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计算摄像学：成像模型理论与深度学习实践

施柏鑫
一本书学会计算摄像学。

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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深度学习时代的计算机视觉算法

等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。

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Flink与Kylin深度实践

开课吧组编王超李沙编著
本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有

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打造学习型大脑：理论、方法与实践

A.
本书共8章，对大脑的基本事实、信息加工模型、记忆系统、迁移能力、脑区分工、艺术的作用、思考与问题解决、教学设计与应用进行了讨论。并在小框内标记出一些关键点。每章最后都设有“实践角”，提供补充性信息和教学策略实例。

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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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JavaScript深度学习

尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。

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动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）

阿斯顿·张(Aston
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机

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深度学习与医学图像处理

陈峰蔚编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。

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TensorFlow深度学习基础与应用

杨虹谢显中周前能王智鹏张安文编著
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。

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Python深度学习与项目实战

著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。

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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战

潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。

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计算材料科学理论与实践

赵琉涛姜骏王彩群潘勇潘震西编著
本书共四个部分。第一部分是综述，对计算材料科学的基本概念、材料计算方法和计算材料科学实践进行了介绍。第二部分是计算理论，阐述了密度泛函理论基础，周期势中电子计算方法，以及分子动力学等。第三部分是高性能计算环境搭建，介绍了高性能计算基本原理与高性能计算集群搭建实践。第四部分是计算实践，描述了VASP的安装与应用示例、XMD和LAMMPS的应用示例。

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边缘计算理论与系统实践：基于CNCF KubeEdge的实现

张欣
本书以CNCFKubeEdge为例，分理论知识和系统实现两部分，介绍了边缘计算的理论与系统实践。理论知识部分首先介绍边缘计算的概念、挑战与机遇；接着阐述边缘计算的系统架构，包括云计算和虚拟化技术；进一步引出云边端协同机制，重点讲解计算卸载、缓存管理、移动性管理和竞争定价等关键技术；最后介绍边缘计算中的AI部署。系统实现部分从定位、功能和整体架构3个方面介绍了主流的边缘计算平台，详细介绍了CNCFK

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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Keras深度学习与神经网络

肖睿程鸣萱　编著
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

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高等数学（下册）

保定学院数学与计算机系编
本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法，分为上、下两册。上册含函数、极限和连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题，书末附有习题参考答案，便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab，配合书中内容，介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作

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隐私计算理论与技术

李晖
本书以隐私计算理论为核心，是一本系统阐述相关关键技术及应用的学术专著。

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边缘计算原理与实践

谢人超黄韬杨帆刘韵洁
本书对边缘计算的发展历史与趋势、几种典型的边缘计算技术的基本架构与原理进行了阐述，并对边缘计算涉及的关键技术与最新进展、部署方案、应用场景与实践进行了详细讲解。本书涉及的内容广泛、技术思想凝炼，突出核心原理和关键技术的阐述，同时力图深入讲解边缘计算开源平台的使用过程。本书对从事边缘计算技术研发的专业人士、网络运营管理人员、相关专业高校学生以及对边缘计算技术感兴趣的读者，都具有一定的参考价值。

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云计算原理与实践

王伟
本书系统地讲解了云计算的知识框架，包括云计算的三大认识角度（商业模式、计算范式、实现方式）、四个关键技术（计算、存储、网络、安全）、四种开发运维维度（云原生应用、云操作系统、云端软件、云运维），以及三大应用场景（云桌面、开发云、大数据与人工智能）。本书在大部分的章中安排了一个或多个基于开源软件的实训内容，以帮助读者更有效地动手实践，包括GitHub、Hadoop、OpenStack、KVM、Doc

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手机摄影与短视频拍摄零基础一本通

干知影像学院编著
一本系统、全面、容易上手的实用教程。

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