在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示词技巧，并附有大量的模板实例。此外，本书介绍了DeepSeek的特色功能玩法、场景实战应用、高级应用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相关知识。本书力求使零基础读者轻松掌握DeepSeek的使用方法，并学以致用、融会贯通。
《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。
《DeepSeek 从入门到精通（微课视频版） 提示词设计 多场景应用 工具深度融合》 是一本系统讲解大模型 DeepSeek 应用方法的实用指南，内容涵盖从入门操作、提示词设计、本 地与云端部署到上百种实际场景应用，以及AI 智能体设计，全面展示了 DeepSeek 在办公、写作、 编程、教育、创意等领域的强大能力。全书结构清晰，配合丰富案例与实操技巧，帮助读者快 速掌握与大模型高效交互的方法。 本书最大特色在于实用性与前瞻性并重，既有提示词设计的系统讲解，提供100 提示词模 板，又有 DeepSeek 与 WPS、Word、Excel、Xmind、剪映等常用软件的深度融合案例，真正实 现AI 赋能日常工作与创作。无论你是职场人士、内容创作者、教师学生，还是对大模型感兴趣 的开发者，本书都将为你提供可操作、可落地的指导，助你在 AI 时代实现效率与创意的双重飞跃。
本书是一本全面探索DeepSeek大语言模型应用的实用指南，涵盖了近200个精心设计的实用案例，以 场景思维 为核心，从用户实际需求出发，系统地展示了DeepSeek如何在日常工作、学习和生活的各个方面发挥智能助手的作用。 全书共分为20章，内容丰富且有层次： （1）从基础工具使用和提示词工程入门，到内容创作、知识工作、创意设计等应用场景，涵盖了多个专业领域（医疗、金融、法律、心理）的深度应用。 （2）介绍了日常生活、创业自媒体、行业赋能的多维度实践，提供了API集成方案和30个精选高频场景的深度解析； （3）每个实例都针对特定用户群体的痛点和需求，提供了具体、可操作的解决方案，帮助读者快速掌握如何将DeepSeek融入工作流程，真正实现AI赋能。 书中不仅关注 如何使用 ，更着眼于 为何使用 和 何时使用 ，帮助读者建立对AI辅助工具的系统性
内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术进化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座
虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。 本书主要内容： （1）训练深层神经网络； （2）实现模块和损失函数； （3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型； （4）探索在 Jupyt
本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。 本书可作为各类高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。
《DeepSeek大模型 : 技术解析与商业应用》系统讲解了DeepSeek 大语言模型的技术原理与商业实践，既深入剖析模型的核心原理，又提供切实可行的实践指导。全书共分为10 章，从基础概念入手，逐步阐明模型架构、本地部署方法，并详细解析了DeepSeek 提示词的思维链，指导用户如何根据不同需求设计有效的提示词，以实现高效的AI 交互。书中深入探讨了DeepSeek 在多领域的应用：在内容创作方面，利用AI 生成创意文案、优化代码开发与学术写作，从而显著提升效率；在自媒体领域，通过解锁流量密码，为开发者和创作者提供智能支持；在职场环境中，辅助简历优化、面试模拟及知识库构建，全面提升办公效能；在数字艺术设计方面，赋能创作者高效产出作品，激发无限创意表达。此外，本书还讲解了如何通过DeepSeek API 将技术无缝嵌入商业流程，进而构建智能生态系统。
本书强调 把 AI作为方法 (AI即 Artifcial Intelligence，人工智能)这一核心理念，旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的高效与便捷。 本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力，通过一系列 召唤术 帮助读者运用AI创造性地完成各种各样的任务，在这个过程中体验和掌握运用AI的核心技巧。 本书适合对 AI有研究兴趣、有使用需求、有产品研发需求或有投资意向的读者阅读。读者可扫描文中的二维码了解本书所介绍的与AI交互的秘诀。
