Python

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原本令人頭疼的算法知識在本書中變得親切易懂。《人人都能懂的算法書(全彩圖解版)》巧妙地將複雜概念融入動物角色——松鼠、烏龜和馴鹿的趣味對話與生動動作中，配以清晰的圖解，讓讀者仿佛在閱讀一本有趣的圖畫書，輕鬆掌握算法的基礎知識。《人人都能懂的算法書(全彩圖解版)》不僅詳細解釋了數據結構、搜索算法、排序算法、數據加密以及人工智能算法核心內容，還通過豐富的實例和Python練習，讓讀者能在計算機上親自運行程序，直觀感受算法的魅力。這種手腦並用的學習方式，讓算法學習變得不再枯燥。無論你是算法初學者，還是希望鞏固基礎知識的進階者，這本書都能滿足你的需求。它以直觀、易懂的方式，帶你走進算法的奇妙世界，讓你在輕鬆愉快的閱讀中，不知不覺成為算法達人。快來一起探索這本充滿樂趣與智慧的算法寶典吧!

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多智能體強化學習(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是機器學習中的一個領域，研究多個智能體如何在共享環境中學習最優的交互方式。這一領域在現代生活中有著廣泛的應用，包括自動駕駛、多機器人工廠、自動化交易和能源網絡管理等。 本書是一部系統闡述多智能體強化學習理論與技術的權威著作，清晰而嚴謹地介紹了MARL的模型、解決方案概念、算法思想、技術挑戰以及現代方法。書中首先介紹了該領域的基礎知識，包括強化學習理論和算法的基礎、交互式博弈模型、博弈中的不同解決方案概念以及支撐MARL研究的算法思想。隨後，書中詳細介紹了利用深度學習技術的現代MARL算法，涵蓋集中訓練與分散執行、價值分解、參數共享和自博弈等思想。本書還附帶了一個用Python編寫的MARL代碼庫，其中包括自包含且易於閱讀的MARL算法實現。 本書技術內容以易於理解的語言解釋，並通過大量示例進行說明，既為初學者闡明了MARL的概念，也為專業的讀者提供了高層次的見解。

本書為國內首部專門針對 ComfyUI 的完整教學指南，全面整合最新開放模型「FLUX」的圖形生成概念。從雲端平台到本地環境，帶領讀者一步步建構屬於自己的 AI 生圖工作流程。 內容涵蓋多種 AI 圖形生成與控制技巧，詳盡解析 ComfyUI 的軟體節點設計與介面操作方式，協助讀者有效解決實際應用中的各類問題。 此外，書中深入剖析各式工作流模板，以深入淺出的方式講解核心原理，讓新手與進階使用者都能輕鬆掌握 ComfyUI 的強大魅力。 269頁/ 目錄列表： 前　言 **第一部份　環境建置與使用** 第一節　線上入門使用 1-1　TensorArt的模板複製與轉換 1-2　概念整理 第二節　節點與工作流概念 2-1 節點（Node）、原節點（Primitive）與轉接點（Reroute） 2-2　組（Group）、節點組（GroupNode） 2-3　工作流範本（Template） 第三節　本地端基本安裝 3-1　硬體選擇 3-2　版本種類 3-3　ComfyUI Manager 3-4　安裝與啟動訊息 第四節　本地端軟體環境 4-1　基礎模型推薦與下載 4-2　Python安裝套件的基本指令 4-3　本地的基礎介面 4-4　模型庫簡介（/ComfyUI/Models） **第二部份　工作流概念與圖像問題解法** 第一節　工作流的基本結構 1-1　Model、CLIP與VAE 1-2　個別節點連接方式 1-3　Model相關節點 1-4　CLIP重要節點介紹 1-5　Conditioning節點 1-6　Latent/VAE/Sampler相關節點 第二節　修復與放大圖形 2-1　Image2Image（I2I） 2-2　UpscaleModels+HiresFix 2-3　SDUpscale/TiledUpscale 2-4　ApplyControlnet+HiresFix 2-5　ControlnetTile 2-6　SUPIR 第三節　常見的圖像問題做法 3-1　臉部修復（FaceDetailer） 3-2　人物臉部更換（Reactor） 3-3　風格與要素混合（IPAdapter）概述 3-4　產品人物光線更

