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机器视觉及其应用技术第2版
作者:刘韬 张苏新 出版:机械工业出版社 日期:2023-03-01 机器视觉是当代智能制造、自动控制等领域中重要的研究内容之一。本书涵盖了机器视觉的基本原理与概念、机器视觉系统的构成等内容,并以VisionPro为例介绍了机器视觉技术在测量、识别、引导等实际工业生产中的应用。 全书共13个项目,各项目进一步分解为若干个任务并配有相应习题,由易及难地逐步介绍机器视觉及其应用技术。本书重 ... |
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机器学习入门基础(微课版)
作者:黄海广 徐震 张笑钦 出版:清华大学出版社 日期:2023-04-01 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。本书是一本机器学习的入门书,通过本书,学习者将初步理解主流的机器学习算法,并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。只要有本科三年级以上的数学知识,会一种编程语言,就可以掌握本书的绝大部 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 356 ![]() |
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机器视觉系统应用(初级)
作者:郑鹏飞 张永卫 黄大岳 主编 出版:机械工业出版社 日期:2023-06-01 本书为1+X职业技能等级证书(机器视觉系统应用)配套教材之一。本书从机器视觉系统软硬件安装与检测、视觉工具应用、系统集成项目调试与运行等方面介绍了机器视觉系统相关的理论知识和技能实操,以机器视觉系统应用实训平台(初级)为载体,介绍了PLC、机器人、机器视觉等多种技术,涵盖了药盒条码识别、手机尺寸测量、电子芯片引脚缺陷检 ... |
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机器学习:工业大数据分析
作者:李彦夫、张晨 出版:清华大学出版社 日期:2023-10-01 本套教材包括主教材《机器学习-工业大数据分析》,一套多媒体课件,一个工业大数据集,一套完整代码集。由授课教师在进行教学实践的基础上,适应当前国内教学改革的需要,结合清华大学《机器学习与大数据》的教学经验编写而成。本书以机器学习理论方法和工业大数据实践为两条并行主线贯穿整个课程。以经典机器学习、深度学习以及强化学习部分为 ... |
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机器学习实战(视频教学版)
作者:迟殿委 王培进 王兴平 出版:清华大学出版社 日期:2024-03-01 《机器学习实战:视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用,用于读者快速入门机器学习。本书配套示例源代码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。 《机器学习实战:视频教学版》共分12章,内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分 ... |
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人是机器(汉译名著本)
作者:[法]拉.梅特里 出版:商务印书馆 日期: 该书是模仿笛卡尔关于动物是机器的思想而写成的。全书除正文外,前面有出版者的声明和作者献辞。正文紧紧围绕物质和精神、肉体与心灵的关系而展开,论述了机械唯物主义自然观,说明人是一架物质机器。本书的翻译是由北京大学哲学系外国哲学史教研室组织的。 ... |
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构建机器学习应用
作者:[美]伊曼纽尔·阿米森[Emmanuel Ameisen] 出版:中国电力出版社 日期:2023-04-01 本书的主要内容有:定义产品目标,将其转化为机器学习问题。快速搭建第一条端到端流水线,创建初始数据集。训练和评估机器学习模型,解决性能瓶颈。将模型部署到生产环境,持续监控使用情况。 ... |
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TensorFlow机器学习实用指南
作者:Alexia,Audevart 出版:北京航空航天大学出版社 日期:2023-09-01 由谷歌开发的TensorFlow 2.x是一个用于机器学习的端到端的开源平台,它拥有一个由工具、库和社区资源组成的、全面的、灵活的生态系统,可以让研究人员推动最先进的机器学习(ML)的发展,让开发人员轻松地构建和部署由ML驱动的应用程序。 ... |
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我们的元宇宙 少儿科幻精品书系:机器海豚
作者:马传思 出版:浙江少年儿童出版社 日期:2024-07-01 本书是《我们的元宇宙 少儿科幻精品书系》中的一册,讲述了一场沙尘暴过后,生活在火星矿区的淘金少年林诺无意中捡到一只机器海豚。接着,意外接连发生:一团等离子体云团莫名出现,蓝火袭击了矿区,矿井中更是出现了可怕的虫潮。在阿木婆婆的指引下,林诺和伙伴蓝茵一起,带着机器海豚踏上了寻找真相的征程。他们遇见了隐藏在迷雾之境中的鲛人 ... |
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Python数据挖掘与机器学习(第2版·微课视频版)
作者:魏伟一 张国治 张志昌 编著 出版:清华大学出版社 日期:2024-08-01 ”本书主要介绍数据挖掘与机器学习的基本概念和方法,包括绪论、Python数据分析与挖掘基础、认识数据、数据预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测、文本和时序数据挖掘、数据挖掘案例等内容。各章力求原理叙述清晰,易于理解,突出理论联系实际,辅以Python代码实践与指导,引领读者更好地理 ... |
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人是机器(中外哲学典籍大全·外国哲学典籍卷)