内容上，本书力求系统地介绍基于深度学习的图文多模态信息处理技术，侧重介绍最通用、最基础的技术，覆盖了多模态表示、对齐、融合和转换等四大关键技术。同时也介绍了多模态信息处理领域的**发展前沿 多模态预训练模型。此外，为了让读者可以实践这些多模态深度学习技术，本书提供了四个完整的实战案例，分别对应多模态表示、对齐、融合和转换这四个关键技术。 具体而言，本书的内容分为四个部分：初识多模态信息处理、单模态表示、多模态信息处理的关键技术、多模态预训练模型。 第一部分包括两个章节：第1章介绍多模态信息的基本概念、难点、使用深度学习方法的动机、多模态信息处理的关键技术以及这些技术的发展历史，第2章介绍若干同时涉及图像和文本的多模态热门研究任务。 第二部分包括两个章节：第3和4章分别介绍了多模态信息处
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
本书是一本针对初学者介绍人工智能基础知识的书籍。本书采用通俗易懂的语言讲解人工智能的基本概念、发展历程和主要方法，内容涵盖人工智能的核心方法，包括什么是人工智能、神经网络（深度学习）是如何实现的、计算机是如何学会下棋的、计算机是如何找到**路径的、如何用随机算法求解组合优化问题、统计机器学习方法是如何实现分类与聚类的、专家系统是如何实现的等，每种方法都配有例题并给出详细的求解过程，以帮助读者理解和掌握算法实质，提高读者解决实际问题的能力。 此外，本书可以帮助人工智能的开发人员理解各种算法背后的基本原理。书中的讲解方法和示例，有助于相关课程的教师讲解相关概念和算法。 总之，这是一本实用性强、通俗易懂的人工智能入门教材，适合不同背景的读者学习和使用。
内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深入了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 第1部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、
本书是《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》的升级版，共22章，包括基础知识、虚拟仪器项目开 发方法以及项目管理和实践。第1~6章为基础知识，主要讲解LabVIEW程序前面板设计、数据结构、程 序框图、函数和错误处理等内容；第7~19章主要讲解虚拟仪器项目开发方法，包括用于实际项目开发的 单循环和多循环程序框架、程序用户界面扩展、数据类型扩展、代码和程序结构扩展、数据存储、数据库 和面向对象开发技术、网络通信、信号与传感器、数据采集和滤波等数字信号处理相关的内容；第20~22 章主要讲解项目管理和实践，包括项目管理理论和一些对实际项目开发的经验总结，同时提供几个实际 的工程案例作为参考。本书力求面向实际工程项目开发，并配有实际工程实例源码和相关参考资料。 本书可作为LabVIEW虚拟仪器项目开发和管理人员的技术参考书，也可作为
为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和 通识、通智、通用 的 通才 培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。 本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的 通用人工智能实验班 的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面立
《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着 理论讲解 案例分析 应用扩展 这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照 先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容 的顺序学习。《MATLAB神经网络43
随着技术发展，各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI，但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者，不会专业地提问。如果能正确地提问，AI将帮你解放工作，实现效率逆袭。精通向AI提问的能力，AI能帮你成为超级个体。 这是一本AI时代成为提问高手的进阶指南，既授人以鱼，也授人以渔。本书从AI的基本概念与运行原理入手，引用了飞轮思维和ICDO提问技巧，还详细介绍了在不同场景下的提问方法与实际案例，旨在帮助读者掌握高效提问的技巧，获得更加精准和丰富的答案，做到事半功倍，实现效率十倍提升。
全书分为4部分。第1部分对基础知识展开讲解，包括Linux基础和ROS入门。第2部分主要关注一个实际的机器人中的硬件和核心传感器模块的构造，重点讲解机器人上的传感器、差分底盘、树莓派主板开发方面的知识。第3部分是SLAM地图构建的核心算法，SLAM中的数学基础、基于激光的SLAM系统、基于视觉的SLAM系统、混合SLAM系统、新型SLAM系统。第4部分是自主导航相关的核心技术与应用，包括自主导航中的数学基础、基于地图的导航、基于环境探索建图的导航、强化学习在机器人导航中的应用。 通过阅读本书，读者不仅可以自己设计出一套SLAM导航机器人出来，还可以在软硬件结合的环境中提高自己的C++/Python/Java方面的编程能力，同时还可以接触到流行的SLAM算法的实际应用。
