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，还从经济学、管理学和信

本书共有14章，内容包括：初识Go语言、Go语言的基本语法、Go语言的流程控制、函数与指针、Go语言的内置容器、Go语言的常用内置包、Go语言面向对象编程、Go语言异常处理、Go语言文件IO操作、Go语言网络编程、Go语言数据库编程、Go语言并发编程、Go语言密码学算法、Beego框架项目实战。

本教材共分9章：第1章计算机技术与计算思维基础、第2章计算机中信息表示、第3章计算机系统基本组成和基本工作原理、第4章互联网与物联网、第5章计算机新技术、第6章计算机求解问题基础、第7章人工智能概述、第8章搜索与博弈和第9章机器学习。

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、对抗生成网络等机器

本书是一本针对高校学生的绝佳TensorFlow学习教材。作者结合众多高质量的代码，生动讲解了TensorFlow的底层原理，并从实际应用问题入手，从实践的角度出发，通过具体的TensorFlow案例程序介绍常见的模型和应用解决办法。同时，在教材中还介绍了模型部署和编程过程中所用到的诸多开发技巧。是学习和掌握人工智能这个最新、最火的IT领域的推荐图书。

本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和Seq2Seqatte

本书主要内容包括：网络爬虫概述、requests库入门、xapth语法详解、认识和应对反爬虫、模拟登录和验证码的处理、动态页面的分析方法、scrapy框架基础、应对反爬虫策略、scrapy数据存储、提交数据和保持登录、crawlspider模板、图片下载和文件下载、分布式爬虫、增量式爬虫、

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习

人工智能极简历史、开发环境准备、初识TensorFlow、简化神经网络模型、用神经网络解决非线性问题、从文件中载入训练数据、多层全连接神经网络、保存和载入训练过程、查看图形化的模型、用训练好的模型进行预测、用高层工具简化建模和训练过程、在其它语言中调用TensorFlow模型、用卷积神经网络进行图像识别、循环神经网络初步、下一步学习方向指南

《计算机视觉教程（第2版）》系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和

本教材为第2版，系统地介绍图像处理和分析的一些基本原理、典型方法和实用技术。内容包括图像采集、空域图像增强、频域图像增强、图像恢复、图像投影重建、图像编码基础、图像编码技术和标准、基本图像分割技术、典型图像分割算法、目标表达和描述、特征提取和测量误差、彩色图像处理和分析、视频图像处理和分析、数学形态学方法。