关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长，超越目前120岁的生物学；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。不断融合的指数增长的技术趋势将带来一

本书是一本全面介绍人工智能(AI)在办公领域应用的实用指南，旨在帮助职场人士充分利用AI技术提升工作效率、优化业务流程、创造新的价值。 书中精选了具有代表性的十大AI工具，结合实战案例，从文本生成、文档解析、图像生成与编辑、数据分析、演示文稿制作、视频处理等多个角度来讲解和展示了AI工具在日常办公场景中的应用。 本书采用了通俗易懂的语言，让读者能够轻松理解并上手操作，选取的AI工具也具有很高的实用价值，可广泛应用于各类日常办公场景，有效帮助读者提高工作效率。无论您是职场新人、企业管理者还是AI技术爱好者，都能从本书中找到适合自己的AI工具使用方法，优化工作流程，提升职场竞争力。

本书是一本专为职场人士打造的AI高效办公宝典，通过128个实例实战、160多分钟视频教学、180个素材效果赠送，致力于通过介绍国内常用的AI工具的使用技巧，帮助读者大幅提升工作效率和创造力。书中内容具体从以下两条线展开。一是“工具线”：本书详解了16个高效且常用的国产AI工具，包括文心一言、Kimi、WPS AI、百度文库、橙篇、豆包、通义、智谱清言、秘塔、文心一格、天工AI、讯飞星火、360智绘、剪映、即梦AI及可灵AI，并且随书再附赠10款好用的其他AI工具（电子文件），分别是腾讯元宝、海螺AI、360 AI办公、腾讯文档、讯飞智文、ProcessOn、包阅AI、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion，帮助职场人士快速上手，一本书全面精通AI工具，提高工作效率。二是“领域线”：本书精选了30个高效应用的AI领域与方向，如营销方案、活动策划、奖金设计、工作总结、电商文

《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》是讲述计算机工作原理的书。不过，你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为，它是晦涩而难懂的。作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂，你丝毫不会感到枯燥和生硬。更重要的是，你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。这种理解不是抽象层面上的，而是具有深度的，这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手，还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟，都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》，读一读大师的经典作品，必然会有收获。

本书较为系统地讲解了人工智能绘画软件ComfyUI的基本使用方法，内容覆盖安装、设置ComfyUI的方法，使用文生图与图生图功能生成图像时各个参数的意义，利用ControlNet精准控制图像的技巧，以及自己动手训练LoRA来批量生成定制的、个性化图像的要点，还包含了诸多技术含量非常高的其他内容。考虑到ComfyUI操作流程复杂、参数众多，笔者在讲解时，特意使用了大量的效果示例图、对比图与软件操作界面截图，力图使初学者阅读学习时，能够一步一步按图与文字进行正确操作，并获得理想的效果。本书内容丰富，技术点讲解全面，不仅适合AI绘画爱好者、AI视觉工作者和影像处理从业人员自学，也可以在开设了视觉传达与影像处理相关专业的学校当作教材使用。

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本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，并详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统中的技术优势，还提供了丰富的实战案例，涵盖了从本地部署到云端应用，再到与办公软件、开发工具和Web交互系统的无缝集成。通过理论解析与实践演示，读者将获得从模型设计到实际应用全流程的详细指导。 本书非常适合人工智能领域的技术开发者、系统架构师，以及初探大模型应用的爱好者学习，也可用作高等院校相关专业的教材及参考书。

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本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn机器学习库和Keras深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。