斗牛扑克牌免费下载

隨著科技的不斷發(fā)展，軟硬件之間的整合越來越密切，機器人也在這樣的大環(huán)境下獲得了前所未有的發(fā)展。機器人構(gòu)建實戰(zhàn)是一本基礎(chǔ)的介紹機器人設(shè)計與搭建的指南，能夠幫助更多的人了解機器人。機器人構(gòu)建實戰(zhàn)通過6篇，共計30章內(nèi)容，全面細致地向讀者介紹了有關(guān)機器人的相關(guān)知識。機器人構(gòu)建實戰(zhàn)從基礎(chǔ)知識講起，分別介紹了避障機器人、除障機器人、全向運動機器人以及幾個綜合項目。機器人構(gòu)建實戰(zhàn)內(nèi)容全面、講解細致，可作為高等院校的機械、電子、計算機、自動化等相關(guān)專業(yè)學生的機器人課程與實訓的指導用書，也可供機器人愛好者及參加機器人比賽的師生選用。

·8.1萬字

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人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態(tài)、客觀的視角、求實的態(tài)度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統(tǒng)闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現(xiàn)狀和基本概念，并介紹了一系列關(guān)于人工智能的創(chuàng)新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創(chuàng)新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通

本書共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業(yè)案例分析。書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹。技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動態(tài)，還重點講述了AI訓練師的職業(yè)技能提升方法。案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)典案例，可以讓讀者更好地掌握AI訓練的相關(guān)技能。

·11.6萬字

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文心一言：人人都能上手的AI工具

本書作為文心一言的學習指南，全面、細致地介紹了文心一言PC端和App的各項功能和使用方法，力求通過簡潔明了的語言和圖文并茂的形式，讓讀者快速掌握文心一言的各項功能。全書共8章，首先簡單介紹了人工智能發(fā)展的幾個階段及文心一言的相關(guān)研發(fā)背景；隨后介紹了文心一言的基礎(chǔ)頁面及功能等內(nèi)容，以及文心一言在學習、工作、生活娛樂方面的應(yīng)用及相關(guān)案例；接著介紹了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最后介紹了百度旗下其他AI產(chǎn)品（文心一格和百度智能云·一念）的功能及使用方法。需要說明的是，本書基于文心一言v2.4.0編寫，鑒于版本迭代較快，讀者所用軟件版本功能及表現(xiàn)與本書所呈現(xiàn)的內(nèi)容可能存在差異，但并不影響閱讀與學習，敬請讀者注意。

·10.7萬字

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DeepSeek應(yīng)用大全：從入門到精通的全方位案例解析

本書以國產(chǎn)自研的強大AI模型DeepSeek為核心，系統(tǒng)呈現(xiàn)了DeepSeek從基礎(chǔ)操作到各領(lǐng)域應(yīng)用的32個實戰(zhàn)案例，旨在幫助讀者快速掌握DeepSeek的用法。本書總計32章。第1章講解DeepSeek的注冊與使用，包括訪問DeepSeek官網(wǎng)、熟悉DeepSeek的使用界面、本地部署DeepSeek、調(diào)用DeepSeekAPI等。第2章講解提示詞的使用技巧，深入講解如何通過充分提供信息、用詞準確、角色扮演、分步提問、舉例說明、多維提問、分步推理、Markdown格式、迭代式提問、先驗知識、用AI模型的“母語”提問，以及向AI模型“投喂”材料，提升DeepSeek所回復(fù)內(nèi)容的質(zhì)量。第3章至第18章講解DeepSeek在內(nèi)容創(chuàng)作和個人發(fā)展領(lǐng)域的應(yīng)用，包括創(chuàng)作小紅書文案和帶貨直播腳本、打造翻譯助手和健身飲食教練、職業(yè)規(guī)劃、創(chuàng)業(yè)指導、搭建面試題庫、創(chuàng)意策劃、規(guī)劃旅行方案、制定理財策略，以及撰寫公眾號文章、個人簡歷、工作總結(jié)、演講稿、商業(yè)計劃書、商務(wù)文檔等。第19章至第32章講解DeepSeek在技術(shù)和創(chuàng)意領(lǐng)域的應(yīng)用，包括輔助編程和項目開發(fā)、生成Midjourney繪畫提示詞、美化圖像、快速閱讀100本書、文生視頻、圖生視頻、制作PPT、處理Excel表格、將Word與DeepSeek無縫連接、生成數(shù)據(jù)圖、將DeepSeek接入PyCharm，以及創(chuàng)作情侶頭像、表情包和歌曲等。