本書從計算機視覺初學者的視角出發，以Python及其相關框架為工具，以實戰為導向，講述了計算機視覺中關於圖像以及多種圖像處理的基本概念、理論方法和經典算法，既有對圖像基礎知識的介紹，也有對現實問題的解決方案和技術詳細闡述。通過利用計算機視覺中的圖像變換算法解決圖像分類、人臉識別、圖像增強、圖像語義分割、圖像風格遷移、圖像超分辨率重建和場景文字識別等現實問題，使讀者既能瞭解圖像的多種操作原理，又能學會解決實際問題的思路和方法，提高使用計算機視覺方法的能力。本書可作為各類職業院校人工智能技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智能、計算機視覺初學者的參考書。本書配有電子課件等教學資源，選用本書作為授課教材的教師可從機械工業出版社教育服務網(wwwcmpeducom)免費註冊並登錄後下載，或聯繫編輯(010-88379807)諮詢。

機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。《機器學習實戰》主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹了多種監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用可複用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高 級的功能，如匯總和簡化等。

強化學習作為機器學習及人工智能領域的一種重要方法，在遊戲、自動駕駛、機器人路線規劃等領域得到了廣泛的應用。本書結合了李宏毅老師的“深度強化學習”、周博磊老師的“強化學習綱要”、李科澆老師的“世界冠軍帶你從零實踐強化學習”公開課的精華內容，在理論嚴謹的基礎上深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡洛方法、時序差分方法、Sarsa、Q 學習等傳統強化學習算法，以及策略梯度、近端策略優化、深度Q 網絡、深度確定性策略梯度等常見深度強化學習算法的基本概念和方法，並以大量生動有趣的例子幫助讀者理解強化學習問題的建模過程以及核心算法的細節。此外，本書還提供習題解答以及Python 代碼實現，可以讓讀者進行端到端、從理論到輕鬆實踐的全生態學習，充分掌握強化學習算法的原理並能進行實戰。本書適合對強化學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出最簡單的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。

👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書 過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。 本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 * 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。 * 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。 * 提供商管案例做為資料探勘參考。 * 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 * 提供完整程式碼無痛接軌實作。 * 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

本書圍繞中國電腦學會(CCF)發佈的《CCF程式設計能力等級認證C++& Python認證標準》中的 C++部分而設計，主要介紹C++程式設計和演算法學習的相關內容。本書對標CCF程式設計能力等級認證(GESP)C++一級，詳細介紹了初識C++程式設計、變數、輸入語句、算數運算、浮點型資料和字元型資料、程式控制結構及順序結構、分支結構、關聯運算式和邏輯運算式、多分支和switch 語句、迴圈結構及for 迴圈、while 迴圈和do-while迴圈、程式控制結構的嵌套、break 和 continue語句、程式控制結構綜合應用、程式測試及調試等內容。為幫助讀者夯實程式設計基礎，本書特設置案例、基礎知識練習一大部分選自GESP歷年真題。另外，本書還配有課件、視頻等資源，讀者購書後，可關注“傲夢少年”微信公眾號進行領取。本書可以作為中小學程式設計社團的教材，也可以作為少兒程式設計培訓機構的培訓教材，還可以作為少兒程式設計等級考試和程式設計競賽的入門教材。

本書基於編者多年教學實踐的經驗，結合國家級精品線上課程，依據“信號與系統”課程教學基本要求進行編寫。全書共7章，包括信號與系統概述、系統的時域分析、連續信號的頻域分析、連續系統的頻域分析、連續信號與系統的複頻域分析、離散信號與系統的z域分析、系統的狀態變量分析。 本書採用了豐富的教-學-研結合前沿案例，利用編程工具分析“信號與系統”課程的問題，淡化手工數學計算，幫助讀者加深對“信號與系統”課程中基本概念的理解、提高編程實踐能力和綜合素質。本書配套微課視頻和慕課，支持線上線下混合式教學。此外還提供教學課件、習題答案、教學大綱MATLAB和Python教學編程實例等教學資源，易教利學。 本書可作為普通高等院校電子類、自動化類、電氣類、計算機類等專業的信號與系統課程的教材，也可用作研究生入學考試備考參考教材，還可供電子信息領域相關人員學習和參考。

本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設，分為5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識；第二部分（第5～7章）介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐；第三部分（第8～10章）講解了機器學習測試基礎、特徵專項測試及模型算法評估測試；第四部分（第11～13章）介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程；第五部分（第14章和第15章）探討了AI（Artificial Intelligence）在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。本書能夠幫助讀者瞭解機器學習是如何工作的，瞭解機器學習的質量保障是如何進行的。工程開發人員和測試工程師通過閱讀本書，可以系統化地瞭解大數據測試、特徵測試及模型評估等知識；算法工程師通過閱讀本書，可以學習模型評測的方法和拓寬模型工程實踐的思路；技術專家和技術管理者通過閱讀本書，可以瞭解機器學習質量保障與工程效能的建設方案。

