評估力求用科學的指標，對機器學習算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學習算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章～第3章，針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應的基礎理論和評估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復雜的模型（如深度學習模型和集成樹模型）的對比與評估，并且針對它們實際應用的業務場景介紹一些特有的評估指標和評估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結算法評估的常用工具、技術及方法論，包括實用的可視化工具介紹，并討論機器學習算法的本質。本書適合機器學習專業相關從業者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機器學習工作的人士學習和參考。

·12.3萬字

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空間智能原理與應用

本書從空間信息處理角度出發，將人工智能領域的理論研究與專業實踐相結合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應用，不僅涵蓋人工智能領域的基礎概念與基本方法，而且探討知識圖譜、計算智能、新興機器學習、深度學習等前沿技術，同時介紹人工智能在地理文本大數據、遙感影像、激光點云等空間信息處理中的應用實例，具有較強的代表性和啟發性。本書可以作為高等院校空間信息與數字技術、遙感科學與技術等專業高年級本科生和研究生學習人工智能技術的教材，也可供計算機、電子信息、自動控制、地球測繪等領域從事空間信息智能處理工作的科技人員學習和參考。

·23.8萬字

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深度學習原理與應用

本書系統性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節，適用于不同層次的讀者。

·12.1萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。

·12.8萬字

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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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智能計算技術與應用

本書面向初學者介紹智能計算的相關概念、典型應用，采用研究性學習方法和P-MASE模型，按照引入問題、尋找方法、問題分析、問題求解、效果評價的模式，講授智能計算編程、數據獲取和預處理、數據可視化、預測數據的值、分類問題、聚類分析、神經網絡、智能圖像識別、時間序列數據的處理等知識，并給出了兩個綜合案例。本書深入淺出、案例豐富、可操作性強，適合作為高校智能計算相關課程的入門教材，也適合相關技術人員學習參考。

·10.1萬字

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財稅RPA：財稅智能化轉型實戰

這是一本指導財務和稅務領域的企業和組織利用RPA機器人實現智能化轉型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領域多年的實踐經驗，從技術原理、應用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應用，包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務相關業務中的實踐案例。幫助企業從容應對技術變革，找到RPA技術挑戰的破解思路，構建財務智能化轉型的落地能力，真正做到“知行合一”。全書共6章：第1章介紹了在數字化轉型的大背景下，財稅部門正在經歷的信息化、自動化、智能化和數字化4項革新；第2章從技術層面講解了RPA的定義、功能、技術特點、應用領域、發展階段和產品架構；第3章從財務機器人選擇的角度講解了財務機器人的應用場景、適用流程、收益和局限性等；第4章系統講解了財稅機器人的整套實施方法論，包括策略與評估、設計與構建、實施與應用、運營與優化4個步驟，以及如何建立RPA卓越中心；第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務類業務場景中的應用和實施；第6章對未來RPA和AI技術的結合進行了展望，探討了RPA對財務人員的影響。

·9.9萬字

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豆包：人人都能上手的AI工具

本書全面系統地介紹了字節跳動旗下AI智能助手——豆包的使用方法，涵蓋注冊登錄流程及基本操作要點，并通過豐富多樣的學習、工作、生活等場景的應用實例，如化身學習小能手、擔當高效職場助手、呈現精彩模擬人物互動等，充分展現了豆包的強大效用。此外，還深入介紹了豆包智能體及其應用實例，以及豆包App的注冊/登錄方式和便捷功能。隨書贈送學習資源，包含50個高效提問公式，40個深度提問模板、100個豆包智能體模板、100個控制答案風格提示詞模板、100個控制答案質量提示詞模板及300個提示詞（學習、工作、生活方面）模板，供讀者使用。本書為讀者全面了解和熟練使用豆包提供了極具實用性的指南，無論是在學習中助力知識獲取，還是在工作中提升效率，抑或是為生活增添便利，豆包都能成為貼心的私人助理，引領讀者步入人工智能新時代。

·7.1萬字

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如何高效向GPT提問

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變人類的生產與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發現向GPT提問頗為關鍵。很大程度上，提問的質量決定著回答的質量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學會如何高效向GPT提問，從而獲得更加準確、系統、深入的回答，繼而在不同的實際場景下提高工作效率節省時間、解決問題。

·7.4萬字

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智能算法理論與實踐

本書主要講述了以智能優化算法與深度學習方法為代表的智能算法在理論與實踐方面的研究案例，這些案例覆蓋了計算機視覺、物流規劃、自然語言處理與軟件工程等熱門領域的應用，還介紹了多目標優化智能算法在軟件配置方面的新應用，最后詳細講解了連接理論研究與應用實踐的計算時間估算方法，為智能算法的應用提供理論支持。本書可以作為高等學校計算機應用技術、軟件工程與人工智能等專業的高級算法課程的教材，也可以作為算法工程師的選讀書籍。

