使用AI時代最火紅的Python語言
深入剖析麥剋納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控製
使用OpenCV配閤攝影機達成顏色、人臉的AI辨識
活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法
打造多功能自駕車智能係統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型
圖書描述
好的，這是一份關於其他主題的圖書簡介，旨在詳細介紹其內容，同時不涉及您提到的特定書籍信息。 --- 圖書名稱：深入解析現代數據科學與機器學習實戰：從理論到生産級應用 圖書簡介 在當今這個數據驅動的時代，掌握數據科學與機器學習（ML）的核心技術與實踐已成為專業人士和技術愛好者的必備技能。本書旨在提供一個全麵、深入且高度實用的指南，帶領讀者穿越數據科學的各個關鍵階段，從基礎理論的夯實到復雜模型的構建、部署與優化，全麵覆蓋當前行業內的前沿技術與最佳實踐。 核心內容概覽 本書結構清晰，分為理論基礎、核心算法、數據工程、模型部署與 MLOps 四大部分，確保讀者不僅理解“如何做”，更能理解“為什麼這樣做”。 第一部分：數據科學基石與Python生態 本部分著重於為後續的高級主題打下堅實的基礎。我們將從Python編程環境的搭建開始，重點介紹現代數據科學的“三駕馬車”：NumPy、Pandas 和 Matplotlib/Seaborn。 高效數據處理與清洗： 深入探討 Pandas 的高級操作，包括多級索引、時間序列處理、數據閤並與重塑（`pivot`、`melt`）。我們將展示如何使用嚮量化操作替代低效的循環，從而實現大規模數據集的快速預處理。 統計學與概率論迴顧： 結閤實際案例，復習貝葉斯定理、中心極限定理、假設檢驗（t-檢驗、ANOVA）等關鍵統計概念，強調它們在數據分析決策中的實際應用。 數據可視化進階： 超越基礎圖錶，本書教授如何利用 Matplotlib 和 Seaborn 創作齣具有敘事性的可視化作品，包括使用 Plotly 和 Bokeh 進行交互式儀錶闆的構建，以清晰有效地傳達復雜的分析結果。 第二部分：機器學習核心算法的精講與實踐 本部分是本書的核心，全麵覆蓋經典到現代的機器學習算法，強調算法背後的數學原理與實際參數調優。 監督學習的深度剖析： 詳細講解綫性模型（迴歸與邏輯迴歸）的正則化（L1/L2/Elastic Net）機製。隨後，深入探討決策樹、隨機森林和梯度提升機（GBM），重點對比 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 在不同數據集上的性能差異及工程優化技巧。 無監督學習與降維技術： 聚類算法（K-Means, DBSCAN, 層次聚類）的選擇標準與陷阱分析。降維方麵，除瞭主成分分析（PCA），還將引入非綫性降維方法如 t-SNE 和 UMAP，用於高維數據的可視化與特徵提取。 模型評估與選擇的科學： 細緻闡述偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。教授交叉驗證策略（如 Stratified K-Fold），以及 ROC 麯綫下麵積（AUC）、F1 分數、PR 麯綫等評估指標在不平衡數據集中的正確解讀與使用。 第三部分：深度學習前沿與遷移學習 隨著深度學習在圖像、文本和序列數據處理中占據主導地位，本部分將聚焦於使用 TensorFlow 2.x 和 PyTorch 構建高性能神經網絡。 神經網絡基礎與實踐： 從激活函數（ReLU 傢族、Swish）的選擇到優化器（AdamW, Ranger）的演變，係統介紹現代深度學習架構。我們將通過 Keras 3.0 風格的代碼，演示如何高效地構建、訓練和調試復雜的網絡結構。 計算機視覺（CV）實戰： 重點講解捲積神經網絡（CNNs）的設計原則。通過 ResNet、EfficientNet 等架構的解析，指導讀者完成圖像分類、目標檢測（如 YOLOv8 基礎原理）和圖像分割任務。 自然語言處理（NLP）與 Transformer 架構： 本章將是現代 NLP 的核心。詳細解析 Transformer 模型的自注意力機製（Self-Attention）。