本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

本册从互联网、可穿戴计算机、“阿尔法狗”、脑机接口、量子计算机、人工智能等方面深入介绍近年来计算机的发展前沿。帮助读者了解计算机发展的新风向，同时也展示了比知识 重要的科学精神。

时尚，作为人类追求美的一种外在表达，承载着人类历史数千年演进的过程。随着时尚大数据的不断累积，在机器学习和人工智能技术快速发展的今天，时尚智能作为新兴的学科方向之一，在众多学者的努力下积累了众多技术成果。本书主要从计算机科学与技术视角出发，力求全面阐述目前人工智能技术和机器学习在时尚领域的理论基础、技术体系和创新应用。

《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员David Q. Mertz，是网络上****的正则表达式教程的作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。 比赛规则如下：David编写了24个正则表达式难题，并展示如何解决每个难题。David解题后，会让AI工具重解一遍。AI工具给出的结果令David大为惊叹。哪方的结果更正确？哪方编写的代码更简洁优雅？哪方更机智地利用了鲜为人知的正则表达式库特性？ 阅读本书，你将找到答案。 《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》还列出AI**实践，展示如何通过智能提示语获得更好的结果。最终，无论你是否使用AI，都将能熟练解决自己的正则表达式难题。

本书以MySQL 8.0为平台，采用“工作过程导向”模式由浅入深地介绍数据库的基础知识、安装和配置MySQL、学生管理数据库的操作、学生管理数据库数据表的操作、学生管理数据库数据的操作、学生管理数据库的查询、MySQL编程基础、学生管理数据库的视图与索引、学生管理数据库的存储过程与触发器、备份与还原学生管理数据库、学生管理数据库安全性维护等知识。本书内容丰富、突出应用、实例众多、步骤明确、讲解细致，具有启发性和综合性，项目主要内容均配备了微课视频，每章还配备了“任务实训营”，可以使读者得到充分的训练，较好地实现学以致用的教学目的。本书可作为高等学校计算机及相关专业的教材，也可作为职业资格考试或认证考试等各种培训班的培训教材，还可用于读者自学。

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？《ChatGPT 实操应用大全（全视频·彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通俗易懂，案例翔实，让读者受益匪浅。本书不仅适用于高校师生，也适用于上班族，更可作为培训机构或培训班开展 AI 教学和培训的教材。

本书介绍稀疏表示学习理论与相关应用。第1章概述信号稀疏性与压缩感知的关系、压缩感知的研究内容。第2章介绍稀疏概念与稀疏表示数学模型。第3章介绍小波变换、脊波变换及曲波变换。第4章讨论信号重构的确定性与概率性证明。第5章讨论稀疏表示字典学习。第6章讨论LASSO模型及其应用。第7章讨论Dantzig选择器理论。第8章讨论稀疏贝叶斯分类模型。第9章分析次梯度优化方法、阈值迭代方法、交替方向乘子法、坐标下降法等。第10章分析Lq优化近似计算方法。第11章分析稀疏子空间聚类算法。第12到14章探讨稀疏表示在人脸检测与识别、运动检测、非负矩阵分解等中的相关应用。本书可作为人工智能、模式识别、图像信息处理与计算机以及应用数学等相关专业的本科大学生和研究生的参考书。

本书以Dobot魔术师机器人和DashGO D1智能移动平台作为机器人硬件平台，以ROS作为机器人软件操作系统，以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑，设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自 航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目，实现了“国产机器人平台+国产AI开放平台”的无缝组合。本书以案例教学为特色，注重机器人开发技术与AI技术的融合。本书核心内容既包含必要的机器人学基础知识，如机械臂的正逆运动学模型、二轮差速运动模型等，又包含智能机器人开发的软件环境和AI技术应用方法，如Linux系统的安装与基本操作、ROS的使用、语音识别功能的实现和目标检测功能的实现等。本书提供全部内容的电子课件和实验代码，任课教师可在机工教育网（www.cmpedu.com）以教师身份注册后，免费下载。本书既可以作为高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术等专业的本科生、研究生的教材，也可以作为对智能机器人感兴趣的技术人员的参考书。

本书详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

本书对应课程属于一门概论性课程。本书将传统的和新一代的人工智能/智能制造融于一体，从传承与发展视角出发概述人工智能与智能制造的发展现状及其相互关系，重点阐述人工智能与智能制造共性基础技术、知识驱动的符号智能、数据驱动的机器学习、智能制造理论与技术体系、智能制造的物理系统和信息系统，并指出人工智能与智能制造的未来发展方向，包括强人工智能、融合智能+混合制造、工业5.0和社会5.0、以人为中心的人工智能和智能制造、（工业）元宇宙等。