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AI時代的高效指南，一本在手，技術全有！從入門到精通，掌握DeepSeek實戰應用！AIGC應用博士郭子璇傾力打造，權威解讀，系統梳理DeepSeek技術，基礎到進階一網打盡！實戰為王，全書包含豐富案例+操作指南，覆蓋職場、學習、創意等場景，真正提升效率！內容零基礎友好，同時提供高階技巧，一本書滿足不同層次讀者的學習需求！本書是國內首本深度解析DeepSeek的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎快速進階到實戰應用。從AI基礎到多場景應用（如智能文檔處理、創意生成等），提供了清晰學習路徑。并結合前沿案例與技術思考，助力讀者在AI浪潮中精準進階，解鎖高效工作與生活的智能鑰匙。

·6.8萬字

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人工智能開發語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進行了全面系統的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內容包括Python語言的基礎語法、數據類型、運算符、函數、類、對象以及常用的標準功能模塊，最后以實例的形式介紹了開發機器學習和人工智能應用所需的知識及相應的功能模塊。本書適合有志于從事機器學習、人工智能技術開發的人員或愛好者，也可作為相關專業的教材。

·6.8萬字

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Sora AI視頻生成、案例解析與場景應用

本書通過81個官方案例解析、120個知識點梳理，深入淺出介紹了Sora的技術原理、特色功能、創新之處、優勢特點、文案工具、腳本創作、提示詞技巧、繪畫工具、創意應用、變現方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術。10大專題內容、108分鐘視頻，手機掃碼可看精華內容，同時贈送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個效果文件、165頁PPT課件、31集《AI攝影》教學視頻、40集《AI辦公》教學視頻、58集《AI助手》教學視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學會人像、動物、電影、動畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內容創作者或行業工作者。本書也可作為視頻相關培訓機構、職業院校的參考教材。

·6.8萬字

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統計學習必學的十個問題：理論與實踐

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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MindSpore大語言模型實戰

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發展，大語言模型已經成為人工智能領域發展的快車道，不同領域涌現出各種強大的新模型。開發者想要獨立構建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實現框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結構和模塊及在NLP任務中的應用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術路線發展過程中對應的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓練、調優過程中涉及的各種關鍵技術，如自動并行、預訓練與微調、RLHF等，并提供相應的實踐指導；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構和實現過程，幫助讀者理解并構建、部署自己的大語言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生和研究生閱讀，同時也為從事大語言模型相關工作的軟件開發工程師和科研人員提供翔實的參考資料。

·6.6萬字

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焊接機器人基本操作及應用

本教材內容針對于松下機器人YA-1NC/YA—1PC/YA—1QC/YA—1RC/YA—1SC系列(機器人本體：VR2/TA/TB、控制裝置：WG/G2/GXP)，圍繞著從認識到熟練操作機器人為目的，結合CO2/MAG弧焊機器人的應用這一主題，通過各類圖片、圖表等資料，對機器人的基本概況、編程方法與焊接應用進行了較為全面的講解。

·6.6萬字

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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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自然語言表示學習：文本語義向量化表示研究與應用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領域中，語義表示學習是實現機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數據和完成各種自然語言處理任務的基礎，其性能的優劣直接影響下游任務的效果。因此，語義表示學習具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎理論，詳細介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務導向的表示方法和預訓練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領域的實際應用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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機器學習：Python實踐

本書系統地講解了機器學習的基本知識，以及在實際項目中使用機器學習的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行數據處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優化等方法，通過不同的例子展示了機器學習在具體項目中的應用和實踐經驗，是一本非常好的機器學習入門和實踐的書籍。不同于很多講解機器學習的書籍，本書以實踐為導向，使用scikit-learn作為編程框架，強調簡單、快速地建立模型，解決實際項目問題。讀者通過對本書的學習，可以迅速上手實踐機器學習，并利用機器學習解決實際問題。

