牛牛的什么

一本書全面了解生成式AI的發展與創作能力，并為我所用。20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技術，帶來的潛在回報十分可觀。AI的發展勢不可當，已經由擅長分析的傳統AI過渡到擅長創作的生成式AI，并加速向這個時代的每一個人走來。生成式AI的發展如火如荼，為人們的工作和生活帶來了許多便利。在這本書中，大部分文字、圖片，以及每章末尾有些讓人摸不著頭腦的笑話，均是由AI生成的，涵蓋ChatGPT、Quillbot、Midjourney、Dall-E、Dream.AI、Lexica、Grammarly、ClippingMagic和Tome等眾多目前流行的AI應用。

·8.1萬字

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機器人圖形化編程：從0到1

本書由淺入深地介紹了圖形化編程的基礎知識及智能硬件的應用原理。本書共分為7章，內容包括：機器人概論章節，介紹了機器人的發展史和具有時代標志性的發明案例。模塊化機器人章節，介紹了模塊化機器人在課堂教學中的優勢以及部分生活中的應用場景。圖形化編程章節，講解了編程的基礎知識，例如程序的三種基本結構“順序結構、選擇結構和循環結構”；程序中的運算符種類，如“算術運算符、賦值運算符、比較運算符和邏輯運算符”以及變量等編程知識。傳感器部分，主要介紹了生活中常見的幾種傳感器以及課堂中常用的傳感器，如“手勢傳感器、觸摸傳感器、測距傳感器和壓力傳感器”。機器人編程實例，講解了結合智能硬件的編程案例。本書既可以作為中小學信息技術教師的教學參考用書，又可以作為從事機器人開發相關行業人員的指導用書。

·2.2萬字

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ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化

這是一本系統梳理并深入解析ChatGPT核心技術、算法實現、工作原理、訓練方法的著作，也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：ChatGPT的工作流程和技術棧；ChatGPT的工作原理和算法實現；基于Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理；強化學習的基礎知識；提示學習與大模型涌現出的上下文學習、思維鏈；大模型的訓練方法及常見的分布式訓練框架；基于人工反饋的強化學習整體框架；從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓練過程。本書集理論、實戰和產業應用于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發或使用其他大模型，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·13.2萬字

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人工智能導論

本書根據人工智能技術服務專業人才培養的需求，以智能機器人為載體，以揭開人工智能的神秘面紗為主線進行編寫，設置了5個學習情境。學習情境1主要介紹人工智能的發展和應用，引起學習者的興趣；學習情境2主要從智能機器如何進行知識存儲的角度來理解人工智能；學習情境3主要從智能機器如何使用知識進行探索世界和求解問題的角度來進一步理解人工智能；學習情境4主要從智能機器如何進行自主學習知識、增長智慧的角度來理解人工智能；學習情境5主要從人工智能的自然辯證法視角理解人工智能的本質，從社會學角度給智能機器添加倫理與法律的約束，從而消除人類對人工智能的恐懼，使得人工智能技術更好地為人類服務。本書在思政方面圍繞“愛國精神、崇尚科技、思維模式、樂觀進取”，將其與人工智能技術進行“術道融合”，結合“做中學、做中悟”的方式來開展立德樹人的工作。本書可作為高等職業院校電子信息類專業、機電一體化專業、應用電子技術專業及相關專業的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。

·13.7萬字

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基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設計

本書主要講解最新的EDA設計軟件NIMultisim11在PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器設計中的應用，包括PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器分別介紹、如何使用仿真平臺、具體仿真步驟及過程、匯編及C語言的要點、基本的編程方法、圖形化設計的使用、VHDL代碼的自動生成方法、梯形圖的設計過程、各種接口電路的使用等內容，并給出了大量的仿真實例。

