象棋单机版下载中文版

本書是從一名算法工程師的角度出發(fā)介紹算法實(shí)現(xiàn)，整體上偏基礎(chǔ)和細(xì)節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，眾多深度學(xué)習(xí)框架對(duì)各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學(xué)習(xí)入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細(xì)節(jié)內(nèi)容的層面，這也常常被人調(diào)侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調(diào)用這些接口實(shí)現(xiàn)算法，而且能夠理解這些接口的內(nèi)在含義，不斷夯實(shí)自己的算法基礎(chǔ)。

·13.6萬字

會(huì)員

Manus實(shí)用操作指南：從0到1打造超級(jí)智能體

《Manus實(shí)用操作極簡(jiǎn)入門與指南》是一本為普通用戶設(shè)計(jì)的AIAgent使用手冊(cè)，旨在幫助讀者快速掌握AIAgent的核心功能，提升工作效率。本書從AIAgent的基本概念入手，詳細(xì)介紹了AIAgent的自主性、智能性和目標(biāo)導(dǎo)向性，并通過豐富的實(shí)例展示了AIAgent在數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化流程、決策支持等領(lǐng)域的強(qiáng)大能力。書中重點(diǎn)介紹了Manus這一新一代通用AIAgent，它不僅能理解用戶的需求，還能自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)了從“理解”到“行動(dòng)”的無縫銜接。通過本書，讀者將學(xué)會(huì)如何使用Manus自動(dòng)化重復(fù)性工作、構(gòu)建高效的工作流程，并在復(fù)雜決策中獲得智能建議。

·8.9萬字

會(huì)員

OpenCV 4機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實(shí)戰(zhàn)

本書主要面向OpenCV領(lǐng)域的研究與開發(fā)人員，采用原理結(jié)合實(shí)戰(zhàn)的方式，介紹OpenCV4的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的核心算法原理與C++編程實(shí)戰(zhàn)。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎(chǔ)知識(shí)、基本圖像操作和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機(jī)森林、Boosting算法和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法與編程實(shí)戰(zhàn)；第9~10章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與編程實(shí)戰(zhàn)，并提供了不同深度學(xué)習(xí)模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

會(huì)員

智能無線機(jī)器人：人工智能算法與應(yīng)用

本書的技術(shù)內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí)、信息物理系統(tǒng)、人工智能，統(tǒng)計(jì)決策和馬爾可夫決策過程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，狀態(tài)估計(jì)，定位，計(jì)算機(jī)視覺和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，機(jī)器人規(guī)劃，多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機(jī)器對(duì)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)。提供的例題和練習(xí)有助于簡(jiǎn)單和有效的理解本書的內(nèi)容。

·14.8萬字

會(huì)員

人工智能時(shí)代：未來已來

本書深入淺出地介紹了人工智能歷史和技術(shù)，對(duì)現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的應(yīng)用成果進(jìn)行了展示、解讀，讓讀者在詳細(xì)了解人工智能發(fā)展歷史的基礎(chǔ)上，清晰認(rèn)知人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。本書適合人工智能研究者，以及對(duì)人工智能感興趣的讀者閱讀。

·11.3萬字

會(huì)員

計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)

本書圍繞計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等領(lǐng)域的案例，深入淺出地講解計(jì)算機(jī)視覺核心的模型與關(guān)鍵技術(shù)。本書中所有案例的代碼均能在達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)自主研發(fā)的AIX-EBoard人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上部署與實(shí)施，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)場(chǎng)景化、學(xué)習(xí)趣味化。本書分為三個(gè)部分，循序漸進(jìn)地介紹計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)的理論基礎(chǔ)和各案例的實(shí)踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統(tǒng)視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)算法，同時(shí)實(shí)現(xiàn)輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實(shí)踐；在傳統(tǒng)視覺應(yīng)用的基礎(chǔ)上，第2部分講解基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的視覺應(yīng)用，結(jié)合不同行業(yè)的案例對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，如水果識(shí)別、病蟲害識(shí)別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場(chǎng)關(guān)注度較高的一些新興視覺應(yīng)用的原理及實(shí)現(xiàn)，如從二維圖像到三維空間的重建、計(jì)算機(jī)視覺在移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用、實(shí)時(shí)圖像和視頻的風(fēng)格遷移等。本書適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、專科生及計(jì)算機(jī)初學(xué)者閱讀，既可以作為應(yīng)用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能專業(yè)的教材，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者的學(xué)習(xí)和參考用書。本書可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補(bǔ)缺，深入理解和掌握相關(guān)原理與方法，提高解決實(shí)際問題的能力。

