本书是一本关于DeepSeek的实操书。 全书从基础应用、高级应用、团队协作、7大使用技巧、辅助学习、爆款文案等方面，为读者展示了DeepSeek的多样化功能和操作技巧，帮助读者熟练掌握并充分利用这一工具。 本书内容丰富、条理清晰、操作性强，即使是对AI不太熟悉的普通用户也能轻松上手。通过阅读本书，读者将显著提高自己的生活效率、学习效率和工作效率。
内容简介 自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。 我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？ 有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑如
两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直接回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究打破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正开启了人类伟大创新的惊喜之旅。他们在学校、TED、科研论坛等场合公开演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写入本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇性探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和进展，产生了一系列惠及人类的伟大创造。
本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以 同构 概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向链表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为开端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是进行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、
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！
TikTok电商是基于时代发展的势能与TikTok社交媒体的势能成长起来的，其生命周期注定是长久的，而现在仍处于发展初期，尚有很多机会和挑战。 本书广泛涉及TikTok电商诸多方面，包括市场定位、品牌塑造、粉丝互动和销售策略等。书中详尽阐述了TikTok电商实操策略，其生动案例与实践经验为广大读者提供了更为直观的学习路径。书中还全面分析了海外兴趣电商发展趋势、市场机遇及挑战，为广大从业者指引了成功方向。
本书由计算理论领域的知名权威MichaelSipser所撰写。他以独特的视角，系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。作者以清新的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘泥于某些低层次的细节。在证明之前，均有“证明思路”，帮助读者理解数学形式下蕴涵的概念。本书可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为教师和研究人员的参考书。
本书是矩阵特征值估计及计算方法方面的专著,由概率背景出发，系统地介绍了不同类型矩阵的特征值变分、估计及计算方法。 本书内容包括预备知识、可配称矩阵的特征值估计及计算方法、非对称矩阵的特征值估计及逼近程序、一般非负不可约矩阵的特征值计算方法以及离散加权p-Laplacian算子的特征值研究。作为Perron-Frobenius定理和幕法的应用,本书介绍了具有概率背景的矩阵的特征值的对偶变分公式。在变分公式中，当取特殊的试验函数时可得特征值的估计。借助概率中对特征值的精确估计，对幕法等相关算法给出高效初值并改进算法，减少了算法的迭代步数，有效提高了算法的收敛速度。
本书用生动有趣的漫画讲解了计算机的基础知识，一共分为5章，每一章都有不同的风景。 在第1章，你可以花上几两银子，体验一下大明王朝TCP/IP 和HTTP。与此同时，张大胖会在和朋友的聊天中逐步 发明 HTTPS。 你还能看看那些可爱的网卡、CPU，内存是怎么从零开始上网的，以及一张身份证是怎么在网络中被切割和传输的。 到了第2章，可以看看操作系统是怎么 骗人 的， 一切皆文件 到底是怎么回事，程序员喜欢的Hello World在执行时有什么秘密。第3章则能看到跑得飞快的CPU阿甘一天有趣的生活，不断打仗的黑毛部落和秃头部落居然促成了通用计算机的诞生，以及两段 相声 ：从1加到100和函数调用的秘密。 第4章展示了数据库帝国的一次危机和内部斗争。第5章你可以用一个奇特的天平去称一称编程语言的重量，还可以 欣赏 一下字节码王国的兴起和扩张，顺便看看上帝
在计算机出现之前，算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源，提供解决问题的新思路，让读者知其然并知其所以然。本书从*基础的 什么是算法 开始讨论，首先介绍如何评价算法的性能，然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法，解释 算法是怎么运作的 ，*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语言来描绘算法世界，穿插有趣的文化历史故事和简单易懂的例子，不涉及艰深的数学知识，即使非专业人士也能轻松读懂。
本书是一本面向AI开发者的实战指南，旨在帮助读者从零开始掌握全栈AI开发的完整流程。本书深入讲解了如何将前端开发与AI模型集成，涵盖了从本地部署到大模型训练的各个环节。本书以DeepSeek、Dify和Ollama三大技术为核心，详细讲解了AI前端开发的基础知识、架构设计、API调用、模型部署与优化等关键技术。通过深入浅出的理论讲解和丰富的代码示例，读者可以快速掌握AI应用开发的核心技能。 本书不仅提供了丰富的理论知识，还通过大量实战案例，展示了如何在实际项目中应用这些技术，包括智能客服系统、音乐创作助手、人力资源管理系统、数据可视化模型、AI大模型的本地部署、AI全栈开发、智能知识库创建、爆款文案生成模型、家庭教育模型等多个实战案例，每个案例都配有详细的步骤说明和代码实现，读者可以边学边练，快速将理论知识转化为实际项目
