财神都有哪几位和神像

本書對計算機視覺涉及的知識點進行了全面、系統、深入的梳理，旨在幫助讀者快速掌握該領域的核心關鍵知識點。全書包含5個部分，第1部分基礎知識導讀篇，主要對計算機視覺涉及的基礎知識進行介紹，方便基礎比較薄弱、甚至沒有基礎的同學能夠快速掌握相關前導知識，快速入門計算機視覺領域。第2部分基礎案例篇主要介紹了圖像處理領域最常見的案例。第3部分機器學習篇主要對機器學習及使用OpenCV實現機器學習進行了介紹。第4部分深度神經網絡篇介紹了深度學習相關的基礎知識和相關案例。第5部分人臉識別對人臉識別的相關應用進行了較為具體的介紹。

·22.7萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經過了檢驗。模型可恨的地方在于學習模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說。本書將人工智能在現實生活場景中解決的問題分類，并根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業務需求之間的關系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學者學習模型。本書不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應用到生活中。

·21.8萬字

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AI數字人原理與實現

本書是一部系統介紹AI數字人技術的專業著作，涵蓋了數字人的定義、發展歷程、關鍵技術及應用實踐等內容，全書共分3部分。在技術基礎部分，首先介紹了數字人的定義、發展歷程、分類和應用場景，接著詳細解析了數字人系統的架構設計、視覺算法和語音合成技術的原理，以及語義理解和知識表示技術如何提升數字人的智能和表現力。在應用實踐部分，帶領讀者深入探索數字人的創作流程，從內容策劃、角色建模到交互設計，每一步都進行了詳細講解。此外，還討論了數字人的身份認知和技術規范，為數字人的應用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數字人技術的未來發展趨勢，為讀者描繪了數字人與人類和諧共生的美好藍圖。本書內容豐富，結構清晰，適合對數字人技術感興趣的讀者，包括數字人技術的研究者、開發者、相關行業的從業人員及愛好者等閱讀。

·26.2萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現實世界的接口——機器人流程自動化；第6部分介紹行業對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

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Cadence高速電路板設計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設計的全過程，包括原理圖輸入及器件數據集成管理環境的使用，中心庫的開發，PCB設計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設計開發（原理圖設計），還是對PCB板級設計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

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AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時代HR提升職場競爭力的實戰指南。作者基于深厚的HR管理經驗和AI實戰經驗，通過科學的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應用到使用AI的風險防控，本書全面系統地講解了HR需要掌握的全部AI知識。

·20.6萬字

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推薦系統：產品與算法解析

本書以媒介變遷為整體脈絡，通過幾類推薦產品的發展趨勢來探討推薦產品創新的核心驅動力，以及由具體產品特性引發的技術變革。全書內容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產品從0到1進行創新的產品思路和技術思路；第二部分介紹革新傳統紙質媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關鍵算法設計和產品設計；第三部分介紹構建線上社交網絡的社交和社區推薦，以及如何通過協同過濾算法模擬社交網絡；第四部分從產品、生態和算法設計的角度，介紹革新傳統影視行業的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產品及其新興的競爭產品為例，介紹革新傳統貨架電商的商品推薦。

·21.4萬字

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信息流推薦算法

本書從信息流個性化推薦算法從業者的角度，闡述在資訊內容類App中，如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系，如何融合產品運營的專家模型和端到端的深度學習，如何平衡短期的商業化目標和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業務問題和解決方案，對比理論推導為主的機器學習書籍，本身更偏向基于行業問題的深度思考及落地實踐。

·24.3萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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知識圖譜：認知智能理論與實戰

知識圖譜作為認知智能的核心技術正蓬勃發展。本書系統全面地介紹了知識圖譜的核心技術，既有宏觀整體的技術體系，也有關鍵技術和算法細節，內容包括：知識圖譜模式設計的方法論——六韜法；知識圖譜構建中的實體抽取和關系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數據庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數據庫；知識計算中的圖論基礎，以及中心性、社區檢測等經典圖計算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學習推理，及其編程實例。最后，本書以金融、醫療和智能制造三大行業的應用場景為例，梳理了知識圖譜的應用價值和應用程序形態。

·25.8萬字

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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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現代推薦算法

本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，解釋一些常見決策背后的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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機器人驅動與控制及應用實例

機器人驅動裝置是驅使執行機構運動的機構，按照控制系統發出的指令信號，借助于動力元件使機器人進行動作。本書結合大量工程應用實例，系統介紹基于步進電動機、直流伺服電動機、交流伺服電動機、液壓、氣壓等裝置的驅動與控制技術及其最新應用成果。本書取材新穎，涉及機器人廣泛的應用領域、多種機器人類型和多方面的專業技術。敘述上以應用實例為主講解，條理分明，深入淺出，通俗易讀。本書主要供機電控制、機器人研究開發及應用專業人員學習和參考，也可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

·23.1萬字

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一本書讀懂智能家居核心技術

本書圍繞智能家居的核心技術，對家庭數字化和智能化的5個關鍵技術領域進行專業、深層次的講解，并以具體的產品示例介紹智能家居的現狀、產品和特點，指出智能家居的發展機遇和趨勢。本書首先簡要回顧了數字家庭信息技術和通信互聯網的發展歷程，介紹了各種技術聯盟和標準組織；然后分別對數字家庭內部的網絡連接技術和外部的寬帶接入技術發展進行講述和比較，讓讀者能透視家庭網絡中的結構和理解數字家庭背后的技術概念；接下來闡述了家庭智能化的兩個技術支柱，即物聯網和人工智能的發展現狀，它們為數字家庭蛻變到智能家庭創造了技術條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術如何保護家庭隱私；最后對智能家居的未來進行展望。

·39.4萬字

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機器人SLAM導航：核心技術與實戰

機器人SLAM導航的一大痛點是很難做到理論與實戰相結合，而本書可謂“百科全書”式講解，可幫助硬件、軟件、算法等不同領域的研究開發人員走出“調參”困境，終結面對硬件和深奧算法時的束手無策，加快算法在實際機器人產品的工程落地與系統性技術突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發所涉及的軟硬件基礎知識為切入點，逐步引出SLAM和導航兩大領域核心算法，并結合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導航的數學原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇，一共13章。編程基礎篇（第1～3章），主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎知識，為后續學習打好必要的編程基礎。硬件基礎篇（第4～6章），通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論，幫助缺少硬件基礎的開發者系統認識機器人硬件，并更好地理解軟件與硬件之間的協同關系。SLAM篇（第7～10章），以各個具體的SLAM系統實現為例，進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節實現。自主導航篇（第11～13章），基于具體自主導航系統實現，剖析自主導航算法的代碼框架以及核心算法的細節實現，并通過一個真實機器人案例向大家介紹應用SLAM導航技術進行開發的完整流程。

·30.9萬字

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Python程序設計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。

·32.1萬字

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