·8.3萬字

會(huì)員

AI文案高手速成118例：提問生成+修改潤(rùn)色+熱門模板+應(yīng)用案例

全書通過118個(gè)實(shí)用技巧講解+118集教學(xué)視頻演示+160多個(gè)素材回復(fù)文件+144頁P(yáng)PT教學(xué)課件，通過“提問生成+修改潤(rùn)色+熱門模板+應(yīng)用案例”4大專項(xiàng)內(nèi)容，幫助小白快速成為AI文案高手！本書具體內(nèi)容包括16種AI提問技巧、13種指令優(yōu)化技巧、11種高效提問技巧、9種文案修改技巧、7種文案潤(rùn)色方法、11類營(yíng)銷文案指令模板、12類辦公文案指令模板、13類自媒體文案指令模板、12類教育學(xué)術(shù)文案指令模板，以及AI創(chuàng)作短篇小說的全流程、AI創(chuàng)作圖書宣傳文案全流程等內(nèi)容。本書適合以下人群閱讀：一是文字工作者；二是人工智能領(lǐng)域的相關(guān)從業(yè)人員；三是電商商家、新媒體編輯、廣告策劃、短視頻編導(dǎo)、作家和藝術(shù)工作者等；四是文學(xué)、語言、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的學(xué)生。

·11.6萬字

會(huì)員

TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)（原書第2版）

這是一本TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，書中通過大量實(shí)例，以淺顯易懂、循序漸進(jìn)的方式詳細(xì)闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書既涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，又介紹了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)（例如，情感分析、文本分類和圖像識(shí)別）中，并通過實(shí)例展示了用于深度語音處理、面部識(shí)別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理及其當(dāng)前被大規(guī)模應(yīng)用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實(shí)例詳細(xì)介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監(jiān)督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術(shù)及應(yīng)用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動(dòng)分類圖像和面部識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)或語音轉(zhuǎn)文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以及seq2seqRNN架構(gòu)等內(nèi)容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)選擇最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結(jié)果在Docker中運(yùn)行模型

·16.8萬字

會(huì)員

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實(shí)現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫(kù)Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識(shí)及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機(jī)、線性回歸與邏輯回歸的理論與實(shí)現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與實(shí)現(xiàn)。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，實(shí)踐性強(qiáng)，包含豐富的仿真實(shí)例。

·4.7萬字

會(huì)員

機(jī)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(shí)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(cè)、圖像輪廓檢測(cè)與擬合、人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)等，最后結(jié)合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫(kù)函數(shù)闡述圖像處理技術(shù)。

·6.9萬字

會(huì)員

未來可期：與人工智能同行

《未來可期：與人工智能同行》是一部探討人工智能的現(xiàn)在和未來，以及人工智能時(shí)代的種種難題的作品集。在ChatGPT橫空出世的今天，我們只有了解人工智能，跟上它的腳步，才能不被時(shí)代淘汰。家用智能器、數(shù)字療法、具身智能、元宇宙、虛擬人、數(shù)字分身……越來越多的新概念已經(jīng)或即將涌入我們的生活，并切實(shí)影響衣食住行的方方面面。作者在書中不僅分析了當(dāng)前的人工智能發(fā)展，更預(yù)測(cè)在不遠(yuǎn)的將來，人工智能如何一步步走進(jìn)和改變我們的生活，如何給我們帶來前所未有的便利，又如何給我們帶來紛繁復(fù)雜的困擾。

·8.6萬字

會(huì)員

高效用DeepSeek：職場(chǎng)逆襲的實(shí)戰(zhàn)指南

本書以DeepSeek應(yīng)用為基礎(chǔ)，講解了DeepSeek在自媒體、咨詢、營(yíng)銷、教育、翻譯、職場(chǎng)、編程等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。書中通過豐富的案例和詳細(xì)的指導(dǎo)，展示了DeepSeek如何幫助自媒體人打造“爆款”內(nèi)容，如何為咨詢提供高效決策支持，如何在營(yíng)銷中實(shí)現(xiàn)流量裂變，如何重塑未來學(xué)習(xí)范式，以及如何助力職場(chǎng)人和企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增效等。本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，無論是AI（ArtificialIntelligence，人工智能）領(lǐng)域的從業(yè)者，還是希望借助AI提升工作效率的職場(chǎng)人士、企業(yè)管理者、教育工作者等，或還是對(duì)AI技術(shù)感興趣的普通用戶，都能從本書中獲得幫助。

·8.2萬字

會(huì)員

ROS機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點(diǎn)，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計(jì)原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實(shí)踐為重心，講解大量機(jī)器視覺、機(jī)器語音、機(jī)械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實(shí)現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時(shí)深入理解基于ROS的機(jī)器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實(shí)踐。

·17萬字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別：原理與實(shí)踐

本書是一本有關(guān)人工智能圖像識(shí)別應(yīng)用開發(fā)與實(shí)踐指導(dǎo)類的教材，主要介紹圖像處理應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)的基本流程、圖像識(shí)別處理應(yīng)用項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)。本書直擊當(dāng)今研究熱點(diǎn)，選擇有代表性的專題項(xiàng)目而且盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，易于讀者理解，專注于實(shí)戰(zhàn)。詳細(xì)介紹了numpy，knn，線性回歸，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別上的應(yīng)用，并為后一部分的深度學(xué)習(xí)做好鋪墊。同時(shí)，針對(duì)每一個(gè)項(xiàng)目介紹項(xiàng)目的應(yīng)用及意義，該項(xiàng)目的數(shù)據(jù)特征分析、識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)、圖像預(yù)處理技術(shù)、特征提取技術(shù)，以及識(shí)別方法等。書中實(shí)例程序的框架結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，代碼簡(jiǎn)潔，讀者可在數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化學(xué)習(xí)內(nèi)容，提高實(shí)踐應(yīng)用能力和項(xiàng)目開發(fā)能力。

