细说机器学习：从理论到实践

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• 文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）

  文心一言是百度推出的一款基于大语言模型的生成式AI产品，《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》详细介绍了其在不同领域的应用方法，是一本全面、详尽的文心一言使用指南。《文心一言从新手到高手（写作+绘画+教育+编程+助手）》共8章，依次讲解了文心一言的基础知识、创意写作、零基础绘画、数据分析、营销文案写作、职场百宝箱、求职招聘、教育教学、学生学习、编程辅助、生活顾问、插件、文心一言A

  姜旬恂 乔通宇编著计算机12.2万字
• 大话机器学习：原理|算法|建模|代码30讲

  本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质，规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的到底是什么，为什么要这样做的通俗理解。尽可能

  叶新江编著计算机17.3万字
• Access数据库基础与应用标准教程（实战微课版）

  本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对Access数据库的应用进行全面讲解。全书共8章，主要内容包括数据库的基础知识、Access的基本操作、表的构建、查询的创建、窗体的设计、报表的设计、宏的自动化操作，以及数据库文件的管理。知识点覆盖《全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计》考试大纲规定的内容。在介绍Access操作方法的同时，安排大量的动手练案例，并且穿插知识延伸小体例，理论

  金松河计算机8.5万字
• H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）

  《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》以H5为写作基础，以实际应用为指导思想，用通俗易懂的语言对H5页面设计与制作的相关知识进行详细介绍。H5页面设计的魅力在于通过巧妙的设计手法，将复杂的功能简化，将枯燥的信息趣味化，让用户在享受视觉盛宴的同时，轻松获取所需内容。《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》共7章，内容涵盖初识H5、H5视觉交互设计技巧、H5页面元素的设计与制作、H5页面动效

  彭超编著计算机6.6万字
• 大学计算机基础标准教程Windows 10+Office 2016（实战微课版）

  本书以实用、够用为创作原则，以普及计算机使用方法为指导思想，在主流Windows10操作系统的基础上，用通俗易懂的语言对计算机的基础知识及基本应用进行详细阐述。全书共9章，包括计算机的发展历史、系统组成、硬件设备、Windows10的基本操作、个性化设置、文件与文件夹的管理、系统自带工具的使用、三大办公组件的使用、多媒体技术的应用、计算机网络与信息安全、网络新技术等。除了详细的说明与操作外，还

  钱慎一编著计算机9.9万字
• 文档处理与排版标准教程（Word+InDesign）

  本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目，以便增强学习效果，使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章，内容分为Word和InDesign两部分：Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、

  宋翔编著计算机9.9万字
• 细说机器学习：从理论到实践

  《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

  凌峰编著计算机17.6万字
• 偏最小二乘法优化及其在中医药领域的应用研究

  本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上，重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面，使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理，使其处理缺失值和噪声更有效；分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取，实现有效降维和提取特征子集；分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分，优化偏最小二乘

  杜建强 聂斌 熊旺平计算机10.5万字
• 人工智能数学基础

  本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇，共19章：微积分篇（第1～5章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第6～10章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统

  陆伟峰 谷瑞主编计算机8.5万字