本书着眼于人工智能自身的安全问题,旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍,因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识,包括相关的基础算法和安全模型,使得读者明确人工智能面临的威胁,对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和
PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包,是Python编程语言和Qt库的成功融合。本书旨在通过深入浅出的讲解和简明的程序示例教读者掌握PyQt的开发技巧。 本书分为10章,从PyQt的安装和基础知识讲起,陆续介绍了基础控件(如标签控件、消息框、文本框、按钮及控件等)、高级控件(如组合框、滚动条、容器控件及各类视图等)、窗口(如属性、坐标、事件等)、Qt Designer(如安装与配置、编辑模式等)、PyQt高级应用(如数据库、多线程、动画、音视频、网页交互等)、图形视图框架(如图元、场景、视
本书是一本概率编程的入门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识进行讲解,包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂,通俗易懂,适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书,读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。
随着人工智能技术的广泛应用,网络智能化近年来受到广泛的关注,已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋(AlphaGo)之后,深度强化学习不断推陈出新,为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章,针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络,阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求,深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战;第2章介绍了先进的深度强化学习模型与
人工智能超入门丛书致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者,内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向,体系完整、内容简洁、文字通俗,综合介绍人工智能相关知识,并辅以程序代码解决问题,使得零基础的读者快速入门。本书是人工智能超入门丛书的一个分册,以机器学习为主线,介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章,主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题(回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题)的算法、神经网络相
本书在简要介绍上肢康复机器人技术发展的基础上,对可穿戴式上肢康复机器人结构设计方法进行了深入研究;在机器人结构基础上,对上肢康复机器人运动学、动力学进行分析,并基于运动学分析结果,研究了机器人轨迹规划方法;针对腕关节柔性并联机构支撑弹簧具有侧向弯曲特性,在充分考虑弹簧轴向柔性振动和径向柔性振动以及考虑弹簧轴向位移和柔性振动两种工况下,提出了一种有限转动张量和力与力矩平衡方程相结合的方法,验证了实验机构的合理性和分析方法的正确性;针对脑卒中偏瘫患者的被动康复训练轨迹跟踪问题,提出了一种基于R
本书是通俗介绍“游戏机制”与“游戏设计思维”的普及读物。书中以回答“游戏为什么好玩”这一问题为线索,从游戏设计者与游戏玩家两个角度,详细分析了游戏机制的设计思路与实际效果,并结合不同时代的游戏作品,从空间、时间、金钱、道具、技能、任务、收集等角度,对机制中的细节做了深入评析。此外,作者还梳理了游戏机制研究中的理论与设计模式。本书可作为游戏策划等相关从业者的入门读物,也适合游戏玩家和对游戏机制感兴趣的读者阅读参考。
本书基于零售数据分析及 Power BI 的综合实现,全面、详细地介绍 Power BI 在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及 Power BI 模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据,一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。 本书内容由浅入深,从业务到体验再到深度实践。首先,引入和介绍零售行业的核心业务知识,包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场
本书采用案例实战式的教学方法对常见的短视频题材进行分类,精选多个案例,介绍了短视频后期制作的基础知识与实战应用。本书从认识剪映以及短视频剪辑基础知识与思维开始讲起,完整再现了多个案例的制作流程,并将相关知识点的应用,如素材的导入与粗剪、节奏点的设置与调整、音视频融合剪辑、素材的变速与倒放、画面的裁剪与调整、转场效果的添加与使用、各种贴纸的添加与应用、各种调色风格的应用、字幕的添加与修改、片头片尾的制作以及视频的导出与发布等融入其中。案例的难易
本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门必备的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事,还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理,AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理,以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外,本书