本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。

该合集系统整合“工浦机器视觉”与“海康视觉”两大工业视觉课程体系。工浦部分采用四阶段进阶：首月夯实C#基础(语法、面向对象、WinForm、数据库/通信开发)；次月专攻Halcon算法(图像采集、Blob分析、几何定位、测量、OCR/码识别)；第三月实现C#与Halcon联合编程(含相机/光源选型、视觉方案设计及框架集成)；末月深入运动控制(雷赛系统实战、通信协议)。配套丰富实战素材与设备手册。海康部分基于VisionMaster平台，通过14个项目详解工业视觉全流程：涵盖硬件选型(相机/镜头/光源)、模板匹配、Blob分析、尺寸测量(带标定)、逻辑判断、通信输出，并提供深度学习模块及工业检测素材(字符、瑕疵、分类等)。课程聚焦培养从算法开发到系统集成的全栈机器视觉工程师能力。

作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导你从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。

全书共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、机器学习常用库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，并通过3个综合实战项目帮助读者巩固所学技能。本书主要章节都给出了对应的示例及其详细的分析步骤，方便读者从编程中掌握机器学习基础算法及应用。

本书旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。全书共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念;并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程,以及BERT模型的预训练和微调技术。

本书由安德鲁·格拉斯纳撰写，详细介绍了深度学习的基础知识及其实际应用。内容涵盖了从基础概念到具体实现的技术要点，适合希望深入了解深度学习的读者。

本书是计算机科学与人工智能领域的重要入门教材，内容涵盖机器学习的基础知识、经典方法和进阶知识。全书共16章，分为基础知识、常用方法和进阶专题三个部分，适合大学理工科本科生、研究生及对机器学习感兴趣的人士阅读。书中内容尽量减少数学使用，但涉及少量概率、统计、代数等基础理论，并附有相关数学知识简介。