人工智能

资源名称：机器人操作系统ROS原理与应用 完整pdf 第1章智能机器人及其发展概述 1第2章ROS体系架构 18第3章ROS通信机制 32第4章ROS坐标变换体系及其实现 60第5章ROS任务调度与有限状态机实现 88第6章ROS运动规划及其实现 116第7章基于ROS的智能机器人系统开发方法 131第8章基于ROS的服务智能机器人设计 147第9章基于ROS的工业智能机器人设计 168第10章智能机器人软件平台及其未来发展 189 资源截图：

资源名称：数值方法(MATLAB版)(第四版) 完整版pdf 本书介绍了数值方法的理论及实用知识，并讲述了如何利用MATLAB软件实现各种数值算法，以便为读者今后的学习打下坚实的数值分析与科学计算基础。教师可以根据不同的学习对象和学习目的选择相应章节，形成理论与实践相结合的学习策略。书中每个概念均以实例说明，同时还包含大量习题，范围涉及多个不同领域。 通过这些实例进一步说明数值方法的实际应用。本书强调利用MATLAB进行数值方法的程序设计，可提高读者的实践能力并加深对数值方法理论的理解。本书适合作为大专院校计算机、 工程和应用数学专业的教材和参考书。根据作者在网站上公布的勘误表，中译本已做了相应修改。采用本书作为教材的教师，可联系te_service@phei.com.cn获取相关教辅资料。 资源截图：

资源名称：ROS机器人程序设计 (Aaron Martinez等著) 中文高清完整 第1章　ROS系统入门 1第2章　ROS系统架构及示例 13第3章　调试和可视化 43第4章　在ROS下使用传感器和执行机构 74第5章　3D建模与仿真 104第6章　机器视觉 126第7章　导航功能包集入门 160第8章　导航功能包集进阶 184第9章　在实践中学习 203 资源截图：

资源名称：深入理解机器学习 从原理到算法 中文完整pdf 深入理解机器学习：从原理到算法涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。 资源截图：

资源名称：Elasticsearch大数据搜索引擎 完整版pdf 第1章 使用Elasticsearch 11．1 基本概念 11．2 安装 21．3 搜索集群 51．4 创建索引 61．5 使用Java客户端接口 91．5．1 创建索引 111．5．2 增加、删除与修改数据 141．5．3 分析器 161．5．4 数据导入 171．5．5 通过摄取快速导入数据 171．5．6 索引库结构 171．5．7 查询 181．5．8 区间查询 221．5．9 排序 231．5．10 分布式搜索 231．5．11 过滤器 241．5．12 高亮显示 241．5．13 分页...

资源名称：机器学习系统设计 完整版 PDF 第1章　Python机器学习入门　　11.1 　梦之队：机器学习与Python　　11.2 　这本书将教给你什么（以及不会教什么）　　21.3 　遇到困难的时候怎么办　　31.4 　开始　　41.4.1 　NumPy、SciPy和Matplotlib简介　　41.4.2 　安装Python　　51.4.3 　使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据　　51.4.4 　学习NumPy　　51.4.5 　学习SciPy　　91.5 　我们第一个（极小的）机器学习应用　　101.5.1 　读取数据　　101.5.2 　预处理和清洗数据　　111.5.3 　选择正确的模型和学习算法　　121.6 　小结　　20第2章　如何对真实样本分类　　222.1 　Iris数据集　　222.1.1 　第一步是可视化　　232.1.2 　构建第一个分类模型　　242.2 　构建更复杂的分类器　　282.3 　更复杂的数据集和更复杂的分类器　　292.3.1 　从Seeds数据集中学习　　292.3.2 　特征和特征工程　　302.3.3 　最邻近分类　　302.4 　二分类和多分类　　332.5 　小结　　34第3章　聚类：寻找相关的帖子　　353.1 　评估帖子的关联性　　353.1.1 　不应该怎样　　363.1.2 　应该怎样　　363.2 　预处理：用相近的公共词语个数来衡量相似性　　373.2.1 　将原始文本转化为词袋　　373.2.2 　统计词语　　383.2.3 　词语频次向量的归一化　　403.2.4 　删除不重要的词语　　413.2.5 　词干处理　　423.2.6 　停用词兴奋剂　　443.2.7 　我们的成果和目标　　453.3 　聚类　　463.3.1...

资源名称：视觉机器学习20讲 完整pdf 第1讲 K-means第2讲 KNN学习第3讲 回归学习第4讲 决策树学习第5讲 RandomForest学习第6讲 贝叶斯学习第7讲 EM算法第8讲 Adaboost第9讲 SVM方法第10讲 增强学习第11讲 流形学习第12讲 RBF学习第13讲 稀疏表示第14讲 字典学习第15讲 BP学习第16讲 CNN学习第17讲 RBM学习第18讲 深度学习第19讲 遗传算法第20讲 蚁群方法 资源截图：

资源名称：数字图像处理的MATLAB实现(第2版) 中文PDF 资源截图：

资源截图：机器学习实践应用 李博 高清pdf 第1部分 背景知识第1章 机器学习概述 3第2部分 算法流程第2章 场景解析 25第3章 数据预处理 32第4章 特征工程 44第5章 机器学习算法——常规算法 63第6章 机器学习算法——深度学习 146第3部分 工具介绍第7章 常见机器学习工具介绍 161第4部分 实战应用第8章 业务解决方案 209第5部分 知识图谱第9章 知识图谱 257 资源截图：

资源名称：Deeplearning 深度学习笔记 (吴恩达) 中文pdf 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记，这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。 深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。 资源截图：