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与机器赛跑：数字革命如何加速创新、推动生产力，并且不可逆转地改变就业和经济

[美]埃里克·布林约尔松（ErikBrynjolfsson）

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工业机器人测试与评价技术

中国电子信息产业发展研究院
本书系统地讲解了工业机器人的测评技术。全书共分12章，内容包括绪论、工业机器人的技术基础、标准概述、测试技术概述、整机性能及安全可靠性测试技术、标定技术、软件测试技术、关键零部件测试技术、专项检测技术、生产线系统集成应用测试技术、评价方法、典型测试案例分析等。

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Arduino 智能机器人设计与制作

著
本书以中国教育学会发布的《中小学机器人课程指导纲要》为指导，以培养中小学生设计思维、计算思维、创新思维、实践动手能力为目标，在深入分析儿童机器人教育需求与认知特点的基础上，通过16个儿童机器人教学项目案例，对智能机器人结构搭建、电路连接、工作原理、编程控制及创新设计等进行详细阐述。全书共包含17课内容，第0课为引导部分，主要介绍机器人的概况、制作机器人的硬件平台及软件工具等，其余16课分为“创意生

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ABB工业机器人编程与操作

龚仲华编著
本书在介绍机器人发展与应用、工业机器人组成与性能等一般概念的基础上，对ABB工业机器人产品及RAPID应用程序格式、指令、函数命令等编程技能，以及工业机器人手动操作、程序编辑、校准维修等操作技能进行了阐述。

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机器学习实战

[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

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Python机器学习

郭羽含陈虹肖成龙主编
《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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机器学习实战

编著
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。

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工业机器人编程与系统集成

主编
全书共分5个模块，主要包括：工业机器人编程基础、ABB工业机器人I/O配置与应用、ABB工业机器人示教编程、ABB工业机器人总线与网络通信、ABB工业机器人与外围设备系统集成，每一个模块均配有较为详细的图文内容。本书可作为高等职业院校工业机器人技术、机电一体化技术、智能控制技术及其他专业的教材，也作为工业机器人编程与系统集成工程技术人员的参考书。

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工业机器人离线编程与仿真（FANUC机器人）

主编
本书从FANUC机器人离线编程与仿真的实际应用出发，由易到难，详细讲解FANUC机器人离线编程与仿真技术相关的基础知识和技术。本书共5章，分别为ROBOGUIDE概述、ROBOGUIDE仿真工作站创建、ROBOGUIDE特殊功能设置、项目实战——连续轨迹路径示教编程仿真、项目实战——工业机器人数控加工单元仿真。通过学习本书，读者可掌握ROBOGUIDE软件的安装、仿真工作站搭建、软件特殊设置等基础

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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机器学习案例实战

赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗

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动手学机器学习

张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
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、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans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学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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智能机器人

陈良
本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。

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ROS机器人编程与SLAM算法解析指南

陶满礼
内容条理清晰，源代码可读性强，非常适合初学者快速上手并掌握ROS。

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RPA财务机器人应用与开发——基于UiPath

王浩
本书以项目化教学方式为主导,总体章节的组成包括七个项目：走进RPA财务机器人世界、RPA财务机器人基础UiPath认知、RPA财务机器人Excel应用、RPA财务机器人Email应用、RPA财务机器人Web应用、RPA财务机器人实战开发、RPA财务机器人部署与运维。本书主要是介绍RPA以及开发工具UiPath的一些理论知识，通过银企对账机器人案例让学生对RPA财务机器人有感性认识，教学中主要采用小

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