·9.9萬字

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自動駕駛：人工智能理論與實踐

本書參照產業界自動駕駛技術研發的基本流程，充分借鑒了產業界在自動駕駛技術領域中的實際研發經驗，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實驗教具和運行環境，深入淺出地講解自動駕駛技術的原理與實際應用，為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學者如何從無到有地打造出具備自動駕駛功能的智能小車為主線，內容分為看車（了解自動駕駛）、造車（設計智能小車）、開車（收集訓練數據）、寫車（編寫自動駕駛模型）、算車（訓練和優化自動駕駛模型）、玩車（部署并驗證自動駕駛模型）6章。初學者可以通過邊學習理論知識邊動手實踐的方式，系統學習人工智能的算法理論和應用實例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導，力求將枯燥難解的算法原理及模型進行直觀的講解，希望讀者在學習的過程中，了解現實中自動駕駛技術的發展并獲得運用人工智能解決自動駕駛難題的樂趣。

·14.9萬字

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計算機視覺中的深度學習

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優勢，但其發展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規模更大、數據更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統手工提取特征方法到深度學習的發展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務，結合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學習在具體計算機視覺任務中的應用。本書作者來自北京郵電大學長期從事多媒體技術教學和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關領域軟件開發人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

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Python元學習：通用人工智能的實現

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關系網絡和記憶增強網絡，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行無監督學習。本書適合機器學習愛好者、人工智能研究人員和數據科學家閱讀。

·6萬字

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人工智能革命：歷史、當下與未來

繼2016年8月被加入國務院印發的《“十三五”國家科技創新規劃》后，人工智能再次被寫入2017年的《政府工作報告》，意味著人工智能這一技術在國家政策中的急速奔跑。有人曾言“人工智能對社會、生活的影響不會低于互聯網”。那么到底何為人工智能？它的發展脈絡是怎樣的？它與普通人的生活有什么樣的緊密關聯？對人類社會到底會帶來怎樣的變革？本書內容清晰，結構合理，敘說深入淺出，是中文領域難得“人工智能”佳作，作者試圖用盡可能少的專業術語回顧人工智能發展歷程，揭秘機器學習的終極邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來，一本給普通人看的、全面解讀人工智能歷史、當下與未來的人生指導書。

·11.4萬字

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元宇宙中的硬科技

本書從元宇宙的起源和現實應用場景出發，基于元宇宙的“BIGCHINA”技術框架，為讀者依次揭開元宇宙背后八大硬科技——區塊鏈（Blockchain）技術、交互（Interactivity）技術、通信技術（CommunicationTechnology，5G、6G）、云和邊緣計算（CloudandEdgeComputing）技術、高性能計算和量子計算（High-PerformanceComputingandQuantumComputing）技術、物聯網和機器人（IoTandRobotics）技術、網絡（Network）技術、人工智能（ArtificialIntelligence）技術的神秘面紗。本書將上述八大支撐技術與元宇宙中的諸多實際和潛在應用相結合，生動地繪制出一幅元宇宙的“技術圖譜”，為想要了解元宇宙及其背后核心技術的讀者提供有趣的科普閱讀體驗。此外，本書在一定程度上突破了從單一技術視域分析元宇宙的局限，對讀者了解當前元宇宙技術整體發展現狀和未來趨勢有一定的借鑒意義。

·13.1萬字

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人工智能初學者指南

“達人迷”圖書是暢銷歐美近30年的經典書系，得到了億萬初學者的認可。本書秉承了“達人迷”系列圖書一貫的優點，既簡潔易懂又能夠廣泛地帶領讀者了解并學習到人工智能相關的知識要點。2017年被稱為“AI應用的元年”，這意味著人工智能正在迎來技術的革命，同時也在吸引著越來越多的人才進入。如何緊跟時代的步伐，跨入AI新紀元，變得愈加重要。本書由淺入深地帶領讀者揭開人工智能神秘的面紗，涉及算法、軟硬件、自動化、AI醫療、數據分析、機器學習、深度學習、機器人、無人機、自動駕駛汽車、AI寒冬、太空中的AI等熱點話題，同時以事實依據破除AI炒作，幫你清楚地認知真實的人工智能。本書內容深入淺出，適合人工智能初學者、對人工智能感興趣的讀者、普通高校學生以及想要在該領域投資或想轉行進入人工智能領域的讀者閱讀。

·17.7萬字

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AIGC提示詞美學定義

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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Unity人工智能實戰（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開發的轉向行為（steeringbehavior)原則，是絕大多數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。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構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，這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲，并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理，解釋如何掌握NavMesh的強大之處，以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程，把不同的agent協調成一個整體，比如基于圖表（如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器：碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族，以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域，該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術，以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

·5.1萬字

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人工智能：改變未來的顛覆性技術

本書結合國內外人工智能的發展和zui新應用技術，在概述人工智能的定義及發展的基礎上，系統地講解了人工智能站上風口、人工智能給可穿戴設備插上翅膀、人工智能是智能家居的目標、人工智能決定機器人的未來、人工智能是“工業4.0”之魂、人工智能正在重塑人類的生產生活等內容。本書在寫作上力求保證科學性、先進性和可讀性，內容新穎、通俗易懂，適合從事發展規劃、金融投資、戰略研究、企業管理等領域的人員及對人工智能有興趣的讀者閱讀。