Python

學習熱門的機器學習演算法 本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 打造可以應用於工作中的機器學習程式 弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 本書將帶您： ．實際動手嘗試最新版的Spark ML ．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 ．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 ．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 ．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 ．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力

全書分為5篇，共計14章內容。概念篇，闡述NetDevOps是什麼、怎麼做、技術框架，使讀者能清晰瞭解NetDevOps能給他們帶來什麼，從何入手，如何開展NetDevOps工作。基礎篇，介紹如何構建NetDevOps的工作環境以及在這些環境中的常用工具，提高讀者日常維護工作的效率與準確度。提高篇，講解Linux環境編程、Python腳本編程、常用數據結構，學習開發一些在運維或者網絡規劃中能夠使用的關鍵技能。實踐篇，採用案例的形式，帶領讀者掌握網絡自動化運維、網絡設計與規劃中應對高頻場景的技術與技巧，主要是網絡數據的批處理，提高處理效率。案例篇，通過3介典型案例來鞏固提高NetDevOps相關知識和技能，更具體、更實用。

計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到

本書可以分為兩大部分：其中部分是第二部分的基礎。部分介紹如何安裝一個宿主機和開發系統以及如何通過串口控制台訪問嵌入式平臺。首先將看到一些引導加載程序的命令以及C的編譯器和交叉編譯器，之後會介紹內核模塊、設備驅動程序以及一些基於網絡文件系統的文件系統。讀者會在主機上使用模擬器來運行一個完整的目標機Debian系統，包括在Bash、PHP和Python下面的系統守護進程和腳本程序，以及閃存和Linux

透過本書，讀者可以習得：了解程式交易是甚麼？與系統交易、量化交易與主客觀交易間有何區別？（第一章）為何程式交易可以解決投資過程心理與生理限制產生的問題？（第二章）程式交易的策略來源。（第三章）學習程式交易的資訊技術，從試算表、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）如何擷取用以作回測的歷史交易資料，與驅動交易的即時資料。（第五章）如何在

本書總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全書力求深入淺出，通過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的程序編寫。 本書共22章，內容包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow基本數據結構和使用、TensorFlow數據集的創建與讀取、人工神經網絡、反饋

Node.js是一門開源的、為Web而生的語言，具有高并發、異步等特點，并且擁有一個十分活躍的開發者社區。與Ruby、Python等語言相比，Node.js更年輕、更易于沒有經驗的人上手使用，因此很快在世界各地的開發者中收獲了一大批擁躉。在，Node.js在許多企業中獲得了廣泛應用，并取得了一系列的應用成果。然而，隨著技術的不斷更新、ECMAScript2015等新標準紛紛確定，現有的中文書籍就變

本書總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全書力求深入淺出，通過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的程序編寫。 本書共22章，內容包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow基本數據結構和使用、TensorFlow數據集的創建與讀取、人工神經網絡、反饋神經網絡、全卷積神經網絡的理論基礎、深度學習模型的創建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本書強調理論聯繫實際，重點介紹TensorFlow編程解決圖像識別的應用，提供了大量數據集，並以代碼的形式實現了深度學習模型，以供讀者參考。 本書既可作為學習人工神經網絡、深度學習、TensorFlow程序設計以及圖像處理等相關內容的程序設計人員培訓和自學用書，也可作為高等院校和培訓機構相關專業的教材。

機器學習可用來處理由用戶產生的、數量不斷增長的Web資料。 本書講解如何用Python語言、Django框架開發一款Web商業應用，以及如何用一些現成的庫和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）處理和分析應用所生成或使用的資料。本書不僅涉及機器學習的核心概念，還介紹了如何將資料部署到用Django框架開發的Web應用，包括Web、文檔和伺服器端資料的挖掘和推薦引擎的搭建方法。

