本书是大数据技术普及系列读物之一，主要涉及大数据采集、分布式文件存储和非关系型数据管理等内容。全书共6章，每章一个专题，按照大数据运用流程，从网页和日志文件两种常用的大数据采集方法入手，介绍了分布式文件存储、NoSQL数据库基础理论和4种NoSQL数据库技术。针对特定技术选择了一款最典型的产品进行诠释，先后对Python语言中的Requests和BeautifulSoup包，Hadoop生态中的Flume、HDFS和HBase，以及Redis、MongoDB和Neo4j等产品进行了介绍。在每章结构上，按照要做什么（需求背景）、是什么（产品功能和特性）、为什么（体系结构/数据模型）和怎么做（基本操作）？4个方面递进展开，内容相对独立，方便读者根据自身需要选择章节进行阅读。 全书内容相对浅显，具有较强的可读性，适合对大数据技术感兴趣，希望从技术和产品层面对大数据采集、存储和管理进行初步学习的读者阅读。

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。 全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第9章是量子人工智能的进阶知识，讲解不同量子算法的可行的评估方式和量子神经网络基于Torch.Script技术进行算子化的内容。第10~13章通过在原生的深度学习PyTorch环境中引入量子算法，带来可能的量子增强，并分别实现了对材料晶体结构相变过程搜索，冠状病毒RNA序列变异预测、药物虚拟筛选中亲和能的预测及基因表达药物设计等案例。 本书可作为量子人工智能初学者的入门书籍，PyTorch深度学习爱好者的参考书籍，也可作为从事量子人工智能相关工作技术人员的应用指南。

Web 3时代已经正式拉开序幕，不管你我是否愿意，都将不可避免地进入Web 3的新世界。Web 3不只是Web 1.0和Web 2.0的延伸，更是从底层协议上对传统互联网的全面革新。 正如20年前的互联网一样，Web 3虽然目前只是星星之火，但已经呈现出燎原之势。因此，现在学习Web 3知识，可谓恰逢其势，正当其时。 《Web 3超入门》共有五大篇，第1篇趋势篇（第1、2章）从多个维度详细阐述了Web 3时代到来的必然性；第2篇概念篇（第3、4章）追溯了Web 3的起源，重新定义了Web 3概念；第3篇内核篇（第5~7章）深度讲解了支撑Web 3的三大内核NFT、DeFi、DAO；第4篇技术篇（第8~11章）剖析了Web 3实现的技术逻辑以及常用的开发工具；第5篇应用篇（第12~15章）全面分析了Web 3的应用优势和落地场景。 《Web 3超入门》深入浅出，力求采用通俗易懂的语言从用户角度还原Web 3的真实面貌。书中引用了大量案例和丰富的插图，层层递进，可读性强，非常适合广大Web 3从业者、创业者和爱好者阅读。

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特别是对于企业的从业人员，对在商业实战环境中出现的问题，希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。本书内容系统、选材全面、知识讲述详细、易学易用，兼具实战性和理论性，适合机器学习的初学者与进阶者学习使用。

本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。 本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等。

暂缺简介...

穿戴式设备集人类与科技各种交互方式之大成，覆盖了广泛的研究和技术领域，甚至涉及一些看起来不相关的跨领域的知识。 有多少电子工程师会学习纺织知识？有多少行为学家了解传感器？这样的例子不胜枚举。基于此，本书从不同的领域出发，意在对穿戴式技术的各方面做一个全面的勾勒。 本书分成7大部分，涵盖了穿戴式技术的多个重点领域，虽不可能做到包含全部内容，但可以帮助读者尽可能学习掌握穿戴式设备。书中所有章节均由世界上相关领域的知名优秀专家撰写，分享了他们对该领域的独特见解。

本书从人工智能的视角，研究了“基于一阶动态逻辑及其扩展系统的Agent行为推理”，并对相关问题进行了哲学反思。具体内容包括：作为一阶动态逻辑的基础系统的命题动态逻辑、一阶动态逻辑系统及其复杂性与表达力、基于类型命题动态逻辑的行动类型与Agent能力推理、基于规划修订动态逻辑的Agent规划修订推理、基于动态逻辑的Agent交互协议推理、相关问题的哲学反思与展望性研究。

《深度学习模式与实践》通过介绍**实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室走向应用。本书收集并阐明了近十年来真实世界中深度学习最紧密的洞察。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能，并建立信心。 《深度学习模式与实践》深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单和有趣。在此过程中，读者将学会相关技巧来部署、测试和维护项目。 本书的内容包括： 现代卷积神经网络 CNN架构的设计模式 移动和物联网设备模型 大规模模型部署 计算机视觉示例

元宇宙是对数字化生活的终极想象，是数字化转型的扩展和深化。本书以数字化演化与衍生规则为脉络，探讨了从信息互联网、消费互联网、产业互联网到元宇宙的进化逻辑和进化方向，就数字化每个发展阶段的进化动力、进化主导力量，以及进化的主体、客体和进化机理进行了讨论，深入阐述和分析了元宇宙可能给未来人类社会日常生活、经济体制、组织变革等领域带来的机遇与挑战、风险与颠覆。全书既有宏大视野，又兼微观视角，依数字化/数字进化规则，从科技发展和文明进化的视角，按由浅到深，由量变到质变的演化和衍生顺序，逐次推进和展开，给出了完整的元宇宙底层发展路线图。