全书设计为高等数学教材的辅助实验教材， 涵盖MATLAB基础及高等数学的各章内容的MATLAB实现内容。具体每章内容包括：1.实验目的 :总结本章的主要知识点， 主要强调实验部分要练习哪些知识点; 2.MATLAB相关命令:总结可能用到的主要MATLAB命令， 介绍这些命令的用法，要点，注意事项等;3.MATLAB实验实例:每章这个部分是主题内容， 以一些实例将知识点与命令融合在一起， 介绍典型数学习题的MATLAB求解过程， 包括详细的代码，结果等内容。4.拓展应用:该部分是介绍相关的工程应用案例， 比如相关数学建模问题
机动目标跟踪在军事和民用领域均有重要应用，例如导弹防御、空中交通管制、移动机器人定位导航等。目标运动模式的随机性、多样性和复杂性使得采用单一、固定的运动模型难以描述目标所有可能的运动模式，将目标运动模式的变化描述为多种运动模型之间的切换成为机动目标跟踪的重要方法。《机动目标跟踪的多模型滤波理论与方法（MATLAB版）》聚焦为随机跳变系统的机动目标跟踪问题建模，将机动目标跟踪转化为随机跳变系统的多模型自适应滤波问题加以解决，并且结合不同跟踪场景遇到的问题，介绍了几类多模型自适应滤波方法，以及如何在多传感器分布式跟踪场景中将多模型自适应滤波进行分布式实现，进一步在随机有限集框架下介绍了如何将多模型自适应滤波方法与概率假设密度结合来跟踪时变数目的机动目标，*后介绍了多模型自适应滤波在运动
不理解大模型工作原理，看不懂深度学习的公式，你也可以用好人工智能(AI)工具。 以ChatGPT为代表的AI工具的持续更新与突破，让我们看到了AI处理枯燥工作、提升工作效率的巨大前景。但要想驾驭好AI工具，我们不仅需要掌握AI工具的有效使用方法，还需要具备一些底层能力。 本书主要解决3个问题：一是什么是AI,二是怎么用好AI工具，三是怎么找到适合自己的AI落地场景。此外，本书还介绍了AI工具的高级用法，包括联动多款AI工具解决复杂任务等。 本书用一个个具体的案例，帮助读者掌握ChatGPT等AI工具的使用方法，迁移使用AI落地场景，从而逐步了解提升学习力、时间管理能力、效率等底层能力的方法与思维。 本书适合想了解AI工具的读者阅读，尤其适合想利用AI工具提升学习力、效率的读者。
全书共分成8章，主要包括：复数、复函数、作为映射的解析函数、复积分、级数与乘积展开、共形映射、狄利克雷问题、椭圆函数以及全局解析函数。此外，大部分章节后都有练习，便于学生掌握书中内容，其中加上“*”号的练习供学有余力的学生选做。本书假定读者具备大学二年级的数学基础，可作为高等院校高年级本科生以及研究生的教材和参考书。
近年来，作为突破计算机极限的希望所在，量子计算机受到了人们的广泛关注。本书运用丰富的图例，从量子计算机的基本工作原理入手，系统地为初学人士呈现了量子计算机的全貌。内容涉及量子比特、量子门、量子电路和量子算法等。全书以图配文，深入浅出，难度介于科普书和技术书之间，易读性与专业性兼具，无须精通量子力学和数学也能读懂，是一本量子计算机的入门佳作，旨在引导读者迈入量子计算机世界的大门，为日后阅读各种专业图书铺平道路。 本书适合对量子计算机感兴趣，想要从整体上了解量子计算机，或今后想从事量子计算机研发工作，但又不知从何处入手的读者阅读。
不理解大模型工作原理，看不懂深度学习的公式，你也可以用好人工智能(AI)工具。 以ChatGPT为代表的AI工具的持续更新与突破，让我们看到了AI处理枯燥工作、提升工作效率的巨大前景。但要想驾驭好AI工具，我们不仅需要掌握AI工具的有效使用方法，还需要具备一些底层能力。 本书主要解决3个问题：一是什么是AI,二是怎么用好AI工具，三是怎么找到适合自己的AI落地场景。此外，本书还介绍了AI工具的高级用法，包括联动多款AI工具解决复杂任务等。 本书用一个个具体的案例，帮助读者掌握ChatGPT等AI工具的使用方法，迁移使用AI落地场景，从而逐步了解提升学习力、时间管理能力、效率等底层能力的方法与思维。 本书适合想了解AI工具的读者阅读，尤其适合想利用AI工具提升学习力、效率的读者。
本书介绍了人们关于因果分析和因果推断认知的历史脉络与现代发展。主要内容分为4章，第1章介绍了因果概念的历史发展，重点阐述中国古代贤达对于这一问题的精辟理解，以及古希腊科学家对于因果关系认知所做的基础性贡献。文艺复兴以后，诸多科学家在这个问题上的逐步深入研究，给予了因果关系以现代科学的描述方式。第2章介绍当前因果分析与推断的一些理论和方法，主要介绍了2011年图灵奖得主朱迪亚·珀尔有关求解因果关系的理论框架和计算方法，这些方法已经成为当前因果科学的主流模型之一。第3章专门讨论了因果分析的一些重要而有趣的问题，包括如何识别抽烟对于肺癌的影响，以及其中延续几十年的争论，介绍了在具体问题中如何确定实际原因，这些实际原因经常具有独特性而被“一般的”因果分析方法所忽略，但在医疗、司法和决策中至关重
本书以探索之旅的形式，从在浏览器中输入网址开始，一路追踪了到显示出网页的内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。目的是帮助读者理解网络的本质意义，理解实际的设备和软件，进而熟练运用网络技术。同时，专设了“网络术语其实很简单”专栏，以对话的形式介绍了一些网络术语的词源，颇为生动有趣。 本书图文并茂，通俗易懂，非常适合计算机、网络爱好者及相关从业人员阅读。
本书内容涵盖了计算机网络和数据通信领域的基础知识、原理和技术。全书分为9章，主要内容包括计算机网络概论、数据通信基础、网络体系结构、局域网技术、网络互联和广域网、网络互联协议TCP/IP、Inter及应用、网络管理与安全。本书编写遵循 宽、新、浅、用 的原则，通俗易懂地阐述计算机网络相关的基本概念与原理，内容条理清晰，图文并茂，容易理解。书中还提供了若干个实验项目，各章配有题型多样的习题，读者可通过完成实验和习题加深对所学知识的理解。本书不仅可以作为高等院校、高职高专院校计算机及相关专业计算机网络基础课程的教材，也适用于继续教育网络课程的教学，同时也可作为计算机网络培训和自学参考书。
