本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。主要内容包括：机器学习基本概念、原理，Weka、Mahout、Spark等常见机器学习库的用法，各类机器学习常见任务，包括分类、预测预报、购物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。最后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等进阶所需内容。本书适合机器学习入门者，尤其是想使用Java机器学习库进行数据分析的读者。

《人工智能导论（第4版）》是一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第4版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第4版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。

本书以教娱机器人的制作应用和竞赛机器人的制作竞赛为目标，结合硬件模块和软件编程，循序渐进地讲解每个模块所需专业知识和技术，然后将这些知识和技术应用到产品制作和开发中。本书第1章介绍了Arduino的基础知识，以方便一些基础比较薄弱的读者跳过入门教程直接学习中级教程。接着介绍循线音乐机器人的制作，重点讲解如何将一首曲子转换成电子音乐数据，然后如何制作播放器，并将播放器与循线程序结合，让机器人达到边循线边播放音乐的效果，而且做到完美集成。第3章介绍超声避障机器人的制作，重点是超声波传感器的距离测量和Arduino脉冲时间测量函数的应用，并讲解智能电子产品设计中要注意的容错问题，然后完成一个超声避障漫游机器人的制作。第4章讲解超声跟随机器人的设计和制作，重点引入P控制器的算法和编程，讲解闭环控制的概念和编程实现方法，最后制作出一个反应灵敏的跟随机器人。第5章介绍红外遥控机器人的制作，重点讲解红外遥控编码和解码，了解红外编码协议和解码程序的编写方法，最后制作出一个红外遥控机器人。第6章将前5章的功能集成，制作出一个由红外遥控器控制的具备四种工作模式的教娱机器人产品，重点讲解如何利用Arduino的中断功能将各个功能模块完美集成到一起，同时结合产品开发过程，按照构思、设计、实现和操作四个步骤来讲解具体产品的开发流程。第7章结合红外测距传感器的应用，讲解AD接口模拟量和数字量的概念和模数转换技术，并将其应用到红外测距传感器，制作红外云台漫游机器人。第8、9和10章结合中国教育机器人大赛项目，在原有教娱机器人基础上进行改造和拓展，制作智能搬运、擂台和灭火机器人。重点介绍竞赛规则，竞赛策略的编程和完整竞赛程序的设计和实现。

大数据时代的机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。本书立足于工程应用，将免疫智能计算方法引入机器学习领域，致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法，以免疫计算智能的基本原理为线索，对其研究状况加以系统性的论述，从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的*新发展动态和方向。

本书是电子、计算机与自动化学科方向的专著，为使读者全面了解视频分析算法的背景、思想、原理、仿真及特点，本书详尽地介绍了多种算子、描述子、滤波、变换、方法等的基本原理，深入地阐述了视频分析算法的实验仿真，系统地总结了其优点和缺点，并提供配套的实验仿真源代码。

在本书中，你将了解如何安装ROS，如何开始使用ROS的基本工具和框架中不同的功能，并从不同方向探索如何创建机器人，例如使用计算机视觉或点云分析传感器感知的世界，使用强大的导航功能包集在环境中实现导航，甚至能够用MoveIt！控制机械臂与周围环境交互。读完本书后，你会发现已经可以使用ROS机器人进行工作了，并理解其背后的原理，我们衷心希望你能全面了解ROS在开发机器人系统时所提供的无限可能性。

《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂，使用简单的语言描述人工神经网络的原理，并力求以具体实现与应用为导向，除了理论介绍外，每一章节的应用和实践都有具体的实例实现，让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章，主要内容为：简单的人工神经网络模型和理论应用；介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph；介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机；介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络；介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现；介绍了BP神经网络的具体实践应用；介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用；介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用；介绍了竞争学习网络，特别是SOM网络以及相关算法与实现；介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。《自己动手写神经网络》适合以下类型的读者：对神经网络感兴趣，期望可以初步了解神经网络原理的读者；有一定编程经验，期望学习和掌握神经网络的程序员；期望对神经网络进行实际应用的工程人员；任何一名神经网络爱好者。

本书是国内少有的从系统构架角度介绍机器学习应用的图书，总结了笔者多年来在Google、微软工作中积累的精华。书中内容可以从工具、理论和案例三条线路来概括：工具方面，除了数据分析工具Pandas、机器学习工具Scikit Learn和Docker以外，还介绍了RabbitMQ、Elasticsearch，以及MySQL、Cassandra数据库等。理论方面，不仅介绍了监督式机器学习基础、衡量和评价方法，机器学习的常见构架，还在本书末尾对机器学习构架的设计模式进行了总结，这样的总结也属国内外业界首创。案例方面，采用美股交易秒级数据作为案例数据，利用Pandas对秒级交易数据进行分析，利用Scikit Learn对股票变化方向进行预测，还打造了一个以RabbitMQ为消息传导中枢的实时处理系统。

本书主要内容以YL—399型工业机器人系统实训考核装备为载体，分为基础篇、应用篇和综合篇，讲解了搬运工作站、机床上下料工作站、焊接工作站、模拟涂胶工作站、装配工作站、伺服电机变位机工作站、自动生产线工作站等10个典型应用。从实际工程入手，以学习真实工程项目为目的，从大量真实工程项目中提炼出具有代表性的典型工业机器人工作站应用案例，由易到难，由单一到综合，完成工业机器人工作站安装与调试的项目化实践学习。本书可作为中高等职业院校工业机器人应用技术、机电一体化技术、电气自动化技术等制造大类专业相关课程的教学用书，也可供相关工程技术人员参考。

书从工业机器人应用实际出发，以工业机器人工作站的全局为视角，介绍工业机器人的相关技术。内容共分为十一章，介绍了工业机器人的应用现状、机械结构、控制系统、机器人的运动学、动力学知识、机器人的示教编程、离线仿真、机器人各工作站的组成和各部分设备的功能以及相互之间的联系等，本教材由浅入深，从机器人技术的基础出发，涉及机器人的操作、日常维护检修、安全使用等各个方面，实用性强。