不朽的情缘中奖视频

本書深入探討了AI（人工智能）如何革新軟件開發領域，從AI輔助編程的演變、優勢與挑戰到具體的工具與技術實現，為開發者打開了一個全新的世界。全書共10章，第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起；第2章深入技術細節，解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理；第3章討論了提示工程的重要性，以及如何與AI工具進行有效溝通；第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例，展示了AI在實際開發中的應用；第6章擴展到通用大語言模型，如ChatGPT和GPT-4，探討了它們在日常任務處理中的應用；第7章和第8章覆蓋了軟件開發的早期階段和代碼編寫過程，展示了AI如何輔助決策、提高學習效率和代碼質量；第9章討論了調試、測試和部署過程中AI的作用；第10章總結了AI輔助編程的一些啟示，包括學習曲線、優勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發者、編程愛好者、技術項目經理、高等院校計算機科學專業的學生及對AI在編程領域的應用感興趣的專業人士閱讀。

·11萬字

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深入淺出神經網絡與深度學習

本書深入講解神經網絡和深度學習技術，側重于闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數字識別項目示例，介紹神經網絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經網絡等內容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復雜的模式識別問題。

·13.1萬字

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大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

·15.8萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現、濾波器模型、MATLAB在通信系統中的應用及示例、通信系統的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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深度學習從0到1

深度學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。本書是一本介紹深度學習理論和實戰應用的教程，從深度學習的發展歷史，單層感知器，線性神經網絡，BP神經網絡，一直介紹到深度學習算法卷積神經網絡CNN，長短時記憶網絡LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號三方面分別介紹了深度學習算法的實際應用。案例實戰部分使用的深度學習框架為Tensorflow2/Keras。

·16.3萬字

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大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

·20.1萬字

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知識圖譜導論

知識圖譜的發展歷史源遠流長，從經典人工智能的核心命題——知識工程，到互聯網時代的語義Web，再到當下很多領域構建的數千億級別的現代知識圖譜。知識圖譜兼具人工智能、大數據和互聯網的多重技術基因，是知識表示、表示學習、自然語言處理、圖數據庫和圖計算等多個領域技術的綜合集成。本書全面覆蓋了知識圖譜的表示、存儲、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，一百多個基礎知識點的內容，同時囊括多模態知識圖譜、知識圖譜與圖神經網絡的融合、本體表示學習、事理知識圖譜，以及知識增強的語言預訓練模型等新熱點、新發展。作為一本導論性質的書，本書希望幫助初學者梳理知識圖譜的基本知識點和關鍵技術要素，也希望幫助技術決策者建立知識圖譜的整體視圖和系統工程觀，為前沿科研人員拓展創新視野和研究方向。本書在技術廣度和深度上兼具極強的參考性，適合高等院校的計算機專業師生閱讀，也可供計算機相關行業的管理者和研發人員參考。

·16.1萬字

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ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現的角度講解了大語言模型的訓練策略、數據處理方法，以及如何利用策略優化和人類反饋來進一步提升模型的表現；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發展趨勢進行預測，探討數據資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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生產系統仿真：Plant Simulation應用教程

本書共分8章，第1章介紹生產過程中的波動對生產系統效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業生產線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關鍵參數進行優化；第3、4章對設施規劃中的兩種經典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優布置方案；第5、6章全面系統地介紹生產計劃調度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

·12.8萬字

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ROS機器人開發實踐

本書以《ROS探索總結》系列博文為基礎，重新整理了ROS相關基礎要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設計原理；在此基礎上，本書以實踐為重心，講解大量機器視覺、機器語音、機械臂控制、SLAM和導航、機器學習等多方面ROS應用的實現原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內容，幫助讀者在實現ROS基礎功能的同時深入理解基于ROS的機器人開發，將書中的內容用于實踐。

·17萬字

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智能家居產品從設計到運營

本書根據作者多年互聯網和智能家居的從業經驗編寫而成，提出了智能家居產品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產品需要滿足的三個條件：優越的技術、友好的用戶體驗和有效的市場策略。同時，從產品設計、用戶和行業參與者等多個角度分析了智能家居這一新興行業。此外，書中引用的一些國外的產品實例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發。

·8.1萬字

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Python強化學習：算法、核心技術與行業應用

本書使用受現實世界商業和行業問題啟發的實際示例來講授強化學習技術的相關知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學習的必要背景，包括定義、數學基礎和強化學習解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學習算法（規模化的深度Q-學習、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學習等），包括每種算法的優缺點；第三部分介紹強化學習中的高級技術，包括機器教學、泛化和域隨機化、元強化學習等主題，還涵蓋強化學習中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學習的各種應用，例如自主系統、供應鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網絡安全等，并討論強化學習領域的一些挑戰及未來方向。學完本書，你將掌握如何訓練和部署自己的強化學習智能體來解決強化學習問題。

