本书旨在帮助读者从零开始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。 本书共10章，首先是人工智能概述，接着深入浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。 本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材或辅导书。

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本书重点梳理人工智能基础理论知识体系,突出基础性、全面性、前沿性和实践性 特点,以机器学习和优化方法基本原理为主线,结合典型工程应用循序渐进地为读者 构建从“0”到“1”的知识体系,指引读者快速掌握应用系统开发和环境应用。 针对传统 人工智能教材缺乏数学原理与模型代码即刻印证的问题,本书给出人工智能基础理论 深入浅出的描述,选用精简的案例呈现模型代码,带领读者轻松、快速掌握人工智能的 核心思想。 本书每章最后配有一定量的课后作业,可以作为机电类本科生、研究生入门级教 材和教学参考书,同时也可供工程技术人员和对人工智能感兴趣的读者参考。

随着大数据时代的到来，Java 持久层框架MyBatis 已经成为越来越多企业的选择。遗憾的是，时至今日国内依然没有一本讨论MyBatis 的书，这增加了初学者的学习难度，初学者往往只能基于零星的案例来学习MyBatis，无法系统地掌握MyBatis，更不用说精通了。《深入浅出MyBatis 技术原理与实战》是笔者通过大量实践和研究源码后创作而成的，是国内系统介绍MyBatis 著作的先河。 《深入浅出MyBatis技术原理与实战》分为3 个部分，依次介绍了MyBatis 的基础应用、原理及插件开发、实践应用，使读者能够由浅入深、循序渐进地掌握MyBatis 技术。首先，《深入浅出MyBatis技术原理与实战》在官方API 的基础上完善了许多重要的论述和实例，并且给出了实操建议，帮助读者正确掌握MyBatis。其次，《深入浅出MyBatis技术原理与...(展开全部)

本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：开启智慧新时代”“Python：人工智能开发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。 本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学情特点，以问题为导向、以案例为载体、以任务为目标来构建教学内容，兼顾了人工智能的基础性、通识性、典型性和实用性。 本书侧重于介绍人工智能通识性知识和实用应用技能，可作为高职高专及中职院校人工智能公共基础课程的教材，也可作为电子信息、计算机类相关专业人工智能课程的入门教材。此外，本书还可供广大读者作为人工智能学习与实践的参考书使用。

本书的主要内容源于作者在通信人家园上的“深入浅出通信原理”系列连载，汇编成为继承了连载图文并茂、深入浅出、理论联系实际的特点，并在连载内容的基础上进行了补充和完善。从信号和频谱讲起，以通信模型为主线，对信道、信源编码、信道编码和交织、脉冲成形、调制、天线技术、复用和多址技术等做了系统讲解。 本书针对真正希望搞清楚通信原理的读者编写，适用于高等院校通信专业本科生和研究生、在职的电信行业工程师，也适用于对通信原理具有浓厚兴趣的非通信专业人士。

本书的主要内容源于作者在通信人家园上的“深入浅出通信原理”系列连载，汇编成为继承了连载图文并茂、深入浅出、理论联系实际的特点，并在连载内容的基础上进行了补充和完善。从信号和频谱讲起，以通信模型为主线，对信道、信源编码、信道编码和交织、脉冲成形、调制、天线技术、复用和多址技术等做了系统讲解。 本书针对真正希望搞清楚通信原理的读者编写，适用于高等院校通信专业本科生和研究生、在职的电信行业工程师，也适用于对通信原理具有浓厚兴趣的非通信专业人士。

Prometheus是由SoundCloud开源的监控系统，是Google BorgMon监控系统的开源版本。伴随着容器及Kubernetes技术的兴起，Prometheus越来越受到大家的关注。本书系统讲解了Prometheus的原理、应用、源码和拓展，图文并茂、讲解全面。原理篇主要介绍了Prometheus的整体架构及与其他监控系统的对比和优势，让读者从整体上把握Prometheus的相关概念。应用篇从传统应用监控和Kubernetes监控两方面讲解Prometheus的安装、配置及优秀实践，着重介绍Redis、MySQL server等常用中间件监控，并结合Kubernetes，详细讲解如何通过Prometheus监控容器集群，还对每个操作都进行了非常详尽的记录。源码与拓展篇从整体到局部详细剖析Prometheus的源码架构，并且结合实际生产环境二次定制Prometheus的部分功能，可加深读者对Prometheus的理解，也能很好地帮助读者提升Prometheus开发技能。

这是一本系统、全面、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。全书一共16章，分为两个部分：第1部分（第1~9章）Embedding理论知识。主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例。通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。