隨著深度學習、大規模預訓練模型和生成式人工智能的進展，機器學習已成為解決很多工程和科學問題的**方案。《概率機器學習》一書從概率建模和統計推斷的角度系統介紹機器學習的基本概念、經典算法及前沿進展。主要內容包括概率機器學習基礎、學習理論、概率圖模型、近似概率推斷、高斯過程、深度生成模型、強化學習等。全書從實例出發，由淺入深，直觀與嚴謹相結合，并提供了延伸閱讀內容和豐富的參考文獻。
《機器學習項目交付實戰》將介紹如何從模型和數據中獲取**性能，幫助你構建穩定的數據管道。通過高效的可復用技術集合，來確保應用程序工作流程的順利執行，以及提高模型的可維護性。基于數十年的良好軟件工程實踐，機器學習工程可確保你的機器學習系統具有彈性、適應性和可執行性。《機器學習項目交付實戰》將介紹設計、構建和交付成功的機器學習項目的核心原則和上佳實踐。你將了解很多軟件工程技術，例如對原型進行實驗和實施模塊化設計，從而產生彈性架構和一致的跨團隊溝通。基于作者豐富的經驗，本書中的每一種方法都被成
本書在全面介紹Python語言中基本數據類型、組合數據類型、程序控制結構、函數及模塊化編程、文件與數據處理、文本分詞與詞云可視化、繪圖及數據可視化等知識的基礎上，著重介紹基于Python語言的編程方法和第三方庫工具解決醫學實踐中的問題，并通過對多個綜合案例進行案例描述、問題分析、編程實現、代碼解析，展現解決問題的實現過程和基本原理。全書共分3部分： 第1部分（第1～5章）為語言篇，著重介紹Python語言的基本語法，包括Python語言的數據類型和語法元素；第2部分（第6～8章）為數據處
《細說Python編程：從入門到科學計算》以Python 3.x為平臺，由兩位博士執筆，詳盡細致地闡述Python編程的基礎知識和高級技巧，并以大量示例代碼進行實踐，同時還介紹人工智能領域廣泛使用的科學計算工具NumPy。《細說Python編程：從入門到科學計算》分為兩篇，共19章。第1篇（第1～11章）為基礎知識，主要講解Python的編譯環境、入門知識、字符串、容器、函數、循環、條件選擇、模塊、類、類的特殊成員、文件；第2篇（第12～19章）為高級應用，包括異常處理、日期和時間、測試代碼、程
本書以FreeRTOS實時操作系統為基礎，使用STM32F407為MCU核心的開發板，講解嵌入式實時操作系統控制。本書內容翔實，案例豐富，操作性極強；配有微視頻和課件，幫助讀者高效學習。
《嵌入式實時操作系統——理論基礎》首先介紹了嵌入式實時操作系統（RTOS）的基本概念，包括什么是RTOS、RTOS的組成和結構、為什么要在設計中使用RTOS、RTOS運行的微處理器架構（單核和多核處理器）以及集中和分布式計算系統； 接著進一步深入到RTOS內核機制，詳細闡述了RTOS的調度方法、通信機制、存儲管理和資源共享等RTOS核心基礎理論知識； 然后作者依托豐富的實時系統工程和研究經驗，對調度策略進行分析，討論RTOS性能測試和相關分析工具的使用，對于實際問題給出解決方法； 安全關鍵系統是
在《C++ Core Guidelines 解析》中，C++ 專家講師 Rainer Grimm提煉出了Core Guidelines中的精髓，去除了晦澀難懂的內容，分享了新的見解和背景，并提供了自己培訓課程中經過充分測試的示例。對于使用 C++11 及后續版本 C++ 的有經驗程序員，Grimm 能為他們提供幫助，使其用好Core Guidelines。他的大部分代碼示例是為 C++17 編寫的，在合適的地方涵蓋了更新版本和 C++20，并提供了對官方 C++ Core Guideli
支持下一代人機泛在智聯的低功耗窄帶物聯網近些年得到了突飛猛進的發展,面向低功耗窄帶的物聯網應用窗口已經開啟。本書從低功耗窄帶物聯網應用的角度出發,首先闡述窄帶物聯網的基本概念、關鍵技術、體系架構、標準化體系、流程和數據傳輸,然后著重介紹基于低功耗窄帶物聯網的典型應用,特別是在體域網中的應用,力爭從科學前沿的高度,對低功耗窄帶物聯網未來應用和發展前景有一個全面科學的把握,提高利用低功耗窄帶物聯網解決實際問題的能力。本書可作為高等院校“低功耗窄帶物聯網”課程的教材參考資料,也可供從事低功耗窄帶物聯網
本書以實戰項目為主線，系統介紹了Python在自動化辦公、圖像處理、控制各種傳感器、搭建網絡等工作中的實際應用案例，能夠讓初學者快速入門Python系列知識。全書共分為18章，第一篇為Python基礎（第1章~第3章），詳細介紹了Python的基礎知識；第二篇為自動化辦公（第4章~第6章），介紹了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、圖像、聲頻、視頻等各種文件的自動化操作；第三篇為PyQt5編程（第7章~第10章），介紹了用designer可視化設計程序圖形界面的知識；
本書在闡述云計算和大數據關系的基礎上，介紹了云計算和大數據的基本概念、技術及應用。全書內容分為三部分。第一部分為云計算理論與技術，第1~5章講述云計算的概念和原理，包括云計算的概論、基礎、機制、虛擬化和應用。第二部分為大數據理論與技術，第6~9章講述大數據概述及基礎，包括大數據概念和發展背景、大數據系統架構概述、分布式通信與協同、大數據存儲； 第10~15章講述大數據處理，包括分布式處理、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、流計算、集群資源管理與調度、機器學習。第三部分為綜合實
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