隨後，介紹主流預訓練模型（BERT, GPT 傢族的基礎概念），並演示如何利用 Hugging Face 生態係統進行高效的遷移學習和微調（Fine-tuning）。 第四部分：從原型到生産：MLOps 與係統集成 理論模型隻有投入實際應用纔有價值。本部分著重於將訓練好的模型轉化為穩定、可維護的生産服務。 特徵工程與特徵存儲： 探討如何構建可重復、一緻的特徵管道。介紹特徵存儲（Feature Store）的概念及其在保證訓練與推理數據一緻性方麵的重要性。 模型部署策略： 涵蓋將模型打包和部署的多種方法。包括使用 Flask/FastAPI 搭建 RESTful API 服務、使用 Docker 容器化模型環境，以及利用雲服務（如 AWS SageMaker 或 Azure ML）進行彈性部署。 模型監控與可解釋性（XAI）： 部署後的模型需要持續的健康檢查。我們將介紹漂移（Data Drift 和 Concept Drift）的檢測方法。同時，通過 SHAP 和 LIME 等工具，講解如何提高模型決策的透明度和可解釋性，滿足閤規性要求。 本書特色 本書的每一章都配有真實世界的數據集和完整的代碼示例（可通過在綫倉庫獲取）。我們堅持“動手學習”的原則，所有代碼均經過優化，確保讀者能夠無縫銜接到自己的項目中。本書不僅僅是算法的羅列，更是對整個數據科學生命周期的結構化梳理，旨在培養齣能夠獨立完成端到端數據科學項目的專業人纔。 適閤讀者 有一定 Python 基礎，希望係統學習數據科學和機器學習的工程師、分析師。 正在進行或計劃轉嚮深度學習領域的從業者。 希望瞭解如何將 ML 模型投入生産環境，構建 MLOps 流程的技術團隊。
著者信息
圖書目錄
Chapter 01認識樹莓派
1-1 樹莓派Raspberry Pi 的陣容
1-2 準備作業係統與開機SD 卡
1-3 設定Raspberry Pi 的網路與遠端連線
1-4 檔案上傳與下載
Chapter 02認識R2智能車的基礎電子元件與感測器控製
2-1 R2 智能車的闆載基礎電子元件控製
2-2 R2 智能車的基礎感測器控製
Chapter 03麥剋納姆輪移動底盤
3-1 認識麥剋納姆輪
3-2 R2 智能車麥剋納姆輪的控製原理
3-3 R2 智能車的麥剋納姆輪控製實作
Chapter 04認識伺服馬達與機器手臂的控製
4-1 伺服馬達的控製實驗
4-2 R2 智能車、影像、機器手臂整閤控製
Chapter 05視訊影像的基礎應用
5-1 顏色辨識與追蹤
5-2 自動循跡追蹤辨識與紅綠燈辨識
5-3 進階循跡追蹤辨識
Chapter 06臉部辨識與訓練
6-1 哈爾特徵（Haar-like features）
6-2 LBP（Local binary patterns）演算法
6-3 正樣本（positive）與負樣本（negative）
Chapter 07機器學習machine learning
7-1 Teachable Machine 視覺分類線上工具
7-2 Support Vector Machine 支援嚮量機
7-3 SSD 演算法
Chapter 08MQTT介紹與應用
8-1 安裝MQTT APP
8-2 MQTT 實作
圖書序言
- ISBN：9789865234164
- 規格：平裝 / 320頁 / 21 x 28.1 x 1.44 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：電腦資訊> 電腦硬體/創客> 電子裝置/創客/機器人設計
圖書試讀
用户评价
评分
對於我們這種非科班齣身，但對科技硬體充滿熱情的「斜槓學習者」來說，一本好的教材必須要有極高的操作手冊價值。這本《超入門實作 Python R2 多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版》光是「最新版」這三個字，就讓我很放心，畢竟樹莓派的作業係統和相關函式庫更新速度很快，過時的教材很容易讓人花時間在環境配置上，而不是核心學習。我特別欣賞它將硬體平颱（R2）和核心處理器（RPi 4B）做瞭明確的結閤，這代錶書中的範例是經過驗證，可以直接對應到我手上的設備。我更想知道的是，書中對於 Python 語法的解釋是否夠貼近工程應用的實務需求？例如，當我們處理車速控製這類需要即時響應的場景時，書裡是如何教導讀者如何優化程式碼的效率？如果它能針對實際運行時可能遇到的延遲問題，提供一些初階的效能調校技巧，那就太棒瞭。這會讓我感覺到，這本書不僅僅是教我做一個玩具，而是讓我學習如何構建一個可靠的嵌入式係統。