本書為有關氣象信息處理與系統設計基礎領域的首部教材。內容包括氣象信息系統概述、氣象要素預報、氣象資料、氣象圖形圖像軟件GrADS、Fortran95程序設計、氣象信息系統開發實例、Python統計實例共7章內容。本書內容覆蓋面廣泛、豐富、體系嚴謹，體現了當前氣象信息技術的最新成果。本書信息量大，多採用案例、圖、表等方式進行表達，邏輯性強，易於讀者理解。本書將基礎性、時代性、系統性、啟發性、應用性融

本書提供了一系列將資料轉化為重要結論的現實案例。書中覆蓋了廣泛的資料分析工具和演算法，用於進行分類分析、聚類分析、資料視覺化、資料類比以及預測。本書的目標是幫助讀者瞭解資料從而找到相應的模式、趨勢、相互關係以及重要結論。書中所包括的實用專案充分利用了MongoDB、D3.js和Python語言，並採用代碼片段和詳細描述的方式呈現本書的核心概念。

全書共13章，分為2篇。第1篇基礎知識，介紹了人工智慧發展里程、電腦視覺概要、深度學習和電腦視覺中的基礎數學知識、神經網路及其相關的機器學習基礎、卷積神經網路及其一些常見結構，後對前沿的趨勢進行了簡單探討。第2篇實例精講，介紹了Python基礎、OpneCV基礎、簡單的分類神經網路、圖像識別、利用Caffe做回歸、遷移學習和模型微調、目標檢測、度量學習和圖像風格遷移等常見的電腦視覺應用場景。從第5

Python與機器學習這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方面面，甚至即使出一個系列也難能做到這點。單就機器學習而言，其領域就包括但不限於如下：有監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題（Classificatio

適讀人群：本書適合對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適合有志於從事電腦視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。本書特色?深入剖析卷積神經網路核心：全連接層和卷積層?深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理?詳盡介紹網路結構與訓練細節，解密複雜運算的基本原理?經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導?樣例代碼採用C++和Python兩種語言編寫?語言

樹莓派作為一個微型的電腦被很多人尤其是極客喜歡，全書最大的特色是通過七款不同的機器人實例講述了怎樣以樹莓派B2作為機器人的大腦打造不同的機器人；內容全面，既有遙控小車，自導航尋跡小車，人形機器人，還有會畫、會飛、會玩空氣曲棍球的機器人。每章都從（1）硬體零部件組裝方式（2）驅動系統的控制（3）軟體部分的Python源代碼三個方面手把手的教你打造一款成功的機器人。本書適合的讀者群非常廣泛，尤其適合喜

 圍繞三大主線：神經網路、智慧推理、矩陣計算 提供豐富案例：近25個經典的演算法講解 解剖具代表性的演算法：Scikit-Learn、OpenCV、Theano 本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增深度學習、貝氏網、隱馬克夫模型等內容。每個

本書兼顧電腦科學基礎知識和計算思維，以通俗易懂的方式介紹計算思維如何應用於各學科領域（含電腦科學）解決問題。本書以Python作為實踐語言，展現利用計算思維解決問題方法的實現。通過這種跨學科應用問題求解的學習和實踐，希望培養學生主動在各專業學習中利用計算思維的方法和技能，進行問題求解的能力和習慣，並能動手解決具有一定難度的實際問題。 本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材，也可以作為計算思維愛好

《Raspberry Pi實戰入門（彩色圖解版）》一書通過大量彩圖和詳細的步驟，講解了有關樹莓派各方面的基礎知識，並且提供了手把手的入門指導。不僅如此，本書還涵蓋了樹莓派與Linux、網路、影音應用、Scratch、Python等相關的各類實際應用內容。全書採用四色大圖展示，每個步驟都在圖上標識出字母順序，並在圖片旁加上了詳細的講解說明。使得完全零基礎的讀者也可以跟著一步一步去做，從而輕鬆上手入門

本書是一本Ruby入門書籍，是《“笨辦法”學Python》的姊妹篇。本書適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，體驗到軟件開發的基本過程。本書結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數3個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件

