动漫城捕鱼机遥控器怎么搞的

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分。基礎知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。

·12.3萬字

Python機器學習入門與實戰

本書以零基礎講解為特色，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python機器學習的相關知識和實戰技能。全書共17章，分為5篇。第Ⅰ篇為機器學習入門篇，包含第1章，主要介紹機器學習的概念、機器學習研究的主要任務、如何選擇合適的算法及機器學習研究問題的一般步驟等；第Ⅱ篇為工具模塊使用篇，包含第2~4章，主要介紹數組計算NumPy、數據分析Pandas、圖形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇為專業技能提升篇，包含第5~13章，主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等；第Ⅳ篇為深度學習延伸篇，包含第14章，主要介紹卷積神經網絡；第Ⅴ篇為項目技能實戰篇，包含第15~17章，主要介紹驗證碼識別、答題卡識別、機器學習簡歷指導等。同時，本書隨書贈送了大量相關的學習資料，以便讀者擴展學習。本書適用于任何想學習Python機器學習的讀者。無論讀者是否從事Python相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python機器學習的開發方法和技巧。

·17.9萬字

會員

機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統下的Anaconda搭建環境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數闡述圖像處理技術。

·6.9萬字

會員

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務驅動，不僅使學生在完成任務的過程中完成知識的建構，以典型引路，舉一反三，深化學生對理論知識的理解，而且使教學內容鮮活而生動，促使學生有效掌握。為此，結合多年的教學改革與實踐，在收集和整理國內外最新教材，調研同類教材使用情況的基礎上，提出本教材的建設計劃。

·7.5萬字

會員

AIGC輔助軟件開發：ChatGPT 10倍效率編程實戰

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優化和提升軟件開發全流程效率和質量的實戰性著作。全書以軟件開發的流程位主線來組織內容，詳細講解了程序員、架構師、項目經理、產品經理、技術團隊管理者們如何在技術方案構建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發、前端開發、后端開發、測試和調試、性能優化、疑難問題解決、產品設計、軟件架構與設計、應試與面試12個主題充分發揮AIGC工具的潛能，在提高研發效率和質量的同時，提升自身的實力。AIGC工具在軟件研發12個主題的使用方法，全部以實戰項目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復用的提示詞，還有對使用經驗的總結和注意事項的提醒。只要跟著本書的案例實操一遍，就能順利躍遷為AI時代的新程序員，與AI共同進化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

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機器學習算法的數學解析與Python實現

學習機器學習的動機很多，可能是實際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學業要求，從每種動機的角度看，這個問題都可能有不同的答案。我認同許多人所說的求知不能太功利這一觀點，不過大家的時間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產出比，至少也應該有一個學這門知識想要達到的目的。機器學習是更偏重于應用的學問，在當下的發展也確實使得機器學習越來越像一門技能，而不僅僅是技術。初學算法時我最想學的是里面的“最強算法”，不過在第1章我將介紹，機器學習算法沒有最強的，只有最合適的，對于不同的問題，對應會有不同的最合適算法。所以，我們更需要關注的應該是問題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機器學習算法包，通過現成的算法包，就能夠根據實際要解決的問題直接選擇所需要的機器學習算法，從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標讀者是想要學習機器學習的學生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機器學習是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機器學習總體背景，第2章介紹配置環境，第3章到第10章彼此獨立，每一章介紹一種具體的機器學習算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學習方法，這是一種組合機器學習算法的方法，也是當前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬字

會員

機器學習算法競賽實戰

本書是算法競賽領域一本系統介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結合多個方向和案例詳細闡述了競賽中的上分思路和技巧。全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內容和具體工作；第二部分介紹了用戶畫像相關的問題；第三部分以時間序列預測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，然后分析天池平臺的全球城市計算AI挑戰賽和Kaggle平臺的CorporaciónFavoritaGrocerySalesForecasting；第四部分主要介紹計算廣告的核心技術和業務，包括廣告召回、廣告排序和廣告競價，其中兩個實戰案例是2018騰訊廣告算法大賽：相似人群拓展和Kaggle平臺的TalkingDataAdTrackingFraudDetectionChallenge；第五部分基于自然語言處理相關的內容進行講解，其中實戰案例是Kaggle平臺上的競賽QuoraQuestionPairs。本書適合從事機器學習、數據挖掘和人工智能相關算法崗位的人閱讀。

·15.3萬字

會員

一本書讀懂大模型：技術創新、商業應用與產業變革

這是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書，又是一本大模型的商業書。由中國電信研究院天翼智庫官方出版，從核心技術、基礎設施、商業應用、產業體系、安全治理5個維度全面講解了大模型。語言上通俗易懂，內容上深入淺出，呈現上圖文并茂，給讀者良好閱讀體驗的同時，讓讀者對大模型的理解事半功倍！無論你是AI工程師，還是完全沒有IT技術背景的愛好者；無論你是一線的從業人員，還是企業的管理者和決策者，你都能通過本書系統理解和掌握大模型，從而深刻認識大模型的核心價值和應用潛力，把握住大模型帶來的變革和商機。

·13.2萬字

十堂極簡人工智能課

從人臉識別到AlphaGo，從無人駕駛到全球經濟管理，人工智能作為21世紀極有潛力的一門技術，已經全面滲透了我們的生活，也徹底改變了我們的行為方式。如今，我們既離不開人工智能，也無法擺脫它對我們生活的影響。那么，這門技術到底是如何發展起來的？人工智能背后的運行邏輯是什么？它會讓我們的生活變得更好，還是會帶來更多的問題？我們每個人的工作是否終將被人工智能所取代？作為一部幾乎沒有門檻的人工智能入門作品，本書審視并回答了上述問題。讀完之后，你將對人工智能形成一套完整且系統化的認知。

