这是一本既适合个人,又适合企业的DeepSeek保姆级教程,它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法,成为使用DeepSeek的高手,走在时代的前列。 作者有多年的创业经验,是AI应用领域的资深专家,是多家500强企业的AI实施顾问,为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询,本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。 从DeepSeek使用方法到提示词技巧,从DeepSeek在办公、学习、生活等领域的应用,到各个行业的DeepSeek解决方案,本书结合7余个具体的场景,讲解了大量的实用技巧和解决方案。 掌握本书内容,你将收获一下知识: (1)DeepSeek的详细功能和使用方法; (2)DeepSeek的提示词写法和技巧; (3)DeepSeek在邮件、会议纪要、PPT、Excel数据处理、合同检查、翻译、行程规划等8个
AI狂奔的时代,当同事还在为PPT排版熬夜、为数据报表抓狂时,懂DeepSeek的人早已关灯下班 这不是魔法,而是工具碾压的硬核差距! 本书聚焦于DeepSeek的使用方法和技巧,直击30多个高频工作场景,通过100余个开箱即用的提示词模板,助你实现职场的弯道超车。从3分钟速出会议纪要、1键生成爆款思维导图,到悬疑剧本创作、短视频分镜设计,再到法律文书润色、学术数据可视化。无论是PPT排版 效率革命 、海报文案 灵感爆发 ,还是商业计划 专业攻坚 ,都可以用DeepSeek的 理工科大脑 与 深度思考 功能精准破局。 翻开本书,让DeepSeek替你完成80%重复劳动,用AI替你 伪勤奋 斩获升职加薪,把 加班 变成传说,在AI浪潮中率先抢占职业高地!
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成,它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章,逻辑上分为4个部分: 部分 人工智能的起源(第1~2章) 阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线,
本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念,全方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。 本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订,从而让读者可以根据具体需求选择。此外,本书还引导读者探索各种 AI 工具,应用好这些 AI工具有助于解决具体问题,如数据查询、参考文献管理、语言润饰等,极大地节省了学术写作的时间和精力。 无论是学生、教师、研究者,还是对学术写作有浓厚兴趣的读者,本书都能够帮助其更 好地理解人工智能在学术写作中的应用,在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作,提高写作技巧,并
数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱,经济发展、社会关系、政治结构、流行文化,无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备,还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落,正在影响着我们每一个人。 今天,人与机器的关系不仅愈加紧密,而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视:人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗?人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下?失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样,将对人类形成存在性威胁,甚至将人类推向灭亡? 理查德 道金斯曾有一句名言: 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙?在《协同进化》中,借鉴达
本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果;也从科普的角度,尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员,还是这个领域的专业研究人员,或是信息科学和计算机科学的爱好者们,都能从本书中得到启发。
至少从 20 世纪 50 年代起,人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在,我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器,其准确度达到甚至超过了人类,但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能,还能获得通用智能。 如果读者对智能感兴趣,想了解更多关于如何建造自主机器的知识,或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为 技术奇点 的方式统治世界,请阅读本书。 通过阅读本书,读者将会了解到: 尽管人工智能已经变得越来越复杂而强大,但计算机科学还远未创造出通用人工智能 。 人类自然智能的认知机理以及人工智能发展的初心与使命,从不同方面认知当前人工智能技术的不足。 从当前 专用人工智能 到实现真正的 通用人工智能 还
机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术,在现代制造中应用广泛,如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术,包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。 本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识,包括机器视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、机器视觉其他常用配件、数字图像处理知识及机器视觉算法平台软件MVP等内容。 本书既适合机器视觉相关专业的高校学生学习,也适合机器视觉相关工程技术人员参考学习。
内容简介 本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍,沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解,结合数学的本质内涵,用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想,帮助读者构建理论体系。同时,作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸,并利用Python工具无缝对接工程应用,帮助读者学以致用。 ?全书共5章。 ?第1章以条件概率和独立性作为切入点,帮助读者建立认知概率世界的正确视角。 ?第2章介绍随机变量的基础概念和重要分布类型,并探讨多元随机变量间的重要关系。 ?第3章介绍极限思维以及蒙特卡罗方法,并重点分析极大似然估计方法以及有偏无偏等重要性质,*后拓展到含有隐变量的参数估计问题,介绍EM算法的原理及其应用。 ?第4章由静态的随机变量过渡到动态的随机过程,重点介绍马尔可夫过程和隐马
本书是罗克韦尔自动化的ControlLogix控制系统在工程设计中应用的教材。书中对ControlLogix系统的硬件和应用软件做了详细的介绍,尽量做到言简意赅、通俗易懂。更大的篇幅是通过臻选出的ControlLogix系统功能实验来反映出产品的硬件组态方法和系统的功能特点。 全文以ControlLogix系统的DEMO实验平台为对象,设计出有针对性的实验题目。首先对ControlLogix系统的组成及硬件进行了介绍;通过讲解RSLogix5000的四种编程方法,教会大家如何使用编程软件。在列举了罗克韦尔自动化NetLinx网络通讯的几个典型应用案例后,学会对网络的合理设置和组态,解决在应用中存在的问题;特别是对ControlLogix系统将如何兼容DH+、RemoteI/O和DH-485等原有的网络体系,又能够与第三方产品如Modbus、Profibus网络设备进行通讯做了详细的描述。针对当前工业应用中对系统的可靠性要求,介绍了ControlL
资深大数据专家多年实战经验总结,拒绝晦涩,开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及高级拓展技能,并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。 本书共分18章。用通俗易懂的语言,结合大量案例与漫画,不枯燥,实用、接地气。 第1~5章,这部分是大数据入门所需的系统性知识,剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系,妙解数学基础(排列组合、概率、统计与分布),以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知,以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。 第6~8章,这部分介绍数据挖掘基础知识与算法,讲解了与数据息息相关的信息论,重点讲解了:多维向量空间(向量和维度、矩阵及其计
本书较全面地阐述了数字化与智能化车间的概念、技术、系统实现及应用。本书共4部分内容:第一部分概述数字化与智能化车间的相关概念,对其内涵和特征进行了定义,提出了数字化与智能化车间的系统架构和实施规划;第
本书是关于AIGC(生成式人工智能)技术与作品美学定义方向的探索指南,旨在从美学定义的视角,为创作者提供审美要素、风格要素与应用方向要素的系统指导。在AIGC技术迅速发展的 ,本书强调技术仅是工具,真正的创新源于对美学的深刻理解和高水准的创意思考,我们旨在培养读者形成 的美学定义能力,以指导AI生成 高水平、 具深度的优质作品。本书共8章, 章简要介绍了AIGC的定义和发展历程等内容,第二章至第八章分别从光、材质、艺术流派、插画、游戏、女性美、流行趋势这几方面,向读者系统展示了在使用AIGC技术生成画面时,如何进行审美要素定义、风格要素定义和应用方向要素定义。本书适合所有对 AIGC 艺术创作感兴趣的设计师、艺术家和创意工作者阅读。无论是希望提升个人创作的深度和广度,还是渴望在 AIGC 时代保持创新力和竞争力的专业人士
本书先从背景出发,阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果,引出可解释机器学习的重要性;随后,我们从可解释机器学习的研究方向,分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍,阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景,介绍在银行实战中的数据挖掘方法,由问题、处理方法出发,结合可解释机器学习模型结果,证明模型的有效性和实用性,期望读者通过对本书的阅读,可以更快更好的解决实际业务问题,而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例,希望能够对读者有所启发。同时,本书中还会有大量的公式与代码,保证内容的丰富与严谨,经得起推敲,使得读者知其然且知其所以然。