TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述；深度学习及TensorFlow框架的相关背景；TensorFlow的安装；TensorFlow编程策略；深度前馈神经网络；优化网络的方法；全连神经网络的经典实践；卷积神经网络的基础知识；经典卷积神经网络的TensorFlow实现；循环神经网络及其应用；深度强化学习概述；TensorFlow读取数据的API；TensorFlow持久化模型的API；可视化工具TensorBoard的使用；TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对人工智能、深度学习感兴趣的的相关从业人员阅读，也适合没有相关基础但是对该方面研究充满兴趣的爱好者阅读。

“一个可以让人生活在其中的虚拟现实系统”是虚拟现实技术的终发展目标，也是《虚拟现实：另一个宜居的未来（全彩）》希望讨论的一个重要问题。《虚拟现实：另一个宜居的未来（全彩）》首先从人对虚拟环境的需求入手，讨论虚拟现实技术存在的意义；之后通过对过往二十余年间相关领域的研究进行总结，对如何实现多感官高沉浸的虚拟环境进行讨论；此后，《虚拟现实：另一个宜居的未来（全彩）》分别讨论虚拟现实与心理学、虚拟现实与电影工业的关系，最终提出并详细阐述“宜居的虚拟现实”这一概念。

本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战，尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题，给出解决这些问题的思考方向和解决思路，从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤，到基于上下文信息的情景感知模型，一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时，本书介绍了领先的开源推荐算法库LibRec，能够更好地帮助读者了解推荐算法的实现原理和评估过程，快速试用和比较不同算法的推荐性能，也可方便读者基于LibRec框架便捷地实现自己的研究算法。本书适合推荐系统领域的研究人员和工程实现人员参考使用。

本书针对现有高性能头盔显示器在虚拟现实仿真环境应用中存在的问题，提出一种六自由度的头颈部外骨骼系统，主要内容涉及虚拟现实环境下人体头部运动特性的计算、并联机构的尺寸优化设计和运动学与动力学分析、时变参数的实时辨识、基于机械测量和基于头颈部表面肌电信息测量的头部运动预测、人机交互力计算及其控制策略、系统软硬件设计与集成等。

现代社会正处在信息化发展质变阶段，且作者主要从事信息领域相关工作，因此本书内容侧重于信息领域人工系统设计。本书的主要思路：在实现中华民族伟大复兴的较长征程上，需不断地科学高效地化解矛盾，创新驱动，实现科技强国目标。其中加强高层次人才培养、加强基础结合实际是不可或缺的重要因素，因此在本书内容安排也努力贯彻这一原则。本书针对系统理论与人工系统设计学面临的问题，在现有系统理论的发展基础上，系统地论述了“人工系统设计”的理论、方法与实践。由于基础性和应用基础性内容一般是概括的、普适的，因而一般较抽象、较难理解、不易于直接应用，所以本书尽量从实际例子出发，对理论内容说明解释，从不同层次、剖面来说明在实际应用中如何化解矛盾。

VR和AR作为当前计算机科学应用领域的新热点，吸引了大批开发者的关注，相关产品也在迅速进入市场。介导现实（Mediated Reality，MR）是由“可穿戴技术之父”——多伦多大学教授Steve Mann提出的智能技术，它通过数字化现实与数字化画面达到完全的数字化视觉感知，完整地包含了虚拟现实与增强现实。 本书描述了MR智能眼镜研发的知识点、开发过程及实现步骤，包含了硬件及软件内容开发的所有部分，完整地介绍了MR包含的知识体系及实践指导，并提供了手把手的样例教学及代码。总的来说，MR智能眼镜的研发包括了电路板设计、FPGA设计与开发、驱动开发、计算机视觉软件开发、计算机图形学软件开发等内容。全书共3章，第1章和第2章讲述了开发准备和开发基础，第3章详细介绍了开发过程、工作代码等。 对于希望从事VR/AR/MR行业研发工作的在校大学生、开发者来说，这是一本入门教材；对于VR/AR/MR相关行业从业者来说，本书具有一定的参考与指导价值。 本书配套的源码、视频、套件以及书中所有链接内容都可以通过疯壳网站（https：//www. fengke. club/GeekMart/su_fsqoqeP0Z.jsp）获取。

MADlib是一套SQL中的大数据机器学习库。通常SQL查询能发现数据1明显的模式和趋势，但要想获取数据中1为有用的信息，需要的则是一套牢固扎根于数学和应用数学的技能，这就是机器学习。如果将SQL的简单易用与MADlib机器学习的复杂算法结合起来，就能实现简单的机器学习功能。本书分为11章，从MADlib的基本概念、MADlib的架构、支持的模型类型与功能入手，详细解析MADlib各种模型的具体用法，包括数据类型、矩阵分解、数据转换、数据探索、主成分分析、回归、时间序列分析、分类、聚类、关联规则、图算法、模型评估等。每种模型将从背景知识、函数语法、应用示例三方面进行 说明。本书适合MADlib机器学习的初学者、想学习MADlib机器学习的DBA以及从事数据分析与挖掘的高级技术人员阅读，也适合高等院校与培训学校相关专业的师生教学参考。

《数字化金融 人工智能 区块链 云计算 大数据与数字文化》围绕金融技术伙伴关系和战略性技术收购如何在zui小的干扰下培育新的增长，项目管理如何更好地调整以有效地执行任何数字解决方案，以及如何实现和利用分析学提供专业的可行性建议。具体的实施建议加上专家的方法，向小型金融机构提供了有效、有序、财务安全的现代化能力构建框架。在本书中，你将会学到：识别改良型技术和革命性技术的机会增强员工创新能力，更好地聆听员工想法理解区块链、机器学习、云计算和其他新兴信息技术在技术动荡期，寻求战略伙伴关系，推动自身企业的发展和成功

本书是目前机器人开发领域比较全面、系统的入门书籍，紧紧围绕工程实践进行内容和章节安排，不要求多好的数学基础，也没有过多的抽象理论，示例丰富、贴近实战，特别易于理解和上手实践。全书共9章，分三个部分。第一部分为基础部分（第1~2章），介绍了ROS的历史、开发环境搭建和基本概念；第二部分为实战部分（第3~7章），介绍了如何利用ROS去开发、调试相关的功能；第三部分为仿真部分（第8~9章），介绍了如何进行ROS的建模和仿真。另外在附录中介绍了常用的Linux、ROS基本命令。

《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。