·6.7萬字

會員

人工智能訓練師基礎（上冊）

本書基于《人工智能訓練師國家職業技能標準（2021年版）》，對“人工智能訓練師”這一新興職業給予了清晰的描述。全書從人工智能的相關技術入手，介紹了人工智能領域的發展歷程和相關知識，重點講述了人工智能訓練師的職業技能鑒定要求和各等級從業人員工作要求，講述了人工智能訓練師相關的工作內容及流程方法，包括數據采集和處理、數據標注、智能系統運維、業務分析、智能訓練、智能系統設計、培訓與指導等方面，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。本書可以幫助新入行的人員較快熟悉行業知識和崗位技能，幫助已入行的人員明晰自身的崗位能力定位和職業發展方向。

·16.2萬字

會員

從ChatGPT到AIGC：智能創作與應用賦能

自2023年以來，AI聊天機器人ChatGPT火爆互聯網，其顛覆性的使用體驗重塑了人們對于AI的認知。而ChatGPT背后的技術—AIGC也引起了互聯網圈的關注，打開了人們對AI應用的想象空間。本書從ChatGPT入手，以AIGC為中心，對AIGC的理論知識、應用場景、未來發展等內容進行了全面的梳理。首先，本書對AIGC的概念、技術構成、產業生態、市場現狀等進行了講解，以便讀者對AIGC形成一個清晰、完整的認知。其次，本書講解了AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、教育、工業等領域的應用，展現了AIGC的應用價值和對各領域的賦能。最后，本書解析了AIGC領域的創投機會和未來圖景，便于讀者把握AIGC的發展趨勢。本書在系統地講述AIGC理論及應用的同時，引入了大量實踐案例，介紹了諸多國內外知名企業在AIGC領域的布局，也介紹了一些AI文字生成、AI圖片生成、AI視頻生成、AI音頻生成等方面的AIGC應用，內容十分豐富。

·10.4萬字

會員

大型語言模型實戰指南：應用實踐與場景落地

這是一本系統梳理并深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人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：（1）大型語言模型的基礎理論，包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。（2）大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩選，直至微調訓練的技術細節。（3）大模型人類偏好對齊方法，從基于人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。（4）通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。（5）通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架構建一個AutoGPT應用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管里是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關應用搭建，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。

·11.2萬字

會員

DeepSeek操作應用大全：從入門到精通

本書是全面介紹DeepSeek人工智能平臺及其應用的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎開始，逐步掌握DeepSeek的各項功能，并最終達到精通水平，能夠在各種實際場景中靈活運用DeepSeek解決復雜問題。無論你是人工智能的初學者，還是希望進一步提升技能的專業人士，本書都將為你提供詳盡的操作指導和豐富的實戰案例。本書共三篇25章，涵蓋了DeepSeek的各個方面，從基礎入門到高級應用，再到私有化部署，內容全面且系統。同時，書中展望了人工智能的未來發展趨勢，幫助讀者把握技術前沿，在人工智能時代脫穎而出。

·15.6萬字

會員

成為提問工程師

隨著技術發展，各種AI產品層出不窮。人人都使用過AI，但真正做到用AI提升工作和學習效率的人卻很少。原因是大多數使用者，不會專業地提問。如果能正確地提問，AI將幫你解放工作，實現效率逆襲。精通向AI提問的能力，AI能幫你成為超級個體。這是一本AI時代成為提問高手的進階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概念與運行原理入手，引用了飛輪思維和ICDO提問技巧，還詳細介紹了在不同場景下的提問方法與實際案例，旨在幫助讀者掌握高效提問的技巧，獲得更加精準和豐富的答案，做到事半功倍，實現效率十倍提升。

·8.3萬字

會員

機器學習基礎：從入門到求職

本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物，主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章，主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程，最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型，其中，詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用；深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

·12.3萬字

會員

未知環境中移動機器人自定位技術

本書以未知環境中移動機器人導航控制中自定位技術作為研究內容，對未知環境中移動機器人自定位技術的基本原理、典型技術和研究進展進行了比較詳細的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關研究成果。本書共分八章，重點介紹了內外部定位傳感器誤差分析、復雜地形下的航跡推測、動態環境中基于環境感知的自定位、未知數據關聯下基于概率技術的并發建圖與定位等方面的研究進展，意在推動認知科學、模式識別等學科的前沿問題的研究，對提高探測移動機器人導航控制中的自定位技術水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化等專業的研究生或高年級本科生的專業基礎課輔助教材，亦可供廣大從事智能機器人、人工智能、智能控制和智能系統研究、設計、應用和開發領域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

會員

深度學習詳解：基于李宏毅老師“機器學習”課程

本書根據李宏毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網絡、Transformer、生成模型、自監督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網絡壓縮等深度學習相關的進階算法.在理論嚴謹的基礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心算法細節.

·19.5萬字

會員

從深度學習到圖神經網絡：模型與實踐

近年來，深度學習在人工智能的發展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經網絡是人工智能領域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學習。本書詳細介紹了從深度學習到圖神經網絡的基礎概念和前沿技術，包括圖上的深度學習、圖神經網絡的數學基礎、神經網絡學習與算法優化、深度學習基礎、神經網絡中的表示學習、面向圖數據的嵌入表示、初代圖神經網絡、空域及譜域圖卷積神經網絡等內容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學者的學習難度。本書既可作為人工智能領域研究和開發人員的技術參考書，也可作為對圖上的深度學習感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

深度學習：導讀手冊

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。

·5530字

會員

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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大模型應用開發：核心技術與領域實踐