作者:[法]拉·梅特里 出版:商务印书馆 日期:2025-01-01 《人是机器》是18世纪法国一部以公开的无神论形式出版的系统的机械唯物主义著作,是法国机械唯物论者拉·梅特里的代表作品。作者根据大量医学、解剖学和生理学的科学材料,证明人的心灵状况取决于人的机体状况,着重证明思维是大脑的机能,道德源于机体自我保存的要求。《人是机器》假定一切生物都具有所谓“运动的始基”,它是生物的运动、感 ... |
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机器人操作的机器学习理论--从拟人操作到技巧迁移
作者:丁希仑 出版:科学出版社 日期:2020-06-01 《机器人操作的机器学习理论——从拟人操作到技巧迁移》从机械臂的拟人化操作机理、运动规划与任务规划、技巧迁移方法及双臂协调操作等方面系统性地阐述了机器人拟人化操作的机器学习理论与关键技术,主要内容包括:基于人臂三角形的拟人化操作基础,拟人化操作运动学,拟人化操作的运动规划与任务规划方法,基于全局避障地图的拟人臂避障方法, ... |
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机器学习算法理论与应用
作者:张云峰主编 出版:中国海洋大学出版社 日期:2021-10-01 机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发,通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用,处理数据从一维到二维,研究对象从文本到图像,解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从 ... |
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Python机器学习基础
作者:唐四薪 出版:清华大学出版社 日期:2022-09-01 本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍,每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书共8章,内容包括Python语言基础、机器学习概述、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络和支持向量机。 本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能概论等 ... |
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机器学习与人工智能
作者:张举华 出版:科学出版社 日期:2020-06-01 《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法,包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法,例如,支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法 ... |
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机器学习原理与实践(微课版)
作者:陈喆 出版:清华大学出版社 日期:2022-06-01 在这个“智能为王”“数据是金”的时代,越来越多的数据,包括物联网设备采集的客观世界数据,被用来指导人类的实践活动。机器学习是处理与分析这些数据的一类常用方法。本书力求从原理的角度,从无到有,讲清楚机器学习中的一些常见方法,并从实践的角度,循序渐进,引领读者独立编程实现这些机器学习方法,从而帮助读者迅速掌握机器学习方法, ... |
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scikit-learn机器学习实战
作者:邓立国 郭雅秋 陈子尧 邓淇文 出版:清华大学出版社 日期:2022-06-01 本书围绕scikit-learn库,详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法,通过对相关算法循序渐进的讲解,带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,结合Python3语言的强大功能,以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章 ... |
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机器学习Python实战
作者:张松慧 陈丹 出版:人民邮电出版社 日期:2022-08-01 本书使用Python的机器学习算法库Scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林、支持向量机SVM、k-means聚类算法、神经网络、模型评估与优化。 本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器 ... |
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机器学习应用与实战(全彩)
作者:韩少云 等 出版:电子工业出版社 日期:2023-03-01 本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用,在深入分析算法原理的基础上,结合当前热门应用场景,向读者展现了机器学习算法的综合应用,带领读者进入机器学习领域,开启人工智能行业的大门。 全书共 21 章,分为 3 部分。第 1 部分介绍机器学习基础算法,包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SV ... |
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机器学习(MATLAB版)
作者:马昌凤 出版:电子工业出版社 日期:2023-06-01 本书是机器学习领域的入门教材,详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由12 章组成,包括绪论、线性模型与逻辑斯谛回归、决策树、贝叶斯分类器、k 近邻算法、支持向量机、人工神经网络、线性判别分析、主成分分析法、聚类、EM 算法与高斯混合聚类、集成学习等。 对每一种机器学习算法,均从算法原理的理论推导和MATLAB 实现 ... |
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