这不只是一部科技产业发展历史集…… 更是在这个智能时代，一部 IT 人非读不可，而非 IT 人也应该阅读的作品。一个企业的发展与崛起，绝非只是空有领导强人即可达成。任何的决策、同期的商业环境、各种能量的此消彼长，也在影响着企业的兴衰。《浪潮之巅》不只是一部历史书 ，除了讲述科技很好企业的发展规律， 对于华尔街如何左右科技公司，以及金融风暴对科技产业的冲击，也多有着墨。《浪潮之巅 第四版》新增了6章内容，探讨硅谷不竭的创新精神究竟源自何处，进一步从工业革命的范式、生产关系的革命等角度深入全面阐述信息产业的规律性。从而，借助对信息时代公司管理特点进行的系统分析，对下一代科技产业浪潮给出判断和预测。

ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识

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。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？ 哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？ 深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？ 人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术，它是一个被委托给科学界边缘的项目，甚至在历史上两次走入绝境，陷入寒冬，直到一些孤注一掷的研究人员用一场新的变革打破了宁静——深度学习革命。 近年来，让人工智能受到全世界瞩目的高调事件，基本上都是基于深度学习的。比如，AlphaGo击败了世界围棋冠军，自然语言处理催生了智能语音助手，自动驾驶、人脸识别在世界范围内得到广泛应用，AI绘画更是以假乱真、火遍全球……可以说，深度学习已经浸入了我们的日常生活，从边缘走到了舞台的中心，正蓄势待发，即将掀起一场惊人的变革。 这是一本讲述人工智能，尤其是深度学

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又

本书详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。 本书以大语言模型的基础理论开篇，探讨了大语言模型预训练数据的构建方法，以及大语言模型如何理解并服从人类指令，介绍了大语言模型的应用和评估方法，为读者提供了更全面的视野。 本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者提供入门指南，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的补充教材。

《麻省理工科技评论》（ MIT Technology Review）从2001年开始，每年都会发布“全球十大突破性技术”，并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。 这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来方向，集中反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势，将引领面向未来的研究方向。其中许多技术已经走向市场，主导着产业发展，极大地推动了科技创新和经济社会发展。 《科技之巅（20周年珍藏版）：全球突破性技术创新与未来趋势》对过去二十年（2001年—2021年）《麻省理工科技评论》发布的“全球十大突破性技术”进行系统性总结，按照“生命科学、信息技术、资源与能源、工程制造、智慧生活”五大领域，深度解读和梳理了 200 余项全球突破性技术，同时邀请学术、产业、资本界专业人士对关键领域技术的特点、产业应用现状、未来发展

《信息简史》是美国**科学作家詹姆斯·格雷克的一部精彩著作。 克劳德·香农的信息论不仅催生了信息革命，也深刻地改变了众多其他学科的面貌。借助信息的视角，我们看待过去(文字、词典、电报、电话等的发明)、现在(信息时代)以及未来(信息泛滥、信息过载)的方式将大不相同。百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克历经七年完成《信息简史》一书，带来一段人类与信息遭遇的波澜壮阔的历史，告诉我们如何在信息时代的信息爆炸中生存。

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。

本书的研究对象，是网络文学与网络亚文化之中，以女性粉丝社群的相关活动为基础衍生出的一系列文化生产行为及其成果。论著以原创概念“虚拟性性征”（virtue sexuality）为切入点，尝试捕捉与呈现“罗曼蒂克爱情”这个概念在网络时代所经历的一系列复杂变形与转向。所谓“虚拟性性征”，指的就是某种以虚拟化身（avatar）为中介展开的，以另一个虚拟化身或虚拟实在为对象的性行为、性取向或性状态。在此基础之上，论著援引并阐释了来自网络文学、偶像粉丝文化及二次元文化等多个领域的网络民族志和学术研究成果，证明了“虚拟性性征”在上述亚文化社群内部的 地位。这些亚文化社群的参与者们沿着不同的路径，借助某种全新的身体想象绕开了亲密关系之中的性别二元对立。她们所体验到的，正是罗曼蒂克的赛博格形态，或者说，“罗曼蒂克2.0”。本