·8.3萬字

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機器學習觀止：核心原理與實踐

在寫作伊始，就把讀者設(shè)想為一位雖然沒有任何AI基礎(chǔ)，但對技術(shù)本身抱有濃厚興趣、喜歡“抽絲剝繭”、探究真相的“有識之士”。有別于市面上部分AI技術(shù)書籍從一開始就直接講解各種“高深莫測”算法的敘述手法，《機器學習觀止：核心原理與實踐》嘗試先從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)點，而后“循序漸進”地引領(lǐng)讀者前進，最終“直搗黃龍”，贏取最后的勝利。全書據(jù)此分為5篇，共31章，內(nèi)容基本覆蓋了由AI發(fā)展歷史、數(shù)學基礎(chǔ)知識、機器學習算法等經(jīng)典知識點以及深度學習、深度強化學習等較新理論知識所組成的AI核心技術(shù)。同時注重“理論聯(lián)系實踐”，通過多個章節(jié)重點介紹了如何在工程項目中運用AI來解決問題的諸多經(jīng)驗以及相應(yīng)的模型算法，以期讓讀者既能享受到“知其所以然”的樂趣，還能體會到“知其然”的輕松和愉悅。

·30.2萬字

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Cadence高速電路板設(shè)計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎(chǔ)，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設(shè)計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設(shè)計的全過程，包括原理圖輸入及器件數(shù)據(jù)集成管理環(huán)境的使用，中心庫的開發(fā)，PCB設(shè)計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設(shè)計開發(fā)（原理圖設(shè)計），還是對PCB板級設(shè)計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

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貝葉斯算法與機器學習

本書共分為10章，涵蓋了貝葉斯概率、概率估計、貝葉斯分類、隨機場、參數(shù)估計、機器學習、深度學習、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯深度學習等。本書涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包含機器學習、圖像處理、語音識別、語義分析等。

·0字

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巧用AI工具高效搞定PPT設(shè)計與制作

本書講解如何利用AI工具來高效制作和設(shè)計PPT，全書共分為8章，前面7章分別介紹了PPT不同制作內(nèi)容的相關(guān)知識和技巧，包括軟件操作層面、設(shè)計思維層面、素材應(yīng)用層面的內(nèi)容，第8章模擬了兩個真實工作場景下的PPT使用需求，逐步講解設(shè)計的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在幫助讀者解決工作中的實際問題。

·601字

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駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術(shù)，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應(yīng)用于提升效率、創(chuàng)意思考和加速學習，還包括思維鏈技術(shù)、工具調(diào)用、程序調(diào)用、使用LangChain庫構(gòu)建應(yīng)用等進階內(nèi)容。本書有大量應(yīng)用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機器學習和人工智能等領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業(yè)者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

·6.3萬字

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DeepSeek原理與項目實戰(zhàn)：大模型部署、微調(diào)與應(yīng)用開發(fā)

DeepSeek是一種基于Transformer架構(gòu)的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構(gòu)、混合精度訓練、分布式優(yōu)化等先進技術(shù)，具備強大的文本生成、多模態(tài)處理和任務(wù)定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術(shù)及其在實際開發(fā)中的深度應(yīng)用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術(shù)實現(xiàn)和應(yīng)用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結(jié)合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學習新技術(shù)的實現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領(lǐng)域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。

·17.1萬字

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區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用

本書系統(tǒng)詳實地介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用，主要包括三大部分內(nèi)容：由淺入深地介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)緣起、演進過程、技術(shù)原理和發(fā)展趨勢；分享并解析了落地應(yīng)用案例，以華為云區(qū)塊鏈服務(wù)為例示范了區(qū)塊鏈應(yīng)用實踐的過程；分析探究了區(qū)塊鏈的價值、未來發(fā)展趨勢以及有關(guān)區(qū)塊鏈的其他問題，為區(qū)塊鏈應(yīng)用的開發(fā)和創(chuàng)新提供多視角的思路。本書的目標讀者是所有想充分了解區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用的人群。本書既包含區(qū)塊鏈基礎(chǔ)知識，又有對區(qū)塊鏈應(yīng)用場景以及發(fā)展趨勢的探究，可以幫助非專業(yè)人員系統(tǒng)地了解區(qū)塊鏈；同時，本書也有對一些技術(shù)原理、算法和應(yīng)用實踐的討論，期望幫助開發(fā)工程師更加快速、深入地投入?yún)^(qū)塊鏈的開發(fā)工作當中。

·17.7萬字

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智能時代：人工智能、超級計算與網(wǎng)絡(luò)安全

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術(shù)為核心驅(qū)動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業(yè)和個人都在經(jīng)受著前所未有的挑戰(zhàn)，但挑戰(zhàn)與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業(yè)案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關(guān)的機器學習、超級計算、云端服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全等前沿領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及方向，總結(jié)這些企業(yè)在智能時代下的應(yīng)對之策及成功經(jīng)驗，為之后企業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型等提供了很好的參考借鑒。

·20.1萬字

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生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN：原理與實踐