·10.8萬字

會(huì)員

用Python動(dòng)手學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)

本書是面向機(jī)器學(xué)習(xí)新手的入門書，從學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)所需的Python知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí)，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)學(xué)式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對(duì)有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的算法與應(yīng)用、手寫數(shù)字識(shí)別、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法等進(jìn)行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細(xì)的數(shù)學(xué)式推導(dǎo)過程，大大降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)門檻，即使沒有學(xué)過Python、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不太好，也可以看懂。

·9.1萬字

會(huì)員

AIGC輔助軟件開發(fā)：ChatGPT 10倍效率編程實(shí)戰(zhàn)

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優(yōu)化和提升軟件開發(fā)全流程效率和質(zhì)量的實(shí)戰(zhàn)性著作。全書以軟件開發(fā)的流程位主線來組織內(nèi)容，詳細(xì)講解了程序員、架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理者們?nèi)绾卧诩夹g(shù)方案構(gòu)建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發(fā)、前端開發(fā)、后端開發(fā)、測(cè)試和調(diào)試、性能優(yōu)化、疑難問題解決、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、軟件架構(gòu)與設(shè)計(jì)、應(yīng)試與面試12個(gè)主題充分發(fā)揮AIGC工具的潛能，在提高研發(fā)效率和質(zhì)量的同時(shí)，提升自身的實(shí)力。AIGC工具在軟件研發(fā)12個(gè)主題的使用方法，全部以實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復(fù)用的提示詞，還有對(duì)使用經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和注意事項(xiàng)的提醒。只要跟著本書的案例實(shí)操一遍，就能順利躍遷為AI時(shí)代的新程序員，與AI共同進(jìn)化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

會(huì)員

人工智能時(shí)代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對(duì)戰(zhàn)柯潔，喚起了全世界對(duì)人工智能（AI）的關(guān)注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動(dòng)化技術(shù)正在悄然融入我們的日常生活，這預(yù)示著一個(gè)新的智能時(shí)代的開始。當(dāng)技術(shù)的演進(jìn)超出我們的認(rèn)知，隨之而來的慌亂不可避免，擔(dān)憂人工智能取代人類似乎還很遙遠(yuǎn)，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動(dòng)化技術(shù)對(duì)低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術(shù)焦慮癥，跟上這個(gè)急速變動(dòng)的時(shí)代？終身學(xué)習(xí)，是我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代的宿命，你需要一本人工智能時(shí)代生存指南。

·8.4萬字

會(huì)員

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

會(huì)員

智能化變革：人工智能技術(shù)進(jìn)化與價(jià)值創(chuàng)造

智能化變革將是一輪經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面變革，涉及科學(xué)研究、技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)落地、社會(huì)融合、科技倫理等方方面面。本書立足技術(shù)趨勢(shì)，著眼業(yè)界動(dòng)向，給出對(duì)人工智能理論、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)化和社會(huì)融合等方面趨勢(shì)的科普解讀，希望對(duì)讀者開展人工智能科學(xué)研究、產(chǎn)品研發(fā)和行業(yè)應(yīng)用等有所啟發(fā)。

·16.3萬字

會(huì)員

深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實(shí)踐

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實(shí)踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南，由資深的AI技術(shù)專家和高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國(guó)人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評(píng)和推薦。在內(nèi)容方面，本書理論與實(shí)操兼顧，一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化，一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個(gè)重要場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐；在寫作方式上，秉承復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化的原則，盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，盡量采用可視化的表達(dá)方式，旨在降低本書的學(xué)習(xí)門檻，讓讀者能看得完、學(xué)得會(huì)。全書一共16章，分為兩個(gè)部分：第1部分（第1~9章）Embedding理論知識(shí)。主要講解Embedding的基礎(chǔ)知識(shí)、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù)，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等，重點(diǎn)介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進(jìn)版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應(yīng)用實(shí)例。通過6個(gè)實(shí)例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)性，如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中，如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

·11.3萬字

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(shí)間

MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

Manus實(shí)用操作指南：從0到1打造超級(jí)智能體

OpenCV 4機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實(shí)戰(zhàn)

智能無線機(jī)器人：人工智能算法與應(yīng)用

人工智能時(shí)代：未來已來

計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)

AI文案高手速成118例：提問生成+修改潤(rùn)色+熱門模板+應(yīng)用案例

TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)（原書第2版）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

未來可期：與人工智能同行

高效用DeepSeek：職場(chǎng)逆襲的實(shí)戰(zhàn)指南

ROS機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐

深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別：原理與實(shí)踐

用Python動(dòng)手學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)

AIGC輔助軟件開發(fā)：ChatGPT 10倍效率編程實(shí)戰(zhàn)

人工智能時(shí)代生存指南

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

智能化變革：人工智能技術(shù)進(jìn)化與價(jià)值創(chuàng)造

深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實(shí)踐