Optical interferometry is a powerful technique to make images on angular scales hundreds of times smaller than is possible with the largest telescopes. This concise guide provides an introduction to the technique for graduate students and researchers who want to make interferometric observations and acts as a reference for technologists building new instruments. Starting from the principles of interference, the author covers the core concepts of interferometry, showing how the effects of the Earth's atmosphere can be overcome using closure phase, and the complete process of making an observation, from planning to image reconstruction. This rigorous approach emphasizes the use of rules-of-thumb for important parameters such as the signal-to-noise ratios, requirements for sampling the Fourier plane and predicting image quality. The handbook is supported by web resources, including the Python source code used to make many of the graphs, as well as an interferometry simulation framework, a

本書集實用性和先進性於一身，為資料分析人員使用命令列這個靈活的工具提供了重要參考。作者講解了眾多實用的命令列工具，以及如何使用它們高效地獲取、清洗、探索和建模資料。無論你使用Windows、OS X，還是Linux，都可以安裝包含80多個命令列工具的“資料科學工具箱”，迅速建立自己的資料分析環境。無論你是否已經習慣於使用Python或R語言，都能夠通過本書體會到使用命令列的快捷、靈活與伸縮自如。

《敏捷資料科學：用Hadoop創建資料分析應用》面向大資料採擷，以敏捷視角呈現高效構建資料模型的全程實踐和思路。在一組以一個真實電子郵箱資料採擷為例的資料-價值金字塔進階模式中，你將學到：一整套實用工具及其方法論，可快速實現在Hadoop 上構建資料分析應用；用Python、Apache Pig 及D3.js等羽量級工具創建用於探索資料的敏捷環境；一種可根據資料中資訊快速切換，進行不同類型資料分析

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

《普通高等教育“十一五”國家級規劃教材：大學計算機基礎（第4版）實驗指導》是《大學計算機基礎（第4版）》的配套實驗教材。全書分為兩部分：預備知識和實驗指導。預備知識部分包括兩章：第1章講解了基於Python語言的程序設計的一般方法；第2章講解了基於MysoL數據庫管理系統的數據庫創建和操縱的一般方法。實驗指導部分介紹了7類實驗：資料查詢、程序設計基本訓練、數制與數據結構、數據庫操作、算法的編程實現

《深入淺出程序設計(中文版)》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟件，并對軟件能做什么（不能做什么）有一個更好的了解。當你完成這些，你就擁有了必要的基礎去使用任何一種你需要或想要學習的語言或軟件項目

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

《深入淺出程序設計(影印版)》通過此書，你將學習：你是否曾經希望可以從一本書里學習如何編程？如果你以前沒有編程經驗，你可能想知道該從哪里開始。《深入淺出程序設計》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的Python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟

Molecular simulation is a powerful tool in materials science, physics, chemistry and biomolecular fields. This updated edition provides a pragmatic introduction to a wide range of techniques for the simulation of molecular systems at the atomic level. The first part concentrates on methods for calculating the potential energy of a molecular system, with new chapters on quantum chemical, molecular mechanical and hybrid potential techniques. The second part describes methods examining conformational, dynamical and thermodynamical properties of systems, covering techniques including geometry-optimization, normal-mode analysis, molecular dynamics, and Monte Carlo simulation. Using Python, the second edition includes numerous examples and program modules for each simulation technique, allowing the reader to perform the calculations and appreciate the inherent difficulties involved in each. This is a valuable resource for researchers and graduate students wanting to know how to use atomic-sc

The simulation of physical systems requires a simplified, hierarchical approach which models each level from the atomistic to the macroscopic scale. From quantum mechanics to fluid dynamics, this book systematically treats the broad scope of computer modeling and simulations, describing the fundamental theory behind each level of approximation. Berendsen evaluates each stage in relation to its applications giving the reader insight into the possibilities and limitations of the models. Practical guidance for applications and sample programs in Python are provided. With a strong emphasis on molecular models in chemistry and biochemistry, this 2007 book will be suitable for advanced undergraduate and graduate courses on molecular modeling and simulation within physics, biophysics, physical chemistry and materials science. It will also be a useful reference to all those working in the field. Additional resources for this title including solutions for instructors and programs are available

