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大模型工程化:AI驅動下的數(shù)據(jù)體系
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大模型在眾多領域得到了廣泛應用,促進了AI技術的整合和創(chuàng)新。然而,在實際應用過程中,直接將大模型應用于特定行業(yè)常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設。本書分為6個部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發(fā)展與應用,從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開,重點介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產,圍繞數(shù)據(jù)資產重塑、數(shù)據(jù)資產標準、數(shù)據(jù)資產建設、數(shù)據(jù)資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理,涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用,通過游戲領域的經營分析案例,系統(tǒng)地闡述如何實現(xiàn)業(yè)務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數(shù)據(jù)工程師閱讀,也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀,還適合希望利用AI提升業(yè)務效率的企業(yè)決策者閱讀。

騰訊游戲數(shù)據(jù)團隊編著 ·人工智能 ·15.6萬字

數(shù)字圖像處理技術:基于Python的實現(xiàn)
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本書全面介紹數(shù)字圖像處理的基本理論、基本算法,以及基于Python語言的實現(xiàn),不僅關注理論與實踐的結合,還關注基本理論和基本算法的研究發(fā)展及延伸。本書共8章。第1章簡要介紹數(shù)字圖像的基本概念、基本的圖像處理系統(tǒng),以及數(shù)字圖像處理技術的應用與發(fā)展等。第2章針對Python語言在圖像處理算法開發(fā)中的應用,概述Python開發(fā)環(huán)境配置、Python基本語法等。在前兩章的基礎上,第3~8章逐一介紹圖像的像素運算與幾何變換、圖像的空間域處理、圖像的頻率域處理、圖像復原、圖像分割及形態(tài)學圖像處理等理論內容和主要算法的Python代碼實現(xiàn)。此外,在代碼實現(xiàn)部分,本書還附加了相關Python圖像處理函數(shù)的詳細使用說明。同時,考慮初學者的接受程度,部分章節(jié)安排了綜合應用案例或經典算法改進的相關內容,旨在幫助讀者豐富認知、拓寬視野。本書內容系統(tǒng),重點突出,工程實現(xiàn)介紹詳盡,可以作為高等學校工科電子信息相關專業(yè)的本科生和研究生的數(shù)字圖像處理課程教材,也可以作為從事數(shù)字圖像處理相關工作的開發(fā)人員的參考書。

梁義濤 李永鋒 鞏立新 張慶輝 傅洪亮編著 ·圖形圖像 ·12.1萬字

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