本书主要讨论在智能经济的浪潮下，人工智能技术与区块链技术的范式变革与产业应用，以及如何从数字经济学视角理解智能经济发展的商业逻辑变化和它所带来的商业认知升级。全书包括从信息技术到智能经济、区块链技术应用与场景、人工智能技术应用与场景、智能经济时代的商业趋势四部分，共20讲内容。本书通过跨学科研究，构建了一整套认知人工智能技术与区块链智能技术的方式。书中不仅从计算机科学视角讨论了技术与产业应用，还从

AI与区块链智能

本书不仅涵盖ROS的基础知识，还循序渐进地讲解了ROS机器人的高级应用特性。书中首先对ROS的基本配置进行介绍，内容包括ROS的安装、基本概念、主要的功能包与工具等。然后对相应的故障排查方法进行了论述。之后通过模拟的方式，先对Tu rtIesim的ROS组成模块进行描述，再对其他几类典型机器人的ROS组成模块进行相应的介绍。对ROS组成模块的介绍，一般遵循的流程是首先介绍基本的ROS命令，然后对R

ROS机器人开发：实用案例分析（原书第2版）

《智慧未来》汇集了李开复所撰写的18篇与个人成长、青少年教育和科技创新相关的文章。每一篇文章都是开复用写作的方式关心中国青年、关心中国的教育与科技事业的缩影，都凝聚着开复对中国美好未来的无限憧憬。



李开复，祖籍四川，1961年12月出生于中国台湾。现任创新工场创始人及首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。李开复博士于2009年创立创新工场，担任首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。创新工

智慧未来

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？
理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？
如何构建人类和AI之间的信任？
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。
作

如何创造可信的AI

本书从逻辑上分为四个部分，各部分的主要内容如下：第一部分为准备篇（第1～2章），简单地介绍了InfluxDB的历史发展、社区生态、优势等背景知识和安装部署、软件包各程序功能等基础知识，并以安装部署DevOps实战为例，帮助读者快速开始使用InfluxDB。第二部分为基础篇（第3～8章），着重讲解了InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节点管

InfluxDB原理与实战

本书以一个彩票预测的实战项目开发为主线，详细介绍了爬虫基础、概率论、时间序列、深度学习等热门的人工智能技术及TensorFlow+Keras这种主流的深度学习框架的使用方法。本书分为8章，涵盖的主要内容有深度学习基础、数据抓取与存储、概率论基础、时间序列、深度学习框架简介及环境安装、深度学习原理、Keras入门、福彩3D预测平台工程搭建等。



郑敦庄
毕业于北京交通大学计算机科学与技术专业，

TensorFlow+Keras深度学习算法原理与编程实战

随着人工智能的发展以及TensorFlow在人工智能方面的火热应用，越来越多的大学逐步开设深度学习和人工智能课程。本书既是一本为读者量身定制的TensorFlow2.0入门教材，也是针对需要学习TensorFlow2.0新内容的读者提供的基础与进阶知识的深入型教材。



本书分为10章，主要内容包括TensorFlow2.0开发环境、TensorFlow2.0新特性、TensorFlow与Ker

TensorFlow2.0深度学习从零开始学

树莓派是一款基于ARM架构、Linux系统的极简计算机，既可以用于计算机编程教育，也可以作为机器人的控制核心。第一种运行于树莓派上的编程语言是Python，这是当前人工智能领域最为流行的编程语言。机器视觉是人工智能中重要的细分研究领域，OpenCV则是当前机器视觉领域主流的开源处理库，可以方便地用于计算机图像处理，并应用于面部识别、目标识别等具体问题。本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借

人工智能+机器人入门与实战

人工智能发展迅猛，与之相比，我们人类到底还有没有优势？我们会被取代吗？
想要在这场人机大战中取胜，我们就必须换一种方式来思考智能。罗斯玛丽⋅卢金教授是国际AI教育学会主席，她在《智能学习的未来》中重新定义了人类智能，提出了交织型智能模型，详解了人类智能的7大要素，指明了如何在当下和未来进行智能的学习，使我们不至于因过时的“智能”而落后于时代。
不仅如此，卢金教授还将人类智能与人工智能做了充分对