·19.5萬字

科學之路

“圖靈獎”得主、“深度學習三巨頭”之一、“卷積神經網絡之父”……由于在人工智能領域的突出貢獻，楊立昆被中國計算機科學界和企業界所熟知。楊立昆的科學之路，譜寫了一段關于勇氣的宣言。他為了知識本身求學，而不是文憑，他用自己的經歷，證明了通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學思維的形成奠定了堅實的理論基礎。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間里不被人看好。在人工神經網絡研究的低谷期，他寂寞地堅持，終于取得了舉世矚目的成就。人工智能正在顛覆人類社會，未來機器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智能在我們面前崛起——這個歷史上絕無僅有的時刻發生的故事。

·19.1萬字

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人工智能產品經理：AI時代PM修煉手冊（修訂版）

從取代簡單機械的重復勞動到輔助內容創作、醫藥開發、科學實驗，人工智能產品正以驚人的速度在各行業大展拳腳，預示著人類即將進入一個全新的發展階段。本書通過淺顯易懂的語言幫助你理解人工智能產品是什么，人工智能產品是怎么創造出來的以及人工智能產品是如何進行創新迭代的。人工智能行業的快速發展對產品經理提出了更高的要求，產品經理需要具備的專業技能是廣泛的，從產品設計、開發、營銷到服務，無一不包括在內。產品經理需要對人工智能的原理、應用場景、發展潛力等有扎實的了解，這樣才能夠將人工智能的優勢轉化為產品的優勢。本書從知識體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統地梳理了人工智能產品經理所必備的基本素質和技能，旨在幫助產品經理找到轉型升級的最佳學習路線，以成為合格的人工智能產品經理。本書適合現階段從事產品經理工作的人士轉型做人工智能產品時學習，適合以人工智能產品經理為職業理想的人士閱讀。另外，人工智能領域的企業負責人和技術骨干也適合閱讀本書，以了解企業的技術人才需求。

·10.6萬字

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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉AI

本書借助國內使用率高，并擁有自主知識產權的國產編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設計并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項目，啟蒙編程與AI知識，并學會利用AI技術解決生活中的許多問題。讀者通過自主設計程序來實現AI的相關功能，體驗AI應用，獲得快樂、成就感，培養對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術入門體驗的學習用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學生，以及開設編程、AI課程的老師學習、實踐。

·3.1萬字

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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

·18.3萬字

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AI速成課：從AI編程到構建智能軟件

本書從基礎知識入手，詳細講解通過強化學習和深度學習構建AI系統所需的一切，并通過5個完整的項目實例，循序漸進展示如何使用最佳、最簡單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構建智能軟件。具體內容包括AI工具包、Python基礎、AI基礎技巧、你的第一個AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學習、物流行業中的AI、人工大腦、自動駕駛車輛中的AI、商業中的AI、深度卷積Q學習、游戲中的AI。

·13萬字

擴散模型從原理到實戰

AIGC的應用領域日益廣泛，而在圖像生成領域，擴散模型則是AIGC技術的一個重要應用。本書以擴散模型理論知識為切入點，由淺入深地介紹了擴散模型的相關知識，并以大量生動有趣的實戰案例幫助讀者理解擴散模型的相關細節。全書共8章，詳細介紹了擴散模型的原理，以及擴散模型退化、采樣、DDIM反轉等重要概念與方法，此外還介紹了StableDiffusion、ControlNet與音頻擴散模型等內容。最后，附錄提供由擴散模型生成的高質量圖像集以及HuggingFace社區的相關資源。本書既適合所有對擴散模型感興趣的AI研究人員、相關科研人員以及在工作中有繪圖需求的從業人員閱讀，也可以作為計算機等相關專業學生的參考書。

·6.1萬字

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自然語言處理：基于預訓練模型的方法

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學習等技術的引入為自然語言處理技術帶來了一場革命，尤其是近年來出現的基于預訓練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學習等基本概念的基礎上，重點介紹新的基于預訓練模型的自然語言處理技術。本書包括基礎知識、預訓練詞向量和預訓練模型三大部分：基礎知識部分介紹自然語言處理和深度學習的基礎知識和基本工具；預訓練詞向量部分介紹靜態詞向量和動態詞向量的預訓練方法及應用；預訓練模型部分介紹幾種典型的預訓練語言模型及應用，以及預訓練模型的最新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結合具體案例提供相應的PyTorch代碼實現，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現自然語言處理模型，達到理論和實踐的統一。本書既適合具有一定機器學習基礎的高等院校學生、研究機構的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學習和自然語言處理感興趣的學生和希望進入人工智能應用領域的研究者參考。

·13.8萬字

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COMSOL Multiphysics工程實踐與理論仿真

本書是一本介紹什么是數值模擬技術，以及數值模擬技術如何與工程科學相結合，基于COMSOLMultiphysics解決實際工程問題的書。全書涉及實際工程問題的方方面面，涉及聲學、結構力學、流體力學、熱量傳遞、質量運移、電磁場計算、化學反應工程分析等等，是真正的多物理數值仿真的入門指導書。作者希望通過本書，能讓讀者理解數值仿真技術的真諦，以及這些理論知識應該如何與實際相結合。進一步，或許讀者能夠領悟經驗豐富的數值仿真工程師會如何思考問題，慢慢吸收這些經驗為自己所用。

·8.2萬字

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