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！
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现今，Web3.0这一概念火爆科技圈，互联网的发展也将迎来新变革。过去，网络只是我们在现实生活中的辅助工具。现在，在这个虚拟世界丰盛的时代，人们的交流方式、消费活动甚至赚钱方法都发生了巨大变化。 本书基于这个时代背景，使用丰富的插图和案例，让你轻松读懂Web3.0。作者从虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等新结构和新服务，阐释Web3.0给商业模式的发展带来了怎样的影响，让读者可以在Web3.0时代里大展宏图。
本书是人工智能工具DeepSeek的应用操作指南，手把手教用户从零起步，快速掌握DeepSeek的使用方法，从新手小白进阶到AI使用高手。全书涵盖了DeepSeek的基础理论、核心功能与多场景应用，从下载注册教起，重点讲解提示词的编写技巧，通过具体生动的场景化案例演示，聚焦DeepSeek在日常生活、家庭教育、职场工作、自媒体创作和金融投资等领域的实际应用，为读者提供各场景常用提示词和指令模版。本书力求为读者提供一整套系统化、操作性强的使用指南，既适合初学者快速入门，也为专业用户提供深度指导。
本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。
《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术 多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注
本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。 本书共10章，涵盖量化投资中AI的历史演进、投研平台的构建、量化策略的开发流程、策略分类和介绍、市场主流策略开发、策略回测和实盘准备等内容。书中提供丰富的示例代码，具有较强的实践性和系统性，并配有高等数学、金融工程和计算机科学技术等前置知识，以帮助读者深入理解量化投资策略。 本书适合量
本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架 YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的入门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。 主要内容 ? 了解用于解决复杂语言问题的新技术
工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业 智 造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深入了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识点不同角度的解读，为后续机器学习的深入研究打下基础
本书是教授如何使用AI技术进行公文写作的实用指南。全书分为四章。第一章介绍了AI指令提问的原理和技巧，讲述AI时代提问的特点，以及如何向AI提出优质指令。第二章总结了多种实战方法与技巧，通过应用场景与示范案例，教读者如何针对具体场景向AI提问。第三章聚焦公文写作，涵盖常用AI写作工具和使用技巧介绍，以及如何通过向AI工具提问来指导各类具体公文的写作。第四章深入探讨公文写作的进阶技巧，介绍如何通过AI工具生成公文经典表述和结构化句式，助力读者高效提升公文写作水平。本书旨在通过AI赋能公文写作，提升职场公文写作的效率与质量，是企事业单位实用工具书。
本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，
作者对计算机的运算和人脑思维的过程进行了比较研究,具有高度的前瞻性,为机器人研究指明了方向。《计算机与人脑》形象生动,图文并茂,对广大青少年科技创新思维具有极大启发作用.该书被誉为20世纪的天才之作。
可信机器学习是机器学习的重要部分，是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终，全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念；第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法；第三部分围绕建模过程介绍检测理论、监督学习和因果建模的理论及方法；第四部分针对机器学习的可靠性，讲解分布偏移的概念和缓解方法，以及机器学习公平性和安全性方法；第五部分围绕人与机器的交互，阐述机器学习的可解释性、透明性和价值对齐；第六部分针对机器学习的目标，介绍伦理原则、社会公益以及过滤气泡等问题。
ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？ 《ChatGPT 实操应用大全（全视频 彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通
在《强化学习与机器人控制》一书中，专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案，还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更先进的人机交互控制方案和强化学习，然后讲解典型的环境模型，最后介绍一些更著名的参数估计识别技术。 《强化学习与机器人控制》提供了严谨的数学推理和演示，这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外，还讨论了一些前沿话题，如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。 ● 全面介绍基于模型的人机交互控制 ● 详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和 人机回圈 机制控制 ● 实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习 ● 深入研究使用强化学习来控制
社会科学(CSS)领域。文本详细描述了四个关键的方法，自动社会信息提取，社会网络分析，社会复杂性理论和社会模拟建模。第二版增加了许多问题和练习来强化、巩固、测试已经学习的内容，通过解决问题加深理解，并实践编写代码来实现想法。主题和特点:包含一千多个问题和练习，以及一个缩略词列表和词汇表;研究计算机和社会系统之间的异同;介绍了自动化信息提取的;探讨CSS中社会复杂性的度量、科学规律和生成理论;回顾社会模拟的方法论，涵盖变量模型和面向对象模型。
