本书以新版深度学习框架PyTorch为基础，循序渐进地介绍其在深度学习中的应用。全书共10章，从深度学习数学知识入手，逐步介绍PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模中的基本概念及应用示例，还将介绍模型的可视化和联邦学习等内容，以扩展读者的视野。本书在讲解每一个知识点的同时，都配合有动手练习实例，便于读者深入理解所学知识，并达成学以致用的目标。本书原理与实践并重，易于理解且可操作性强，特别适合PyTorch新手、大学生、研究人员和开发人员使用，也可作为高等院校相关专业的教学用书。

进入21世纪，随着大数据、高性能计算等信息技术的发展变革，以及机器人系统加速向产业化迈进，推动了以深度学习为代表的第三次人工智能（ArtificialIntelligence，AI）热潮，使得人类社会开始从信息化时代迈入智能化时代。人工智能理论、技术与应用发展迅速，正在深刻的影响和改变着人们的生产和生活。从手机中的语音识别、银行交易中的生物特征认证、医疗诊断中的专家系统，到正在发展中的智能机器人和无人驾驶汽车，都离不开人工智能理论和技术的支撑。在信息化时代，数字化和网络化是推动人类社会发展变革的

阿里云IoTHaaS（HardwareasaService）物联网设备云端一体低代码开发框架集合阿里云、达摩院、平头哥相关技术，基于数亿台物联网设备接入经验，提供积木式硬件开发能力，实现低代码快速开发，帮助中小开发者聚焦业务，实现设备安全上云，加速设备创新迭代。本书主要对HaaS开发框架中的技术进行详细的介绍，主要包括HaaS云端一体低代码开发框架、国产全自研AliOSThings物联网操作系统、物联网云平台、IoTStudio物联网应用开发新模式、HaaS轻应用开发新模式，以及轻应用进行Haa

本书介绍统计计算与智能分析基础理论以及基于Python的模型算法实现。全书由13章组成，主要内容有：随机数生成技术；数据探索性分析；特征提取与选择方法；期望算法；Markov链蒙特卡罗方法；重采样技术；重要采样技术；序贯重要性采样；非参数概率密度估计；非参数回归分析；树模型理论；概率图模型；模型性能评价技术。

《OpenCV4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》详细阐述了机器学习与计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括滤镜、深度传感器和手势识别、通过特征匹配和透视变换查找对象、使用运动恢复结构重建3D场景、在OpenCV中使用计算摄影、跟踪视觉上的显著对象、识别交通标志、识别面部表情、对象分类和定位、检测和跟踪对象等内容。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。

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问

本书从强化学习的基础知识出发，结合PyTorch深度学习框架，介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书，本书介绍了常用的强化学习环境，基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法，以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法（如蒙特卡洛树搜索）等。另外，还介绍了深度强化学习算法在实际问题中的一些应用。

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读

本书是有关智能信息处理与量子智能计算方法及其应用的著作，系统介绍了智能信息处理与量子智能计算方面的基础理论及各种新技术、新方法，并从4G及5G移动通信、认知无线电、语音信号处理等角度进行了实例剖析。全书分为两篇共12章。第一篇“智能信息处理及其应用”侧重介绍智能信息处理领域的基本原理与关键技术；第二篇“量子智能信息处理”侧重介绍基于量子计算的智能信息处理技术。本书还提供了电子课件，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载使用。本书被列为“十三五”江苏省高等学校重点教材

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换