评分說實在話，市麵上講樹莓派的書很多，但能把 Python 的應用寫得既深入淺齣，又能完美對應到實體硬體操作的，著實是鳳毛麟角。我對這本《超入門實作 Python R2 多功能智能車》抱持著極高的期待，主要是因為它主打的是「多功能」智能車，這暗示著裡麵的應用絕非隻是簡單的前進後退，很可能涵蓋瞭循跡、避障，甚至更進階的感測器應用。我希望它能清晰地展示如何利用樹莓派強大的運算能力，去處理來自不同感測器的即時數據流，並做齣相對應的決策。特別是 R2 平颱，如果能搭配書中詳盡的範例，讓我理解如何透過 Python 程式碼去控製馬達驅動器和各類感測器模組的底層邏輯，那將比單純複製貼上程式碼要有價值得多。一個好的入門書，應該是要讓你從「會用」進階到「懂原理」，而不是學完就忘。從書名提供的線索來看，這本似乎有機會達到這種深度。
评分我最近一直在關注機器人自造領域的趨勢，發現現在的開發越來越傾嚮於模組化和快速原型製作。這本《超入門實作 Python R2 多功能智能車》正好抓住瞭這個脈動，它提供瞭一個基於 R2 平颱的成熟框架，讓使用者可以專注於上層邏輯的開發。我最期待的是書中對「診斷‧加值」這一概念的闡釋。在實務上，軟體齣錯往往比硬體燒壞更難定位。如果 MOSME 行動學習一點通這個輔助機製，真的能像它說的那樣，提供清晰的錯誤排解指引，那對於入門者來說，無疑是打瞭劑強心針。我希望這本書能教會我如何像一個真正的工程師那樣去思考：如何係統性地排除問題，而不是盲目地修改程式碼。此外，對於樹莓派 4B 的資源管理，例如如何有效利用其多核心特性來分配感測器數據處理和運動控製的任務，如果書中能提供一些前瞻性的指導，那這本書的價值就遠遠超過一本單純的組裝指南瞭，它會變成一本引領我進入更複雜機器人開發領域的墊腳石。
评分哇，這本《超入門實作 Python R2 多功能智能車》的內容設計，真的有戳中我這個想踏入自走車領域，但又害怕被過多硬核技術壓垮的新手痛點。我試過幾次想從網路上找零散的教學資源來組裝類似的車子，結果總是東拼西湊，遇到套件不相容或是軟體版本衝突就卡關，搞得一肚子火。這本書最大的吸引力，就在於它提供瞭一整套打包好的解決方案，從硬體的認識、元件的連接，到最核心的 Python 程式撰寫，似乎都做瞭非常細緻的鋪陳。我特別關注到它強調 R2 平颱的通用性，這意味著我未來可能不隻侷限於書本上的範例，還能利用這個底盤去延伸開發其他應用，這對於喜歡客製化的玩傢來說，簡直是福音。而且，書中特別提到「診斷‧加值」的 MOSME 模組，讓我感受到作者群對於讀者學習過程中的痛點是有深入研究的，不像有些教科書隻是單方麵輸齣知識，卻忽略瞭學習者在除錯時的挫敗感。這種強調除錯與優化的學習輔助，比起單純的程式碼堆砌，更能建立起我對整個係統的信心。
评分這本標榜著「超入門」的書，老實說，光看書名跟豐富的周邊配件介紹，就讓我這個對樹莓派跟車載電子學半生不熟的電子迷眼睛一亮。我本身是個標準的電子科係畢業生，但畢業後大多接觸的都是傳統的工業控製，對於現在火熱的物聯網（IoT）跟自走車領域，說真的，有點手癢又怕踩雷。會選這本，主要是看上它結閤瞭 R2 多功能智能車平颱，而且還有「MOSME 行動學習一點通」這個診斷加值的輔助工具，感覺就是一套完整的從零到有的學習路徑圖。我最擔心的就是買瞭書迴傢，理論講瞭一堆，但實作時遇到問題卻求助無門，變成書櫃上又多一本昂貴的裝飾品。特別是樹莓派 4B 這種核心平颱的應用，軟硬體的整閤度要求高，一步錯可能就得花大錢重來。這本書的編排風格，據說很強調動手做，希望它真的能像廣告打的，讓入門者也能輕鬆上手，而不是一開始就拋齣一堆複雜的程式碼跟電路圖把我嚇跑。期待它能真正幫我跨越那道「理論到實務」的鴻溝，讓我那颱閒置許久的樹莓派能真正跑起來，不隻是當個單闆電腦，而是能成為一個可以移動、可以感知環境的聰明小車。
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