這是一本系統(tǒng)講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領(lǐng)域的大部分應(yīng)用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領(lǐng)域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎(chǔ)；后8章講解應(yīng)用，用大量經(jīng)典的模型和9個案例，為8個應(yīng)用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監(jiān)督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數(shù)及其數(shù)學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應(yīng)解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像翻譯GAN的各類模型與應(yīng)用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像質(zhì)量增強GAN的各類模型與應(yīng)用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應(yīng)用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應(yīng)用、GAN在語音信號處理中的實戰(zhàn)應(yīng)用。全書內(nèi)容理論體系完善，GAN的目標優(yōu)化、訓練、評估等內(nèi)容同類書中極少提及；內(nèi)容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應(yīng)用場景；實戰(zhàn)性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果對比分析；圖文并茂，包含大量原創(chuàng)圖表，可讀性強。

·14.8萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構(gòu)建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術(shù)，以及ChatGPT在各種實際應(yīng)用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式，同時也揭示了在人工智能生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域下，圖像處理和自然語言處理技術(shù)的歷史發(fā)展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關(guān)鍵算法進行深度解析，包括大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)、上下文學習、強化學習、涌現(xiàn)機制等，引導讀者深刻理解ChatGPT的本質(zhì)和相應(yīng)算法原理；最后，從應(yīng)用角度出發(fā)，展示了ChatGPT在推動生產(chǎn)力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫(yī)療等行業(yè)的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務(wù)不同層次的讀者。對于初學者，它可作為一部理解深度學習技術(shù)的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應(yīng)用實踐的科研人員和工程技術(shù)人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領(lǐng)域從業(yè)的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

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AIGC驅(qū)動工業(yè)智能設(shè)備：系統(tǒng)設(shè)計與行業(yè)實踐

（1）AI與AIGC基礎(chǔ)知識：從基礎(chǔ)入手，深入講解AI技術(shù)的基本概念和原理。通過通俗易懂的講解和示例，幫助讀者建立堅實的理論基礎(chǔ)，為后續(xù)章節(jié)的深入學習打下良好基礎(chǔ)。（2）智能設(shè)備上的AIGC系統(tǒng)設(shè)計：詳細介紹AIGC技術(shù)在實際應(yīng)用過程中的各種功能設(shè)計和實現(xiàn)方法。內(nèi)容涵蓋算法選擇、模型訓練、系統(tǒng)集成等各個環(huán)節(jié)，通過豐富的技術(shù)細節(jié)和設(shè)計策略，幫助讀者全面掌握AIGC技術(shù)的應(yīng)用要點。（3）AIGC關(guān)鍵工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用：深入剖析具體的案例，展示AIGC技術(shù)在不同工業(yè)領(lǐng)域中的實際應(yīng)用。通過分析成功應(yīng)用案例中的挑戰(zhàn)和解決方案，提供實戰(zhàn)經(jīng)驗，便于讀者在實際工作中更好地應(yīng)用AIGC技術(shù)。

·18萬字

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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(lǐng)域研究的熱點問題，系統(tǒng)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(guān)代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術(shù)、計算機及相關(guān)專業(yè)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(shù)人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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AIGC+智慧教育：Web 3.0時代的教育變革與轉(zhuǎn)型

隨著Web3.0時代的來臨，我國教育領(lǐng)域迎來了一場全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、元宇宙等新興技術(shù)與教育行業(yè)的融合程度日益加深，AI驅(qū)動的教育新形態(tài)、新模式、新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化逐漸成為引領(lǐng)我國教育變革與轉(zhuǎn)型的重要方向。本書立足于全球范圍內(nèi)智慧教育領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗與前沿趨勢，全面闡述AIGC、ChatGPT、元宇宙、數(shù)字孿生等新興技術(shù)在教育領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋遠程教育、虛擬課堂、個性化學習、VR沉浸式教學、自動化教育評測、智能化教學決策、智慧校園管理等新型教育模式與玩法，并前瞻性地提出數(shù)字化時代教師數(shù)字能力培養(yǎng)的對策建議，試圖為讀者描繪一幅Web3.0時代的未來教育新圖景。

·13.8萬字

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生活難題一鍵解：豆包實用全攻略

本書以豆包為工具，覆蓋生活全場景，解決“不會用AI”“不敢用AI”等認知障礙，是一本零基礎(chǔ)、場景化、即學即用的操作指南。本書共14章，包括豆包的注冊和設(shè)置、輔導學習、日常寫作、生活難題解答、新技能學習、用短視頻記錄生活、經(jīng)營小買賣、休閑娛樂、拍攝爆款視頻、豐富晚年生活、短視頻腳本創(chuàng)作、找到賺錢方法等內(nèi)容，全面解決“教育”“生產(chǎn)”“娛樂”“賺錢”四大剛需。本書通過近100個真實案例，結(jié)合操作視頻，幫助用戶快速掌握豆包這一AI工具的使用技巧。本書適合對AI感興趣，希望使用AI解決問題的讀者閱讀。

·4.5萬字

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深度學習案例精粹

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實現(xiàn)高級機器學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學和機器學習中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進行分類，如何通過深度學習架構(gòu)解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用。

·11.9萬字

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