书籍：A Hands-On Introduction to Machine Learning 作者：Chirag Shah 出版：Cambridge University Press 下载：https://mp.weixin.qq.com/s/2uozFdTsrEkoUY-MPkGbOA

书籍：TensorFlow 2.0 Computer Vision Cookbook: Implement machine learning solutions to overcome various computer vision challenges 作者：Jesús Martínez 出版：Packt Publishing https://mp.weixin.qq.com/s/sh3u3myU_GM5eMPKsEa88g

书籍：Digital Image Processing and Analysis: Computer Vision and Image Analysis 4th Edition 作者：Scott E Umbaugh 出版：CRC Press 地址：https://mp.weixin.qq.com/s/QrNukaU5ePtcTandcrb6dg

书籍：Build Your Own Robot: Using Python, CRICKIT, and Raspberry PI 作者：Marwan Alsabbagh 出版：Manning 下载：https://mp.weixin.qq.com/s/4ijPqEHhtyayyVTRDl9sWA

书籍：Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines 作者：Xavier Vasques 出版：Wiley 下载：https://mp.weixin.qq.com/s/rPj9vWgPoYBYi_i2sR8sPQ

书籍：Practical Robotics in C++: Build and Program Real Autonomous Robots Using Raspberry Pi 作者：Lloyd Brombach 出版：BPB Publications 01 书籍介绍 《基于C++的实用机器人技术》一书教授了完整的机器人技术：从为机器人控制器设置计算机到为轮式电机供电。本书为您提供了用于构建移动机器人平台的有关电子、硬件和软件方面的车间知识。 您将学习如何利用传感器检测障碍物，如何训练您的机器人构建地图并规划避障路径，以及如何构建模块化的代码结构以及与其他机器

书籍：Machine Learning for Decision Makers: Cognitive Computing Fundamentals for Better Decision Making，2nd 作者：Patanjali Kashyap 出版：Apress

书籍：Kalman Filtering: with Real-Time Applications，5th 作者：Charles K. Chui，GuanRong Chen 出版：Springer 这个版本全面讨论了卡尔曼滤波的数学理论和计算方案。滤波算法通过不同途径导出，包括由一系列基本步骤组成的直接方法，以及基于创新投影的间接方法。 主题包括具有相关噪声或有色噪声系统的卡尔曼滤波，用于非时变系统的限制卡尔曼滤波，用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波，用于不确定系统的区间卡尔曼滤波，以及用于随机信号的多分辨率分析的小

书籍：Essential Math for AI：Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems 作者: Hala Nelson 出版: O'Reilly Media 书籍地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TON38x3njRoXdrAc-XRAMA

书籍：Precalculus: Graphical, Numerical, Algebraic (10th Global Edition) 作者：Franklin Demana，Bert Waits，Gregory Foley，Daniel Kennedy，Dave Bock 出版：Pearson 如果你正在寻找一种有效的方法来从预备微积分过渡到微积分，那么《预微积分：图形、数值、代数，第10版》-国际版，正是你所需要的。本书提供了解决问题的平衡方法，涵盖了掌握预微积分所需的所有必要方面。其主要特点是“四法则”概念，强调利用代数、数值、图形和语言方法全面解决问题。 本书第10版国际版

书籍：Machine Learning Techniques for Time Series Classification 作者：Michael Botsch 出版：Cuvillier Verlag 时间序列的分类是各个领域中重要的任务，例如医学、金融和工业应用。本书讨论了利用机器学习技术进行强时间分类。 在这里，必须解决两个问题：即检测类别标签更改的时间点以及正确分配标签。为此，引入了基于场景的随机森林算法和一种分段和标记方法。后者可使用增强动态时间扭曲相似度测量或可解释的广义径向基函数分类器实现。 本书中提出的主要

书籍：Artificial Intelligence for Scientific Discoveries 作者：Raban Iten 出版：Springer 01 书籍介绍 人工智能是否将很快完成研究工作，从而使人类研究者变得多余？ 这本书解释了利用机器学习发现物理概念的现代方法，并阐明了它们的优势和局限性，并且讨论了实验装置和物理模型的自动化创建以及模型测试。 本书的重点是模型创建的一个重要步骤的自动化，即找到最少数量的自然参数，其中包含足够的信息来对所考虑的系统进行预测。这种方法的基本思想是

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