區塊鏈作為一種分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等技術在互聯網時代的創新應用模式，被認為是繼大型機、個人電腦、互聯網之後的顛覆式創新，正在全球範圍引起一場新的技術革新和產業變革。本書專注區塊鏈原理及核心技術，在對區塊鏈架構及其工作原理進行介紹的基礎上，分專題對區塊鏈的核心技術進行討論，包括密碼學技術、共識算法、分布式存儲、智能合約等，給出了基於Python創建區塊鏈示例。最後介紹了近年

本書是依據教育部最新頒佈的《高等職業學校專業教學標準》中對本課程的教學要求編寫而成的。 本書主要內容包括：走近人工智能、初識Python、讓機器認識你、機器怎麼學習、讓機器聽你指揮、走進人工智能等。本書試圖突破人工智能算法難以理解的難點，通過具象化的小項目實現做中學、做中教，強調人工智能技術的應用。 為方便教學，本書配套有演示文稿、場景拍攝、錄屏演示、源代碼等豐富的立體化教學資源，其中，部分資

本書系統講解了智能運動控制領域的核心理論、先進算法與工程應用，圍繞機器人、無人機和自動駕駛三大典型平臺，構建一套通用的智能運動控制知識體系。本書首先介紹了運動控制的基礎概念與發展趨勢，包括控制架構分類、智能感知—決策—執行閉環設計等核心內容；隨後依次講解位置控制、速度控制、軌跡規劃、智能PID演進、振動抑制等關鍵模塊，配合大量基於ROS、Fym、Carla、CVXPY等平臺的真實仿真項目，幫助讀者理解控制系統從建模到實現的全過程。全書還特別引入了深度強化學習、模糊控制、元學習、數字孿生、事件觸發等前沿技術，體現了智能運動控制與AI深度融合的應用趨勢。書中大量配套實戰案例，全面覆蓋工業與研究實際需求，貼近真實應用場景。本書內容全面兼顧原理解析與項目實踐，是學習智能運動控制技術的良好教程。本書適合具備Python基礎、掌握基本控制理論或機器人系統知識的讀者閱讀，尤其適合人工智能、控制工程、機器人技術、自動化系統等方向的工程師、研究人員和開發者，也可作為高校控制類課程、AI與自動駕駛專業課程的教學參考書。

本書以OGC(開放地理空間信息聯盟)WPS標準體系為主線，詳細梳理了地理信息服務發展歷程與OGC標準體系架構，介紹了其理論基礎、技術實現及行業應用。首先，通過解析WPS的定義、術語、技術演進、體系結構、接口規範、數據格式及請求/響應機制，對比主流WPS實現平臺的技術架構與部署流程，以Python(PyWPS)和Java(52°North WPS)為開發架構，通過環境配置、服務發佈、接口調用等實操步驟，結合緩衝區分析、面積計算等案例，展示WPS服務從設計到運行的全流程開發方法。然後，探討WPS服務鏈構建技術與核心挑戰，並以“地表覆蓋變化檢測”和“碳源匯反演”為實際案例，展示了WPS的使用場景。最後，展望了WPS與新技術的融合方向。本書特色在於詳細解析WPS 1.0、2.0技術演進，提供部署腳本及調試指南，案例源自真實科研項目，旨在為地理信息領域研究者、開發者及從業者提供兼具學術嚴謹性與工程實用性的參考。本書可供地理信息處理服務相關領域人員參考，也可供高等學校地理信息科學及相關專業師生參閱。

