一个人赌运很差说明什么

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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機器崛起前傳：自我意識與人類智慧的開端

這是一場關于人類認知的再發現之旅。從生命誕生到人工智能大行其道，作為宇宙中平凡的一員，我們為何能站在智能的頂端，成為萬物之靈？千百萬年前，恐龍作為地球的霸主，為什么沒有產生高級智能？從歷史長河中的國家興衰到社會組織中的群體行為，從語言分析哲學中的奇異現象到心靈哲學中的意向性，從自然科學的起源到現代科技的前沿綜述，本書從歷史上的諸多謎題出發，沿著自然科學的思維脈絡，會通陸王心學與心靈哲學，對自我意識和人類認知的起源與進化進行梳理和解讀，并將其建構為觸覺大腦假說和認知坎陷三大定律。我們生活的時代正處于機器崛起的前夜，我們對人類智能的理解將決定著明天會是一個怎樣的世界。本書將提供一個統一的認知框架，為開辟出新的知識體系提供堅實的基礎。

·14.5萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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圖解大模型：生成式AI原理與實戰

本書全程圖解式講解，通過大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學習大模型的枯燥和復雜。全書分為三部分，依次介紹語言模型的原理、應用及優化。第一部分理解語言模型（第1~3章），解析語言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構，幫助讀者建立基礎認知。第二部分使用預訓練語言模型（第4~9章），介紹如何使用大模型進行文本分類、聚類、語義搜索、文本生成及多模態擴展，提升模型的應用能力。第三部分訓練和微調語言模型（第10~12章），探討大模型的訓練與微調方法，包括嵌入模型的構建、分類任務的優化及生成式模型的微調，以適應特定需求。本書適合對大模型感興趣的開發者、研究人員和行業從業者。讀者無須深度學習基礎，只要會用Python，就可以通過本書深入理解大模型的原理并上手大模型應用開發。書中示例還可以一鍵在線運行，讓學習過程更輕松。

·16.4萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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超有趣的GPT：AI公子逆襲記

AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是如何擁有創造力的？圖像和文本生成如何做到以假亂真？什么是ChatGPT？人工智能的未來會怎樣？這些問題都會在這個有趣的故事中被一一解答。本書講述了AI公子為了在心愛的千金小姐的招親大會中獲勝而努力學習的幽默故事。本書討論了AI與人類學習的相似性，結合AI公子的學習過程講述ChatGPT核心技術的發展脈絡。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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自然語言處理實踐：聊天機器人技術原理與應用

本書全面系統地介紹了聊天機器人的背景、典型應用場景，以及核心技術模塊。并圍繞問答系統、任務對話系統和閑聊系統三種聊天機器人的具體展現，從技術原理和實踐兩個方面進行闡述，適合對自然語言處理有一定基礎又想進入聊天機器人應用研發的一線研發人員學習。

·8.9萬字

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深度學習與目標檢測：工具、原理與算法

隨著深度學習技術的發展、計算能力的提升和視覺數據的增加，計算機視覺技術在圖像搜索、智能相冊、人臉閘機、城市智能交通管理、智慧醫療等諸多領域都取得了令人矚目的成績。越來越多的人開始關注這個領域。計算機視覺包含多個分支，其中圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤等是計算機視覺領域最重要的幾個研究課題。本書介紹的目標檢測技術，本質上就是通過計算機運行特定的算法，檢測圖像中一些受關注的目標。當今時代，我們很容易在互聯網上找到目標檢測算法的開源代碼，運行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標檢測技術，用相對通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時給出實戰案例。實戰案例的代碼已全部通過線下驗證，代碼并不復雜，可以很好地幫助讀者理解算法細節，希望讀者在學習理論之后可以親自動手實踐。目標檢測的理論和實踐是相輔相成的，希望本書可以帶領讀者走進目標檢測的世界。

·8.6萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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移動終端人工智能技術與應用開發

本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您了解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。

·15.1萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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遷移學習導論

遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。在這四大部分中，我們詳盡介紹了遷移學習的背景、概念、方法和應用。除此之外，本書還配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

·14.5萬字

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人工智能導論

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內容包括人工智能概述、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經典智能算法Python實現、展望等。《人工智能導論》適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、大數據、軟件工程或相關專業的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師閱讀。

·15.8萬字

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工業級知識圖譜：方法與實踐

本書源于阿里巴巴千億級知識圖譜構建與產業化應用的工作總結，對知識圖譜理論和大規模工業實踐進行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實戰經驗為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細闡述了知識圖譜的方方面面。首先介紹工業場景下知識圖譜的現狀、存在的問題和架構設計；然后從知識表示、知識融合、知識獲取、知識推理、知識存儲和知識圖譜前沿方向等方面入手，介紹大規模商品知識圖譜的構建方法；最后結合阿里巴巴的業務實踐，詳細介紹知識圖譜的產品設計、技術實現和業務應用細節。通過閱讀本書，讀者不僅可以從零開始認識知識圖譜，了解知識圖譜技術方法和前沿技術方向，而且可以熟悉知識圖譜工業實踐的實現路徑，清楚知識圖譜的應用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長中文信息處理科學技術一等獎。本書在知識圖譜的廣度和深度上兼具極強的參考性，適合人工智能相關行業的管理者和研發人員、高等院校的計算機專業學生閱讀。

·19.4萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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因果推斷與機器學習（修訂版）

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從結構因果模型和潛在結果框架出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。并在第1版的基礎上對一些陳舊的內容做了更新。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.1萬字

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智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發能力。

·7.5萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互