·6.4萬字

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AI新個體：用DeepSeek重塑一人公司

這是一本寫給普通人的個人成長和財富增長指南。兩位作者從自身經驗出發，講述如何在AI工具的幫助下，實現“一個人活成一家公司”的夢想。從用AI語音寫作完成日更文章，到用AI設計海報、制作課程，再到將AI融入營銷和推廣，作者以DeepSeek等AI工具為例，總結了如何在各類工作和學習場景中，借助AI來完成認知升級和個人能力的提升。本書適合職場人、學生、自由職業者等各類讀者閱讀，致力于幫助讀者借助AI的力量抓住更多機會，創造更多價值，開辟人生新的可能。

·6.4萬字

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Linux人工智能開發實例

本書是一本介紹Linux知識和應用技術的書籍，包含嵌入式Linux系統概述和6個典型案例：音頻分析系統Linux開發案例、城市環境采集Linux開發案例、網絡視頻安防監控系統Linux開發案例、智能家居網關Linux開發案例、智能車牌識別Linux開發案例和AI人臉智能識別Linux開發案例。本書深入淺出地介紹了Linux知識和相關理論，以及相關領域的案例開發實踐，將理論學習與實踐結合起來。每個案例均附上完整的開發代碼和配套PPT，讀者可以在源代碼的基礎上快速進行二次開發。本書既可作為高等院校相關專業的教材或教學參考書，也可供相關領域的工程技術人員查閱，還可供人工智能開發、嵌入式系統開發、物聯網系統開發愛好者閱讀。

·6.3萬字

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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，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，如何將提示詞應用于提升效率、創意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量應用示例，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域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業者，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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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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昆侖子牙練AI：人工智能從開發到實戰

本書面向青少年讀者，圍繞人工智能技術的特色和應用，以姜子牙的經典故事為主線，介紹人工智能的相關概念和以及Python編程、神經網絡、自然語言處理、計算機視覺、文本分析、生成對抗網絡等人工智能技術。同時，通過用一個個小故事引出問題情境，引導讀者們在解決問題的過程中理解理論知識，掌握關鍵技術，提升實踐能力。本書風趣幽默、深入淺出，并融入了典型人工智能領域問題，既可以作為對人工智能感興趣的青少年作為入門讀物，也可以作為從事青少年信息技術教學的教師參考書。

·6.2萬字

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Python元學習：通用人工智能的實現

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關系網絡和記憶增強網絡，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行無監督學習。本書適合機器學習愛好者、人工智能研究人員和數據科學家閱讀。

·6萬字

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AI源碼解讀：數字圖像處理案例（Python版）

本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。

·6萬字

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AI加速器架構設計與實現

這是一本講解NPU硬件架構設計與技術實現的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領域15年的軟硬件工作經驗融會貫通，將四代NPU架構設計經驗融為一體，將端側和云側NPU架構合二為一，總結并提煉出本書內容。本書主要討論神經網絡硬件層面，尤其是芯片設計層面的內容，主要包含神經網絡的分析、神經網絡加速器的設計以及具體實現技術。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經網絡結構，掌握如何從零開始設計一個能用、好用的產品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學習相關的機器學習算法及其實現；學會主流圖像處理領域神經網絡的結構；掌握加速器運算子系統和存儲子系統的設計；摸清加速器設計中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構需要考慮的控制通路和數據通路。

·6萬字

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自然語言處理應用與實戰

本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。

·6萬字

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類腦智能：大腦情感學習模型的應用研究

類腦智能技術是當前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術對發展新型信息產業意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學習模型，并介紹了其學習算法、改進技術及應用。大腦情感學習模型根據哺乳動物大腦邊緣系統的結構建立，在模擬生物智能行為上表現出了良好的自適應性能，模型結構簡單，運算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎篇、改進篇和應用篇。基礎篇主要介紹大腦情感學習模型的研究現狀、神經生理學基礎與學習算法；改進篇主要介紹大腦情感學習模型的改進技術，通過加入監督學習和競爭學習機制改進模型性能；應用篇主要介紹將改進的大腦情感學習模型用于混沌時間序列預測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領域的例子。

·5.9萬字

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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。

·5.8萬字

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人工智能

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屬性

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DeepSeek一本通

人工智能開發語言：Python

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