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本书系统地探讨了概率与统计在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共13章，涵盖概率论、统计学、回归分析、时间序列、特征工程与选择、网络模型构建与优化等基础知识，延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。 通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析概率和统计在算法建

硬件产品开发是一项复杂的工程，涉及产品定义、成本控制、质量管理、进度管理、研发管理、生产管控、供应链管理和售后服务等多个环节。合理的流程可以化繁为简，提升沟通及合作效率，降低风险，确保项目按计划交付。 本书内容分为10章，分别对硬件产品开发过程中的各个关键环节进行了详细的介绍。每个环节都有相应的模板和说明，并且通过实际

随着万物互联以及智能时代的到来，软件的形态将发生巨大的变化。一方面，移动应用和移动互联网领域仍然 强力驱动人机交互、设备协同、智能化、安全性等方向的创新；另一方面，人工智能也同样驱动软件朝智能化、端 边云协同等方向演进。新技术、新场景下应用软件的开发对编程语言提出了新的诉求和挑战。 华为自研的仓颉编程语言作为一款面向全

本书详细介绍大数据采集与清洗的相关知识和技术，共9章，分别是概述、网络爬虫基础、网页数据抓取、缓存下载页面、并发/并行爬取、用Selenium抓取动态内容、Scrapy爬虫框架及其应用、大数据平台系统日志采集、pandas数据清洗。本书大体上由数据采集（第2～8章）和数据清洗（第9章）两部分内容构成，以Python作为

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的

本书内容涵盖分布式理论基础、大数据处理架构Hadoop、Hadoop分布式文件系统、基于Hadoop的数据仓库工具Hive、分布式数据库HBase、分布式计算框架MapReduce、基于内存的分布式计算框架Spark、分布式计算框架Flink、分布式协作服务ZooKeeper等大数据平台架构核心理论与重要组件，以及资源

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随着大语言模型（LLM）技术的突破，人工智能正从"语言专家”演变为具备行动能力的智能体。大语言模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体革新了传统GUI的自动化方式，不再依赖脚本或规则，而是通过自然语言理解、屏幕解析和自主决策，高效、灵活地执行任务。本书系统介绍这一新兴领域的发展背景、核心技术与应用场景，涵盖GUI智能体的

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