·11.9萬字

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人工智能數據處理

本書是大數據處理的基礎教材。從介紹基礎的大數據采集開始，關注數據的采集、數據預處理、數據的可視化、數據的標注，以及大數據的相關應用等大數據的處理知識。其中，既包括文本或數值相關數據的處理，也包括對圖片這樣的非結構化數據的梳理。知識內容涵蓋面較為廣泛。本書以項目制的方式編寫，淺顯易懂，可以讓沒有相關經驗的讀者，比如高職高專的人工智能相關專業的學生，在短時間內了解人工智能數據處理相關知識，并在各自的領域提高工作效率和產出。

·5.8萬字

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OpenCV4.5計算機視覺開發實戰：基于Python

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。本書基于Python3.8全面、系統地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發環境與答疑服務。本書共分15章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運動跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計算機視覺與圖像處理、人工智能算法的開發人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的師生教學參考。

·16.8萬字

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ChatGPT、AutoGPT與10億崗位沖擊：GPT-4、GPT-5等迭代和AIGC、AGI生存

通用智力是人類區別萬物并高于萬物的獨有神器和最后一道保護屏障，之前的AI工具諸如深藍、阿爾法狗等雖然非常強大，但其功能單一，不能遷移通用。ChatGPT、AutoGPT和GPT-4、GPT-5等或許正在敲開“通用智能”的大門，潘多拉魔盒或將由此打開，所以ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等的橫空出世，具有劃時代的重大意義。本書圍繞、聯動AI領域諸如大模型、預訓練、微調、人類反饋強化學習、Al對齊、AIGC、NLP、Transformer、自監督學習、遷移學習、深度學習、大數據、算法、算力等眾多前沿概念和技術，詳細介紹了ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等產生、火爆、強大的緣由，并對其構造機制、訓練過程、技術難點痛點、特色、局限性、同類科技、操作應用、生態落地、與現實社會的關系，以及對人類社會和個體的利好與巨大沖擊等進行了翔實的闡釋，同時還思考了面對如此“難卜未來”的大科技，人類該何去何從，人們該如何應對工作、崗位與生存威脅等熱點、深層次問題，力求打造一部由熱點引爆、向民眾科普Al前沿知識的力作。

·5.5萬字

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RPA智能機器人：實施方法和行業解決方案

這是一部為企業應用RPA智能機器人提供實施方法論和解決方案的著作。作者團隊RPA技術、產品和實踐方面有深厚的積累，不僅有作者研發出了行業領先的國產RPA產品，同時也有作者在萬人規模的大企業中成功推廣和應用國際最有名的RPA產品。本書首先講清楚了RPA平臺的技術架構和原理、RPA應用場景的發現和規劃等必備的理論知識，然后重點講解了人力資源、財務、稅務、ERP等領域的RPA實施方法和解決方案，具有非常強的實戰指導意義。

·5.2萬字

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神經網絡設計與實現

本書是一本神經網絡實踐進階指南，適合對AI和深度學習感興趣并且想進一步提高技能的讀者閱讀。本書從機器學習基礎、深度學習應用和高級機器學習這三個方面入手，結合算法理論、代碼實現和應用場景，介紹了機器學習的新動向和新技術。本書分為三部分：第1部分網絡神經入門，主要介紹了人工智能歷史、機器學習概述和神經網絡基礎；第二部分，深度學習應用，主要是基于卷積神經網絡圖像處理、文本挖掘、循環神經網絡、利用遷移學習重用神經網絡；第三部分，高級應用領域，主要介紹對生成對抗網絡、自動編碼器、損失函數、深度信度網絡、強化學習基本定義等。

·6.6萬字

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三維人臉建模方法研究與應用

真實感三維人臉建模技術是計算機視覺領域一個備受關注的研究熱點，基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結合作者自身的研究經歷，回顧該領域的發展過程，介紹形變模型建模方法的基本原理和關鍵技術。本書可分為四部分：第一部分介紹三維人臉建模的預備內容（發展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法）；第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括：基于典型相關性分析的三維人臉建模，基于粒子群優化算法的三維人臉建模方法研究；第三部分介紹三維人臉識別方面的工作，包括基于LBP的三維人臉識別，基于系數表示的三維人臉識別、基于幾何特征的三維人臉識別和帶表情三維人臉識別；第四部分介紹三維人臉建模方法的相關應用，包括基于形變模型的三維人臉樣本生成，三維人臉衰老數據生成，戴眼鏡三維人臉樣本的生成，三維人臉識別和三維人臉表情建模和識別；最后一部分是三維人臉建模在動畫方面的應用，包括基于MPEG-4的三維人臉動畫研究、基于多層次模型驅動的三維人臉動畫研究和基于一般模型驅動的三維人臉動畫研究。

