
会员
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
更新时间:2021-01-26 17:18:43
最新章节:12.8 本章小结开会员,本书免费读 >
本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROSMelodicMoreniawithUbuntuBionic(18.04)。从基本原理开始,本书向你介绍了ROS-2,并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂,并在Gazebo9中进行模拟。然后,你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序,以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件,如Nvidia的JetsonNano、华硕修补板和BeagleboneBlack,并允许你探索与ROS的接口。
品牌:机械工业出版社
译者:潘丽 陈媛媛 徐茜 吴中红
上架时间:2021-01-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
同类热门书
最新上架
- 会员
AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
本书介绍提示工程的基本概念和实践,旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括:认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。计算机14万字 - 会员
设计深度学习系统
本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一计算机18.1万字 - 会员
如何教人工智能说人话?
AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。计算机17.8万字 - 会员
人工智能编程实践:Python编程5级
青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数计算机3.9万字 - 会员
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用AI工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全计算机20.6万字 - 会员
DeepSeek原理与项目实战:大模型部署、微调与应用开发
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI(ArtificialIntelligence)大模型,融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术,具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章,涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字