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"《分布式机器学习模式》将详细介绍数十种设计和部署分布式机器学习系统的技术。你将使用各种模式解决如下问题：如何进行分布式模型训练、如何应对突发的系统故障，以及如何部署动态的模型服务。本书为每种模式都配备了实际的案例分析，以及基于Kubernetes实现分布式模型训练和弹性推理的完整项目。主要内容●数据摄取、分布式训练、

"《数字人+虚拟主播+AI视频+AI音频+AI产品造型从新手到高手》探讨了人工智能技术在多个领域的实际应用策略，内容主要涵盖了办公学习、信息咨询、艺术创作、数字人像构建、虚拟主播的呈现、AI驱动的视频与音频处理，以及AI辅助产品设计等前沿应用场景，并深入剖析了各种实用型AI软件的操作关键点，旨在降低读者独立探索AI工具

"本书涵盖动态系统分析、经典控制理论与现代控制理论的核心内容。其中，经典控制理论以拉普拉斯变换为数学工具，通过传递函数分析系统的表现并进行控制器的设计；现代控制理论则是以状态空间方程为研究对象，以微分方程和线性代数为数学工具，从时域的角度分析系统的表现并设计系统的控制器。本书在多个章节对比讲解两种理论之间的区别与联系。

《人工智能时代的教育技术及应用》一书对人工智能和教育的融合与应用进行了探讨和分析，以期为教育的变革与创新发挥力量。本书包括五章内容，第一章对人工智能的基本理论及其对教育的影响和挑战进行了概述；第二章探讨了人工智能时代教育行动的五个方向，分别是养成信息化思维、发挥信息处理天赋、提升信息处理能力、提高信息处理效率以及适应信

本书系统地讲解各种模型在端侧平台(含嵌入式设备、移动端设备)中的工程化实践，重点讨论模型优化、模型轻量化设计、高性能计算、Neon编程、ARM处理器OpenCV编程、基于TFLite的端侧模型部署和性能优化、NPU和GPU推理加速等。通过本书的阅读，读者可以理解端侧AI模型部署内容，包括算法及算子优化和对模型的精度、性

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本书是一本精简的神经网络入门教程，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前

本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书

机器学习是人工智能的核心领域之一，本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。本书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1-10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含