·7.7萬字

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集成運動控制系統工程實戰

本書包括集成運動控制系統技術基礎、組建入門、集成案例三部分。技術基礎部分主要介紹整個系統涵蓋的基本理論知識，包括運動控制系統的概述、運動控制系統電氣基礎及現場總線控制等內容；組建入門部分基于施耐德電氣的運動控制產品展開，介紹了各產品的硬件使用及軟件的基本配置，并結合簡單的實例闡述每種設備的基本應用，然后在此基礎上詳細介紹了典型總線控制方式的實現；集成案例部分共有5個綜合系統案例，詳細闡述了系統的設計方案和實現步驟，供讀者進行綜合實踐鍛煉。

·9.3萬字

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人形機器人（原書第2版）

本書結合人形機器人研究中各類先進方法，系統地介紹了驅動人形機器人運動的基礎知識、推導過程以及應用案例，闡述了人形機器人的運動學、動力學表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關系，描述了人形機器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動作的實現方法，最后介紹了動力學建模、仿真和高效動力學的計算方法。

·8.7萬字

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計算機應用與數據分析+人工智能

全書共分為8個項目，包括計算機與信息技術基礎、認識Internet、Windows10操作系統的使用、Word2016文檔編輯與管理、Excel2016數據統計與分析、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、人工智能技術及應用概論、大數據技術原理及應用概論。各項目內容通過任務逐步展開，有利于適應高等職業院校項目化教學要求，適應高職學生的學習特點。本書簡明通俗，便于理解，不僅可以拓寬知識面，還可以培養學生的計算機應用能力和解決問題的能力。本書具有簡明、實用、操作性強等特點，既可作為高等職業院校各專業計算機基礎的教學用書，也可作為一般讀者和專業人員的自學參考書，還可作為培訓教材。

·14.9萬字

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移動互聯網時代的智能終端安全

本書從智能終端面臨的安全威脅和安全需求說起，分層次的歸納了智能終端面臨的安全威脅和安全需求，并分別講述了終端硬件、系統內核、國產智能終端操作系統、應用和應用商店等各個層面的安全技術和實施策略，從終端、終端產品、云端、標準化工作等層面總結并提出終端信息安全解決參考方案。本書內容涉及終端信息安全的各個方面，可以為終端安全產品規劃部署提供有益參考，對構建完善的終端安全體系具有重要意義，適合于安全行業人員、運營商及通信業內人士，以及希望了解更多終端信息安全知識的從業者參考閱讀。

·6.9萬字

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Python+ChatGPT辦公自動化實戰

本書對Python在職場辦公領域的應用進行了系統梳理與介紹。全書共12章，第1～6章主要圍繞與Python辦公自動化相關的基礎知識展開；第7～12章包括走進ChatGPT，文件操作自動化，Word、PPT辦公自動化，Excel辦公自動化，PDF文檔操作自動化和郵件發送，數據分析與可視化等內容。本書提供了豐富的案例，并配有相關資源，以增強讀者的實戰能力。本書內容易學易懂，適合追求高效工作、對辦公自動化感興趣的產品經理、運營人員等職場人士閱讀。

·11.9萬字

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樹莓派創客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉機器人的必備軟硬件知識與技術。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構建樹莓派項目。本部分學會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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深度學習與機器人

本書基于卷積神經網絡和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結合移動機器人講解了具體的開發過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導航提供了理論指導。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區巡檢或無人配送實例的縮影。通過基于理論的實踐，本書不局限于具體的平臺和場景，可以作為實現深度學習的通用化方法。本書源于工程化實踐，抽象為具體方法和案例，為學習基于深度學習的機器人技術提供了指南。