《AI量化之道：DeepSeek Python让量化交易插上翅膀》从基础概念讲起，逐步深入到策略构建、数据处理、模型优化及风险管理等核心领域，详细介绍了Python在量化交易中的应用，包括语言基础、常用库（如NumPy、Pandas）、数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn），以及机器学习框架。这些内容可以帮助读者打下坚实的基础，从而能够顺利进入量化交易的实战阶段。 在量化交易策略方面，《AI量化之道：DeepSeek Python让量化交易插上翅膀》详细介绍了多种经典策略，如趋势跟踪、动量策略、海龟交易策略、套利策略等，并结合DeepSeek的智能分析功能，展示了如何优化这些策略以适应复杂多变的市场环境。此外，《AI量化之道：DeepSeek Python让量化交易插上翅膀》探讨了机器学习在量化交易中的应用，包括分类策略、回归策略及LSTM等前沿技术，并通过实战案例展示了如何利用这些
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照 提出问题 思考解决问题的新方法 加以改善 的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续 鱼书 系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。
深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架 DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。
《高效使用Deepseek：探索AI时代的未至之境》是一本关于如何高效使用DeepSeek智能助手的实用指南。书中详细介绍了DeepSeek的各项功能和使用技巧，内容涵盖了从基础的操作教程到高级的办公自动化、知识管理、智能助手应用等方面，帮助读者深入理解和掌握这一AI工具。本书的目的不仅是向用户展示DeepSeek的功能，更重要的是教会他们如何将其应用到实际的生活和工作中，从而提升工作效率和学习能力。 《DeepSeek使用指南：全场景职业应用实践》全面介绍了DeepSeek这一AI工具在多个职业场景中的应用方法和技巧，重点帮助读者在实际工作中提升生产力和创造力。书中通过深入浅出的方式，介绍了如何使用DeepSeek进行文本创作、数据分析、决策支持等工作，内容包括从基础指令到复杂任务拆解，再到行业专用的场景应用，具有很高的实用性和操作性。 《DeepSeek使用指南
DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，
本书基于备受读者推崇的王树森 深度强化学习 系列公开视频课，专门解决 入门深度强化学习难 的问题。 本书的独特之处在于：，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。 本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
《Stable Diffusion AI 绘画从提示词到模型出图》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。 《Stable Diffusion AI 绘画从提示词到模型出图》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。
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。
本书选取当下大热的AIoT（人工智能物联网）为应用场景，以NVIDIA Jetson Nano为硬件平台，系统介绍了人工智能的开发知识，重点讲解了人工智能中边缘计算技术的应用。首先介绍了NVIDIA Jetson Nano开发平台和开发环境的配置，然后通过具体的案例介绍了人工智能边缘计算在物体检测、深度学习等领域的应用。 本书适合人工智能初学者、嵌入式开发技术人员、对人工智能技术感兴趣的青少年及创客教师自学使用，同时也可用作高等院校人工智能相关专业的教材及参考书。
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。
阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。 《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和图像识别模型；还将学习一些实用技能，以清理和准备数据。 ? 分类和划分数据的监督算法 ? 清理和简化数据的方法 ? 机器学习包和工具 ? 复杂数据集的神经网络和集成方法 读者阅读本书前，**了解Python基础知识，不必了解机器
作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。 本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的
9787115617149 秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手 59.80 9787115620460 秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器 59.80 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》针对职场、学习、生活、艺术创作领域常见的40余种写作应用场景，遵循 场景 方法 总结 的框架，详细介绍了如何正确利用AI完成多种写作任务，并归纳出使用AI写作的方法和技巧。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》分为6章。第1章通过5个步骤、6大场景介绍了如何驾驭AI完成多种类型的写作任务；第2章至第6章分别详细介绍了在职场应用文写作、商业营销文案写作、新媒体写作、调查研究与论文写作、生活艺术创作等多种场景中使用AI写作的技巧，帮助读者充分发挥AI的潜力，让写作变得简单有趣。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》适合各行业有写作需求的人群阅读
本书精选了当前国内市场上较有代表性且实用的十大AI工具来进行讲解，涵盖了文档撰写、数据分析、创意设计、智能沟通等多个热门领域。每一章都围绕一个AI 工具单独展开，通过实际案例演示了这些工具的功能特性、操作技巧与应用场景，可以帮助读者快速掌握AI 工具的核心功能，并将其融入日常工作中。在信息爆炸、时间碎片化的今天，如何高效利用有限的时间和资源，创造更多价值，成为每一位职场人面临的挑战。本书不仅是工具书，更是一部提升职场竞争力的指南。我们将带领读者深入用AI 工具进行智能办公的世界，了解并学会如何使用AI 工具来进行文本生成、图像处理、数据分析等基础工作，从而释放更多的生产力用于创新和战略思考。学会这些技能以后，即使是非专业人士，也能通过AI 工具轻松制作出高质量的设计、文案与视频内容，强化自身的职
本书为深入理解学习Go语言必经之路中的重点知识领域，采用大量精美详细的图文介绍，文章讲解深入浅出，极大降低了理解Golang底层精髓的学习门槛。 本书包含3篇：篇为深度理论篇（第1章~第4章），包含深入理解Golang中GPM模型、深入理解Golang垃圾回收GC三色标记与混合写屏障、深入理解Golang内存管理模型、网络IO复用模型等。第二篇为Golang实战中需要进阶的知识盲区介绍（第5章~第12章）。第三篇为基于Golang从0到1的实现轻量级网络服务框架Zinx及相关应用案例。 本书主要的面向读者是已经具有软件编程开发经验的工程师、系统开发工程师、期望由Python、PHP、C/C 、Ruby、Java等编程语言转职到Golang开发的后端工程师、期望深入理解Go语言特性的计算机软件学者等。
计算机视觉有多先进?开一开特斯拉就知道了。深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破，但让人心潮澎湃的当属自动驾驶技术。如今，自动驾驶的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。 计算机如何 理解 它所 看到 的东西?本书试图将深度学习应用于计算机视觉以回答该问题。本书仅用高中代数知识阐明视觉直觉背后的概念。你将了解如何使用深度学习架构来构建视觉系统应用程序，以实现图像生成和人脸识别功能。 主要内容 ●图像分类和目标检测 ●先进的深度学习架构 ●迁移学习与生成对抗网络 ●DeepDream和神经风格迁移 ●视觉嵌入和图像搜索