本书介绍了Stable Diffusion AI绘画工具及其使用技巧。书中内容分为两部分：“基础操作篇”，讲解了SD文生图、图生图、提示词、模型、ControlNet插件等核心技术的应用，帮助读者快速从新手成长为SD制图高手；“案例实战篇”，精选了动漫人物、水墨画、AI摄影、商业海报、电商模特、产品包装、电影角色等大量AI绘画案例，并带有详细的同步教学视频，读者可以边学边做，提高学习效率。 本书可作为高等院校平面设计、艺术设计等专业的教材，也适合设计师、游戏师、摄影师，以及美术、绘画、设计等行业的从业人员阅读。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC指利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解AIGC，进一步探究AIGC未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的AIGC应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于AIGC的深入洞察。本书无须读者具备专业知识基础，适合对AIGC感兴趣的读者阅读。

随着数字化时代的到来，各行各业投入到IT建设中的资金越来越多，如何确保IT投资价值优选化，做好需求分析工作是重中之重。本书将通过生动的实践案例、深刻的隐喻故事帮助读者建立“业务驱动的、用户导向的需求思想”，并针对价值需求、功能需求、数据需求和非功能需求四条主线，帮助读者构建清晰有效的需求分析路径。 本书可作为计算机软件专业本科生、研究生和软件工程硕士研究生的软件需求分析教材，也可作为软件工程、软件开发管理培训的教材，更是一线项目经理、业务分析师（BA）、B端产品经理、需求分析人员、甲方需求管理人员的推荐参考书。

大型企业服务、云计算和虚拟计算系统都面临着严峻的性能挑战。如今， 知名的性能专家 Brendan Gregg 将业界验证的方法、工具和指标融汇在一起，足以应对复杂环境的性能分析和调优工作。本书着力讲述 Linux 的性能，但所论述的性能问题适用于所有的操作系统。你将了解到系统是如何工作与执行的，还将学习到如何分析和改进系统及应用程序性能的方法。本书对第 1 版的内容做了大量的 新，这些 新包括但不限于 ：近年来 Linux 内核各方面的变化对于资源性能的影响；云计算架构的主流演进方向；动态跟踪工具的新星（BPF 及其前后端技术）；常见性能工具的使用方法的变化等。需要说明的是，在第 1 版中进行性能分析所用到的术语、概念和方法，在第 2 版中几乎没有变化，依然中肯适用，经得起时间的检验。本书的目标受众主要是系统管理员及企业与云计算环境的

随着无线通信的快速发展和普及，电磁频谱空间安全已经成为 战略关注的重点问题之一。其中，对无形的电磁信号进行行为识别，是电磁频谱空间军事对抗的核心技术，是对电磁空间进行有效管控的基础保证，也是维护网络空间安全以及相关反恐维稳行动的基础支撑。本书紧密围绕电磁行为识别和网络结构挖掘展开阐述。全书共8章，首先详细分析了电磁频谱空间的战略意义和电磁行为分析的重要作用，归纳了电磁频谱数据分析技术基础与研究现状，然后分别针对电磁行为识别和网络结构挖掘相关的重点技术，包括电磁通联行为识别、电磁辐射源无源定位、网络结构挖掘等进行了深入探讨，详细介绍了相关的问题分析、模型建立、算法设计和实验结果，系统梳理了近年来的研究成果，并提出开放性的探讨思路。 本书适合高等院校网络空间安全、无线通信及相

如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。

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未来是如此不同。但即便我们能看到这一点，不意味着我们知道它将以什么方式到来，以及何时到来。也许WTF真正代表的是What's the future？(未来是什么样子？）技术会把我们带往何方？我们将会体验惊喜还是失望？ 重要的是，在决策未来之际，我们会扮演什么角色？今时 ，什么样的决定会带给我们一个 可欲的世界？我们又如何做出这样的决定？ 从3W网站到开源软件，到Web2.0，到创客运动，再到大数据——蒂姆·奥莱利凭借自己的天分，洞见了那些“将从根本上改变世界的新兴技术”，并清晰地指出它们到底意味着什么。从2015年开始，蒂姆·奥莱利的目光转向“技术将如何影响未来的工作”这一焦点领域：人工智能和算法将把世界带往何处？商业组织的发展能否找到新路径？收入不平等和技术失业是否不可避免？按需学习将如何颠覆传统教育…… 《未来地图

机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。

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本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B+树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求TopK、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序、Dijkstra算法