本書以當前流行的MySQL為平臺，系統介紹MySQL數據庫及其應用開發，全書內容分為4個部分。第一部分MySQL基礎，首先介紹數據庫基礎知識和MySQL環境構建方法，然後分別介紹MySQL數據庫和表、MySQL查詢和視圖、MySQL索引與完整性約束、MySQL語言、MySQL過程式數據庫對象、MySQL數據庫備份與恢復、MySQL用戶權限與維護、MySQL事務管理等，並配套習題、實訓和微課視頻。第二部分MySQL數據庫綜合實訓，主要是綜合應用MySQL數據庫及其主要對象，並使用樣本數據測試各對象相互配合及其功能的正確性。第三部分MySQL數據庫綜合應用開發，主要基於PHP、Python和Android等流行平臺，使讀者通過系統實踐熟悉MySQL數據庫的應用開發要領。3個應用系統既是獨立的，又可組成一個完整的應用系統。第四部分MySQL數據庫綜合應用開發擴展，主要基於C#和JavaEE等平臺進行MySQL的綜合應用開發實踐。本書提供PPT教學課件、教學大綱、電子教案、習題參考答案、模擬試卷及參考答案等教學資源，用書教師可登錄人郵教育社區免費下載。本書可作為大學本科、高職高專相關課程的專業教材，也可作為廣大數據庫應用開發人員的參考用書。

https://youtu.be/4PF_5d1GYmE ChatGPT全新功能 4o/o1/o3、Reason、Search、Canvas、Projects、Voice、Sora 推理、搜尋、畫布、專案、語音、視訊、影片 開創AI無限可能 內容簡介 ★★★★★【第1本 ChatGPT全新功能】★★★★★ ★★★★★【o1/o3 + Canvas + Projects + Sora】★★★★★ ★★★★★【Projects x Voice x視訊】★★★★★ 2024年12月5日起連續12天全新功能登場，甚至也預告了ChatGPT o3/o3-mini的上市。這本書完整說明ChatGPT全新功能和突破性的技術，此外本書內容也包含了，自從2024年5月ChatGPT Omni以來新功能的詮釋，期待可以幫助讀者更完整掌握AI的浪潮。 ◎ 「o1」、「o3」的推理(Reason) ★解釋原理，與4o的比較。 ★策略規劃與決策建議實例。 ★科技研發與創新設計實例。 ★數學問題求解實例。 ◎ 進階語音模式(Advanced Voice Mode) ★ ★語音與視訊功能，提升溝通效率。 ◎ 搜尋(Search) ★從靜態知識到動態資訊引擎。 ★11大搜尋類別實例。 ★語音搜尋。 ★導航搜尋。 ★搜尋與摘要。 ◎ 畫布(Canvas)應用 ★ChatGPT協同寫作的全新體驗。 ★ChatGPT助攻Python與其他程式語言設計。 ◎ DALL-E ★AI繪畫與局部修圖功能。 ★風格轉換。 ◎ 專案(Projects)管理 ★資料集中管理。 ★高效內容搜尋與過濾。 ★整合與協作。 ◎ 圖表製作 ★ 靜態與互動圖表。 ★ 股市資料視覺化分析。 ◎ Sora ★ 文字生成影片。 ★ 圖片生成影片。 ★ 影片混合生成影片。 ★ 故事板(Storyboard)的應用。 我們正處於一個 AI 蓬勃發展的時代，這不僅是技術的革新，更是一場創意的革命。讓我們透過這本書，共同探索 ChatGPT 全新功能帶來的無限可能，成為這場變革中的引領者！

本書以接口自動化測試技術為主線，測試方向主要涉及HTTP、WebSerivce、WebSocket、gRPC協議接口自動化測試實現，實用數據驅動自動化測試框架的實現過程，持續集成的實現等實用技術知識體系。全書共分為3部分，基礎篇(第1～5章)圍繞接口自動化測試中所涉及協議、抓包等基礎知識，以實例方式引導讀者快速熟悉HTTP基礎知識，結合Python+Requests主流接口測試模式實例講解接口測試知識。工具篇(第6～8章)以工作中主流接口測試工具Postman、Apifox、JMeter為依託，實例講解接口自動化測試中常見的測試場景，結合常見協議進行實例演示。框架篇(第9～14章)涵蓋接口自動化測試實施過程中主流的數據驅動模式、實用接口自動化測試框架的實現、CI實施等內核技術。本書內容充實、邏輯嚴密，是一部接口自動化測試必備的案頭工具書。本書適合對從事軟件測試開發和接口自動化測試工作的人，對軟件接口測試技術感興趣的初學者，也適合自動化測試從業者對專項技術參考。對於高等院較和培訓班的學生，本書更是學習時必備的一本教材。