智能学习的未来

本书在简要介绍人工智能发展历程、世界各国人工智能战略规划之后，重点围绕人工智能安全主题，提出了人工智能安全体系架构，讨论了人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全等相关内容，深入研究了人工智能安全伦理准则。本书还详细分析了人工智能行为体及其可能引发的安全问题，提出了人工智能保险箍的解决方案，给出了人工智能行为体的安全评估与检测方法。本书最后还探讨了人工智能前沿技术，以及人工智能安全的未

人工智能安全

<p>深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一

百面深度学习

本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。


TensorFlow 2.0神经网络实践

随着移动通信和互联网应用的发展，物联网、云计算、大数据等新兴技术与应用不断涌现。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。


数据分析师宝典

本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第一部分（第1～5章）介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（第6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（第10章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。为了便于读者学习，

强化学习入门

从介绍RPA概念、发展历程及RPA与AI的关系入手，逐渐深入，全面介绍RPA的功能与应用。内容以两款主流的RPA平台——UiPath与Blue Prism为基础，手把手讲解如何完成一个RPA项目。本书内容深入浅出，结合大量业务场景，涵盖开发RPA产品所需的各个方面。
对于即将投入流程自动化的技术人员和非技术人员来说，本书是一本不可或缺的“行动指南”。



王旭斌，毕业于广东工业大学，现就职于广

手把手教你玩转RPA：基于UiPath和Blue Prism

本书主要围绕当前业界最流行的监控系统Prometheus展开，除了帮助读者快速了解Prometheus的概念、用途、环境搭建等系统性、宏观的认识，更多的让读者感受到Prometheus独孤九剑破众多技术壁垒的精彩。支持监控微服务、系统级监控、数据库监控、中间件监控、大数据监控等。第1章主要介绍监控系统的相关概念。第2章介绍Prometheus的相关概念。第3章介绍SpringBoot如何集成Pro

Prometheus云原生监控：运维与开发实战

本书围绕监控这个庞大而复杂的主题，从其原则和策略入手，详细介绍了监控系统的组成、日志和告警的适用范围、有关构建监控平台的可靠建议，以及监控背后的原理和基本机制等一些实用信息，你可以在任何工具中去实践这些内容。更为重要的是，本书还为你的公司设计和实现健壮的监控基础提供了直接的战略和策略。



迈克·朱利安（Mike Julian），Duckbill Group CEO，应用程序和基础设施监控顾问，

监控运维实践：原则与策略

Roban机器人是一款基于ROS（机器人操作系统）的人工智能人形机器人。本书围绕Roban机器人阐述人工智能相关理论、方法及应用，内容涵盖Roban机器人的基本原理、操作与开发方法，相关的双足机器人数学模型及控制理论，人工智能相关的语音及视觉应用。全书共8章，主要内容包括Roban机器人概述、Python编程基础、ROS编程基础、SLAM定位和导航基础、V-REP仿真基础、运动控制基础、步态算法基

仿人机器人建模与控制

本书在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙述手法，本书尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读者前进，最终“直捣黄龙”，赢取最后的胜利。
全书据此分为5篇，共31章，内容基本覆盖了由AI发展历史、数学基础知识、机器学习算法等经典知识

机器学习观止：核心原理与实践

本书围绕大数据流处理领域，介绍Flink DataStream API、时间和窗口、状态和检查点、Table API和SQL等知识。本书以实践为导向，使用大量真实业务场景案例来演示如何基于Flink进行流处理。本书主要面向对大数据领域感兴趣的本科生、研究生，想转行到大数据开发行业的在职人员，或有一定大数据开发经验的相关从业人员。读者最好有一定的Java或Scala编程基础，掌握计算机领域的常见技术

Flink原理与实践

Zabbix是一个开源监控系统，在我国各类信息技术企业和金融企业中被广泛应用。本书主要从源码和功能两个角度，分析Zabbix监控系统的底层工作机制。本书首先讲述跨进程的总体工作机制，然后按照监控数据的处理流程依次讲解Zabbix服务器端和Zabbix客户端各类进程的内部工作机制，最后讲述Zabbix Web应用的工作机制。本书能够帮助读者深入理解Zabbix系统的核心原理，有助于在运维工作中快速定

