本书反映了过去十年间机器人领域的一系列变化，通过案例研究和例题来讲解机器人运动学、动力学和控制。本书对机器人控制和数学基础的讲解尤为深入且系统，首先介绍机器人学和运动控制的基础，之后深入研究控制理论和非线性系统分析，并以双连杆机器人为例将本书所涵盖的内容融为一体。第2版新增了关于移动机器人和欠驱动机器人的两章，修订了关于视觉、控制和运动规划的部分，涵盖碰撞躲避和轨迹优化等内容。此外，本书还扩展了大量例题、仿真、习题和案例研究，广泛适用于本科生和研究生的教学。

本书详细介绍VEX IQ第2代机器人的硬件、软件、编程、搭建等内容，并且通过丰富的搭建编程案例来帮助读者实践操作，提升机器人知识和技能，同时重点分享了真实宝贵的参赛选手和家长亲述的参赛经验、收获与心得。学习机器人、参加竞赛不仅仅要求搭建和编程知识，更需要发现问题、解决问题、团队协作、抗压克难的能力和精神，同时通过参加竞赛还可以获得更宝贵的成长经验。本书正是基于此目的，帮助读者既学习机器人知识和搭建技能，又可以拓展想象力、锻炼动手能力，并提高问题解决能力，同时深入了解第一手的参赛信息和心得体会，可以更深入、更高层次地理解机器人的学习和竞赛。本书可以作为VEX IQ机器人学习者、教师学习用书，也可以作为机器人竞赛选手参考用书。

本书共分为 8 章，主要内容包括与人工智能相关的数学知识，Python 语言所特有的语法和技巧，Docker 模型透明无缝地发布的实现，业界优秀的 Git 代码版本管理工具，模型开发环境的配置，高级人工智能开发工程师常用的 IDE 开发工具，经典神经网络模型的剖析和分解，RPC 远程调用的实现，训练样本的序化组织结构TFRecord，模型的训练、保存和封装发布，模型训练的 GPU 配置和机制策略的部署，模型从训练到发布的完整示例等。

本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法，针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷，从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估，以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法，构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架；通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素；将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数，并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法，用于辅助专家提供评估的参考信息。本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估应用中，书中内容可为能力评估和大数据相关研究人员提供参考。本书可作为本科生和研究生的教辅资料，也适合企业与行业大数据从业人员阅读。

本书聚焦机器人SLAM 导航技术，包含理论篇与实践篇。理论篇主要介绍机器人的相关基础知识，包括移动机器人概述、机器人编程基础、SLAM 技术入门、自主导航技术基础等。实践篇围绕模块化机器人构型、模块化机器人感知与运动控制、激光SLAM 自主导航，以及视觉V-SLAM 导航技术实现涉及的硬件系统、控制系统、算法等，以实践、实战为主线，由浅入深，规划了难度适宜的多种机器人自主导航实践案例。 本书可作为高等院校机械设计、自动控制、移动机器人、无人驾驶等相关专业的教学参考书，也可供从事机器人底盘开发、智能汽车研发等工作的技术人员参考使用。

《Python统计机器学习》以 Python为工具，详细介绍了机器学习中统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，第一部分介绍了Python中的基本运算方法和概率的相关基础概念。第二部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型及密度比估计等方法，最后还特别介绍了深度学习的贝叶斯优化方法。《Python统计机器学习》内容丰富，图文并茂，特别适合想学习数据分析、统计分析、机器学习、深度学习的人员参考学习。

本书主要介绍Python爬虫编写的基础知识，以及对爬虫数据的存储、深入处理和分析。全书分为四部分： 第一部分为爬虫基础篇，第二部分为实战基础篇（9个案例），第三部分为框架应用篇（5个案例），第四部分为爬虫应用场景及数据处理篇（6个案例）。 本书由浅入深地介绍爬虫常用的方法和工具，以及对爬虫数据处理的应用和实现。但需要注意的是，爬虫的技术栈不仅包含这几部分，而且在实际工作中的细分方法也不尽相同。本书只是对目前爬虫技术中最为常用的一些知识点用案例的形式进行了分类和讲解，而更多的应用也值得读者在掌握一定的基础技能后进一步探索。 本书适合Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者、数据分析从业人士以及高等学校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。

一本将 AI 绘画讲透的探秘指南，通过丰富的实践案例操作，通俗易懂地讲述 AI 绘画的生成步骤，生动展现了 AI 绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI 绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了 AGI（通用人工智能），并涉及 Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC 等一系列详细讲解。让您轻松掌握生图技巧，创造出独特的艺术作品，书写属于自己的艺术时代。

主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用，从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究，并深度结合了当前国内外最新研究热点，为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。