本書主要介紹了人工智能的基礎知識和實用技術。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發語言”“線性回歸：預測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發現新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認識你”。本書以培養學生人工智能素養、人工智能思維和人工智能基本應用能力為設計理念，在內容的選取和安排上符合學生的學情特點，以問題為導向、以案例為載體、以任務為目標來構建教學內容，兼顧了人工智能的基礎性、通識性、典型性和實用性。本書側重於介紹人工智能通識性知識和實用應用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關專業人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學習與實踐的參考書使用。

https://youtu.be/1s9CaTmY4RM 機器學習 最強入門邁向AI高手 王者歸來(全彩印刷) 內容簡介 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★ ★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★ ★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★ AI時代的學習革命：用最簡單的方式掌握機器學習。 機器學習已成為當今科技領域的核心技能，但艱澀的數學與複雜的概念常讓人望而卻步。本書以淺顯易懂的白話解釋，結合全彩圖表輔助教學，幫助讀者輕鬆入門、快速掌握機器學習的核心知識與應用技巧。 本書特色 ◎ 白話解釋機器學習：摒棄晦澀公式，以簡單明瞭的語言說明每個概念，配合豐富的全彩圖表，讓學習變得更輕鬆有趣。 ◎ 基礎數學起步，實現 AI 場景應用：從基礎數學概念講解機器學習，逐步導入 AI 在生活中的實際應用，橋接理論與實務。 ◎ 彩色圖解演算法，從小數據開始：用彩色圖像化的方式清晰呈現演算法的運作原理，並從簡單的小數據案例帶領讀者進入真實世界的應用。 ◎ 實用程式碼範例：提供完整的 Python 程式碼範例，將理論知識與實務結合，幫助讀者快速上手，並理解如何將理論轉化為可行的程式解決方案。 ◎ AI 專題實戰：涵蓋特徵選擇、模型選擇、超參數調整等進階主題，提供解決特定問題的策略與技巧，助力讀者邁向機器學習高手之路。 數學場景 × AI 實例 ◎ 方程式、一元到多元函數 ★餐廳經營、業務員績效、網路行銷 ... 等。 ◎ 最小平方法 ★國際證照考卷銷售、房價預測、便利店銷售 ... 等。 ◎ 機率與單純貝式理論 ★疾病分析、客戶購買意願、垃圾郵件 ... 等。 ◎ 指數、對數與激活函數 ★廣告效果、回購率分析 ... 等。 ◎ 基礎統計 ★超商數據、考試成績 ... 等。 ◎迴歸分析 ★臉書行銷、冰品銷售、網站購物 ... 等。 ◎向量與矩陣 ★網購行為分析、推薦系統、家庭用電預測 ... 等。 演算法原理 × AI 專題 ◎ 房價預測 ★ 波士頓房價 ☆ 加州房價 ◎ 葡萄酒專題 ★ 葡萄酒分類與評價 ◎ 醫療健康 ★ 糖尿病診斷 ☆ 乳腺癌檢測 ★ 醫療保險分析 ◎ 經典數據集

本書從程序員的角度介紹了量子計算，是一本適合學生和從業人員閱讀的入門書籍。書中使用基於Python和C++開發的開源代碼庫，用完整的數學推導和經典模擬代碼解釋了超過25種基本算法。在介紹了量子計算的基礎知識後，作者著重講解了一些基礎量子算法和高效模擬它們的基礎設施，包括量子隱形傳態、超密編碼、Bernstein-Vazirani算法和Deutsch-Jozsa算法。高級量子算法的介紹包括量子霸權實驗、量子傅裡葉變換、相位估計、Shor算法、Grover算法、量子計數、振幅放大、量子隨機遊走，以及用於門近似的Solovay-Kitaev算法。通過變分量子本徵求解器、量子近似優化和NP完備問題的zui大割算法以及子集和算法，探索了量子模擬的應用。書中還探討了程序員生產力、量子噪聲、量子糾錯，以及量子編程語言、編譯器和工具面臨的挑戰，最後還詳細介紹了用於轉譯的編譯器技術。