深入理解Zabbix监控系统

这是一本将数据科学三要素——商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战性著作，是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验总结，得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。
全书三个部分，内容相对独立，既能帮助初学者建立知识体系，又能帮助从业者解决商业中的实际问题，还能帮助有经验的专家快速掌握数据科学的Z新技术和发

数据科学工程实践

作为高性能分布式SQL查询引擎，Presto能够针对不同的数据源高效、快速地执行交互式分析。大数据的兴起使得数据存储机制多样化。面对标准不一的存储系统，你可以利用Presto轻松打破壁垒，连通数据孤岛。
本书由Presto项目创始成员参与执笔。你将学会用简单的Presto语句快速查询多个数据源，把握SQL-on-Anything的精髓。在任何规模、任何存储系统、任何环境中，你都能发挥SQL的威力

Presto实战

使用深度学习进行人脸识别是近年来AI研究的热点之一。该书使用TensorFlow2.1作为深度学习的框架和工具，引导读者从搭建环境开始，逐步深入代码应用实践中，进而达到独立使用深度学习模型完成人脸识别的目的。
《TensorFlow人脸识别实战（人工智能技术丛书）》分为10章，第1、2章介绍人脸识别的基础知识和发展路径；第3章从搭建环境开始，详细介绍Anaconda、Python、PyCharm

TensorFlow人脸识别实战

生成对抗网络毫无疑问是当今热门的人工智能技术之一，曾被美国《麻省理工科技评论》评选为“全球十大突破性技术”。《生成对抗网络入门指南》是一本结合基础理论与工程实践的入门型书籍，深入浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。本书面向机器学习从业人员、在校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能领域爱好者。通过本书的学习，能够了解生成对抗网络的技术原理，并通过书中的代码实例深入技术细节。本书共分12

生成对抗网络入门指南（第2版）

本书从理论到实践，循序渐进地介绍了人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书内容共8章，包括算法的历史背景与基本概念、算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构相关的概念与知识，以及业界常用的机器学习算法。同时，本书还介绍了算法工程的组成部分，以及一个典型的算法工程实践项目，手把手带领读者体验算法的魅力。本书还介绍了人工智能算法的三大研究方向，帮助读者迈向AI算法的进阶学习之路。

深入浅出AI算法：基础概览

本书一共分为8章。第1章给出了知识图谱的概览，第2章围绕知识图谱的整体技术体系，详细阐述了知识的表示与建模、抽取与挖掘、存储与融合，以及检索与推理。第3章以具体的实例介绍了各种知识图谱工具的使用。第4章和第5章从实战的角度带领读者从零到一构建通用知识图谱和领域知识图谱，并配以详细的代码解读。第6章给出了知识图谱的具体应用。第7章也是从实战的角度对知识图谱的问答系统做了详尽阐述。最后第8章给出了知识

从零构建知识图谱：技术、方法与案例

强化学习是实现决策智能的主要途径之一。经历数十年的发展，强化学习领域已经枝繁叶茂，技术内容纷繁复杂，这也为初学者快速入门造成障碍。本书是一本深度强化学习领域的入门读物。全书分为四部分。第一部分主要阐述强化学习领域的基本理论知识；第二部分讲解深度强化学习常用算法的原理、各算法之间的继承与发展，以及各自的算法流程；第三部分总结深度强化学习算法在游戏、推荐系统等领域的应用；第四部分探讨了该领域存在的问题

深度强化学习核心算法与应用

本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。全书内容共分为四个部分。第一部分包括第1、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本

深度学习计算机视觉实战

·我们如何才能创造出体现人类特点的AI？
·这些造物有可能完整地反映出人类的本性和常识吗？
·我们能对AI系统抱有多大程度的信任，愿意将多少控制权交给机器？
·AI时代，即使大多数人保住了工作，这些工作是否还能让他们维持原有的生活水平？
·什么样的国际机构能促进关于AI的辩论和治理，给人类带来福祉？
·如果现在全社会不采取共同行动，未来我们还有可能控制人机关系吗？
无论是在医学、金钱还

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