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人工智能：人臉識別與搜索

人臉識別是當今的熱門應用領域和研發方向，在安防、金融、公共服務等領域具有十分廣泛的應用。本書全面、系統地介紹“刷臉”背后的技術，包括人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索相關的算法和實現技術。另外，本書還囊括了前沿的、基于深度學習的人臉識別技術（2014—2020年）。本書講解的算法具有前沿性和實用性。通過本書學習，學習人員能夠在3～5個月內系統地了解、掌握人臉檢測、人臉識別、人臉關鍵點定位、人臉檢索的算法原理與實戰技術。

·7.9萬字

革新：科技改變生活

飛行汽車、宇宙開發、量子計算機、共享汽車、大數據分析、替代白領工作的軟件機器人、癌癥治療……縱觀全球，不斷涌現出一批能夠產生技術創新的初創企業，有的企業估值甚至高達數千到數萬億日元。今后，什么樣的企業能夠崛起，并在10年后取代GAFA呢？本書將揭開“改變世界的那些公司”之神秘面紗。

·7.9萬字

DeepSeek提示詞速查手冊

本書是一本專為DeepSeek使用者打造的提示詞速查手冊，按照高頻使用場景進行分類，精選了工作、學習、生活、社交、專業咨詢等五大場景高頻使用的高質量提示詞，同時附贈全場景提示詞電子版，讓您能夠隨時隨地調用適合當下需求的指令。每個提示詞均附帶場景介紹、使用說明及變體建議，幫助您更好地理解和靈活運用。同時，我們也提供了一系列高級技巧，幫助您掌握創建高效提示詞的方法論。這不僅是一本指令集，更是提升AI協作效率的實用工具。精心設計的提示詞模板讓DeepSeek立即從“聽不懂你在說什么”變成“完全理解你的需求”。

·7.9萬字

Python人工智能

本書系統地介紹了基于Python平臺的人工智能的原理及實現過程，全書共7章。第1章“從這里開始認識Python”，介紹人工智能及Python基礎知識；第2章“Python語法基礎”，通過生動有趣的實驗實例介紹Python編程語法知識；第3章“Python程序設計”，以實例為基礎，介紹Python的編程方法；第4章“數據結構”，通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數等數據結構的使用方法；第5章“數據庫及應用”，主要介紹Python數據庫應用及Web應用開發技術，通過實例講解Python數據庫應用；第6章“大數據應用”，基于實例，主要介紹網絡爬蟲、Excel數據爬取及分析處理等技術，了解數據挖掘分析處理等大數據應用技術的一般設計流程；第7章“人工智能”，以具體實例講解照片人臉識別、圖像識別、視頻人臉識別、聊天機器人、微信語音聊天機器人、圖文識別、語音識別及花朵識別等人工智能深度學習技術。本書圖文并茂，示例豐富，講解細致透徹，介紹深入淺出，章后練習精廣，具有很強的實用性和可操作性，適合初學或自學Python的學生，可作為中小學STEM教育或培訓機構的人工智能課程教材，也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計算機等專業以及相關課程的教材或參考書，還可以當作全國計算機二級（Python）考試的教材使用。

FANUC工業機器人實操與應用技巧

本書以FANUC工業機器人為研究對象，針對FANUC工業機器人的認識與操作過程進行詳細講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業機器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標系、I/O、程序、指令、維護與保養、部分報警代碼等內容。學完本書，讀者即可獨立應對FANUC工業機器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業機器人的管理人員、設計人員、調試人員、操作人員及愛好者學習與參考。

玩轉機器人：基于Altium?Designer的PCB設計實例（移動視頻版）

本書主要介紹使用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的方法。本書內容涉及AltiumDesigner的基礎操作、元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。書中完整介紹了5個利用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的實例，包括六足機器人PCB設計實例、雙足機器人PCB設計實例、遙控小車機器人PCB設計實例、循跡機器人PCB設計實例和避障機器人PCB設計實例。讀者可以在熟悉AltiumDesigner操作的同時體會機器人PCB設計的思路，為DIY機器人PCB打下基礎。

AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

Joy RL：強化學習實踐教程

本書是繼《EasyRL：強化學習教程》（俗稱“蘑菇書”）之后，為強化學習的讀者專門打造的一本深入實踐的全新教程。全書大部分內容基于3位作者的實踐經驗，涵蓋馬爾可夫決策過程、動態規劃、免模型預測、免模型控制、深度學習基礎、DQN算法、DQN算法進階、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG與TD3算法、PPO算法等內容，旨在幫助讀者快速入門強化學習的代碼實踐，并輔以一套開源代碼框架“JoyRL”，便于讀者適應業界應用研究風格的代碼。與“蘑菇書”不同，本書對強化學習核心理論進行提煉，并串聯知識點，重視強化學習代碼實踐的指導而不是對理論的詳細講解。本書適合具有一定編程基礎且希望快速進入實踐應用階段的讀者閱讀。

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

三維人臉建模方法研究與應用

真實感三維人臉建模技術是計算機視覺領域一個備受關注的研究熱點，基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結合作者自身的研究經歷，回顧該領域的發展過程，介紹形變模型建模方法的基本原理和關鍵技術。本書可分為四部分：第一部分介紹三維人臉建模的預備內容（發展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法）；第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括：基于典型相關性分析的三維人臉建模，基于粒子群優化算法的三維人臉建模方法研究；第三部分介紹三維人臉識別方面的工作，包括基于LBP的三維人臉識別，基于系數表示的三維人臉識別、基于幾何特征的三維人臉識別和帶表情三維人臉識別；第四部分介紹三維人臉建模方法的相關應用，包括基于形變模型的三維人臉樣本生成，三維人臉衰老數據生成，戴眼鏡三維人臉樣本的生成，三維人臉識別和三維人臉表情建模和識別；最后一部分是三維人臉建模在動畫方面的應用，包括基于MPEG-4的三維人臉動畫研究、基于多層次模型驅動的三維人臉動畫研究和基于一般模型驅動的三維人臉動畫研究。

·7.7萬字

樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

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。

量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在采用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子計算機發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基于Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。

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。

深度學習計算機視覺實戰

本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支持與優化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有“進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務驅動，不僅使學生在完成任務的過程中完成知識的建構，以典型引路，舉一反三，深化學生對理論知識的理解，而且使教學內容鮮活而生動，促使學生有效掌握。為此，結合多年的教學改革與實踐，在收集和整理國內外最新教材，調研同類教材使用情況的基礎上，提出本教材的建設計劃。

·7.5萬字

智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，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、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，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，通過樹莓派在外網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能力。

·7.5萬字

物聯網追溯系統及數據處理

數據流處理技術是目前的研究熱點，掌握數據流處理技術有助于更好地研究利用大數據，挖掘出數據背后潛在的價值。本書圍繞物聯網追溯系統的研發及數據流處理過程中的聚類、追溯、預測與建模關鍵技術進行了研究。全書共6章，第1章是緒論，主要介紹物聯網的概念及中國農業物聯網產業化發展現狀及其國內外大數據的研究現狀和熱點。第2～5章，主要極少數據流聚類算法、數據流追溯方法、數據流預測方法、數據流預測方法、數據流建模方法。第6章，介紹了物聯網追溯系統的研發和軟硬件環境配置，并對本書的主要內容進行總結和展望。

·7.4萬字