https://youtu.be/BnVPMUOYPoM ChatGPT 5.5 全能工作術 對話、圖像、資料分析到智慧體與自動化應用 ☆★☆ 國內第 1 本 ☆★☆ ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作 ☆★☆ ☆★☆ 從聊天機器人到全能 AI 工作平台 ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作！ ChatGPT 已經不再只是「問問題、得答案」的聊天機器人。到了 ChatGPT 5.5，它開始整合對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、排程、專案、畫布、智慧體與外部應用程式，成為一套真正可用於工作、學習、創作與研究的 AI 工作平台。 《ChatGPT 5.5 全能工作術》帶領讀者從基礎操作開始，逐步掌握 Prompt 設計、AI 圖像生成、圖像工作流、文件處理、Excel 資料分析、資料視覺化、Deep Research 深入研究、Projects 專案管理、Tasks 任務排程、Canvas 畫布協作、Python 程式設計、Agent Mode 智慧體模式、GPT 機器人建立，以及 Gmail 應用程式整合。 本書最大的特色，不只是介紹功能，而是用大量實戰案例示範 ChatGPT 如何真正完成工作。從寫文章、生成圖片、整理 PDF、分析 Excel、繪製圖表，到建立股市分析、產出簡報、追蹤任務通知、設計自己的 GPT，讀者可以一步步看見 AI 如何從「內容生成工具」進化為「智慧工作助理」。 這是一本帶你理解 ChatGPT 5.5 全貌的實戰工具書，也是一本協助你進入 AI 工作流時代的完整指南。 本書特色 ◎完整解析 ChatGPT 5.5 全新工作平台 從對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、專案到智慧體，建立完整的 AI 使用地圖。 ◎從聊天工具進化為 AI 工作系統 本書不只教你問問題，更帶你理解 ChatGPT 如何整合多種能力，成為可以協助完成工作的智慧平台。 ◎Prompt 設計與輸出控制實戰 學會用條列、表格、Q&A、字數限制、實例補充與來源標示，讓 AI 回應更精準、更符合需求。 ◎AI 圖像生成全面教學 從自然語言生成圖片、中文標題海報、角色設計、社群圖卡、教學、文字視覺化，完整掌握 ChatGPT Images 2.0 的創作能力。 ★突破畫面

本書旨在向讀者介紹最重要且廣泛使用的數據結構，幫助他們理解這些數據結構的應用案例以及如何在編程中充分發揮它們的作用。書中不僅介紹了基本的數組、鏈表、棧和優先隊列的實現，以及更高級的數據結構，比如散列表和散列函數的使用，用於加速搜索，還探討了與其相關的風險。此外，讀者還將學習如何使用樹和二叉查找樹(BST)來組織數據，以及如何使用圖來建模和處理複雜的數據。書中的內容旨在引導初學者，無須具備高深的數學知識，只需掌握高中水平的數學即可開始學習。每種數據結構都配有Python實現示例，使讀者能夠立即開始實踐所學的知識。此外，本書還考慮了數據結構操作的時間和內存需求，以幫助讀者在編寫代碼時選擇最佳的數據結構解決方案。最終，讀者將瞭解數據結構的權衡取捨以及如何避免潛在的問題，以便利用數據結構的強大功能來編寫更高效的代碼。

《大數據可視化技術(微課視頻版)》是一部系統論述數據可視化技術與方法的新形態教材(含紙質圖書、程序代碼、微課視頻、教學課件)。全書共分為三篇： 第一篇數據可視化基礎篇(第1～3章)，介紹了數據可視化的定義與術語、作用和應用，Excel數據可視化相關函數、數據整理以及統計和應用方法，Echarts可視化庫的核心特徵、技術方法和應用場景； 第二篇Python數據可視化進階篇(第4、5章)，介紹了Matplotlib、Seaborn和Bokeh三大工具實現數據可視化的理論基礎、技術方法、特色功能和實現細節； 第三篇數據可視化高階篇(第6、7章)，介紹了Neo4j圖數據庫核心價值、常用工具、實現數據可視化的步驟和應用場景，pyEcharts的特點與核心功能、優勢與應用場景，著重介紹從基礎圖表繪製到高級交互式應用的全流程。《大數據可視化技術(微課視頻版)》適合作為計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等專業的教材，也可作為相關培訓機構的教材，還可以作為數據可視化技術開發者的參考書。

大模型經歷了從統計語言模型到基於神經網絡的語言模型，再到Transformer架構的演進過程，如今已在各領域廣泛應用且備受關注。本書圍繞大模型展開，共分為6章。首先介紹機器學習基礎，包括人工智能、模型、神經網絡等概念；接著闡述語言建模基礎，涵蓋統計語言模型及其評估技術；隨後聚焦循環神經網絡，講解其實現與訓練過程；繼而深入解析Transformer架構，涉及自注意力機制等關鍵組件；然後探討與大模型相關的議題，如微調預訓練模型、減少幻覺現象等；最後總結全書並延伸介紹混合專家模型、模型壓縮等前沿拓展內容。全書語言精練，配有實操代碼示例。本書適合軟件開發者、數據科學家、機器學習工程師，以及對大模型感興趣、具備一定編程經驗(最好熟悉Python語言)和大學數學基礎，希望理解大模型的數學基礎、探究其運作原理、自行實現核心組件或學習高效運用大模型的方法的讀者閱讀。

本書以華為MDC智能駕駛計算平臺為載體，緊扣國家政策和產業需求，系統梳理從硬件選型、軟件部署、算法調優到安全維護的完整技術鏈條，詳細呈現智能駕駛計算平臺的工程實踐全景，為車載計算平臺技術的落地應用提供全方位技術指導。全書圍繞計算平臺“部署—開發—測試—調優—維護”全生命週期展開，設置了車載智能計算平臺基礎、AI應用開發及測試、MDC調測與維護、智能駕駛應用開發與測試、智能駕駛AP應用開發與算法簡介共5個項目、30個學習任務，以及12個可複現的實訓任務，每個學習任務以“任務導入 — 學習目標 — 素養專欄 — 知識準備 — 任務實施”的教學模式設計，確保理論與實踐緊密相連。全教材規劃66學時，配備了學生手冊、教師手冊、教學課件、實訓微課、動畫及學生工作頁等教學資源，同時配套Ubuntu、ROS、Python 等項目開發資源包，幫助讀者在“學 — 做 — 測 — 評”的閉環中建立面向量產的全流程能力，並有機融入素養元素。本書適合職業教育智能網聯汽車及相關專業的學生使用，也可供從事智能駕駛計算平臺研發、測試、運維的技術人員與工程師閱讀參考，希望能夠助力讀者快速掌握國產化計算平臺的全流程裝調與測試技術，為智能網聯汽車產業高質量發展提供堅實的人才與技術支撐。

本書以培養學生的工程素質和增強學生的動手能力為目的，按照實踐驅動的思路精心設計並開展兼具基礎性和實用性的教學活動。全書共10章，從三個維度介紹機器人操作系統(ROS)的原理及應用，包括基礎知識(ROS簡介、機器人簡介、ROS的結構)，訓練技能(ROS的基本操作、ROS的常用工具、機器人的SLAM與導航)，應用融合(機器人的視覺識別、機器人的語音識別、ROS中的Gazebo仿真、ROS的願景—ROS 2)。全書代碼示例採用C++和Python語言編寫，所有代碼均可免費獲取(關注封底“身邊的信息學”微信服務號，輸入本書5位書號80431即可獲取)。為配合教學，本書還配有教學用PPT等教學資源，需要的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)或聯繫編輯索取(微信：18515977506，電話：010-88379753)。本書適合作為高等院校機器人工程、人工智能、自動化工程等專業的課程教材，同時可作為該領域技術人員的實踐參考用書，助力讀者掌握機器人技術。