本书基于剪映App和剪映专业版编写而成，精选了抖音、快手上的热门案例，如卡点效果、合成效果、热门转场效果及商业实战案例等，可以帮助读者轻松、快速地掌握短视频制作的完整流程与技巧，成为视频剪辑高手。 全书分3篇，共14章。第1~5章为基础篇，详细介绍了剪映App和剪映专业版的基础操作，循序渐进地讲解了剪映的工作界面和基础功能应用，以及素材处理、音频处理、字幕效果等内容。第6~9章为进阶篇，详细介绍了剪映App和剪映专业版的调色、合成、转场、特效等高阶功能。第10~14章为综合案例篇，对前面讲解的内容进行汇总，讲解了动态相册、抖音酷炫短视频、Vlog短视频、电商短视频、剧情短片的制作方法，帮助读者迅速掌握使用剪映制作不同类型短视频的方法。 本书适合广大短视频爱好者、自媒体运营人员，以及想寻求突破的新媒体平台工作人

本书是关于AIGC（生成式人工智能）技术与作品美学定义方向的探索指南，旨在从美学定义的视角，为创作者提供审美要素、风格要素与应用方向要素的系统指导。在AIGC技术迅速发展的今天，本书强调技术仅是工具，真正的创新源于对美学的深刻理解和高水准的创意思考，我们旨在培养读者形成优秀的美学定义能力，以指导AI生成更高水平、更具深度的优质作品。 本书共8章，第一章简要介绍了AIGC的定义和发展历程等内容，第二章至第八章分别从光、材质、艺术流派、插画、游戏、女性美、流行趋势这几方面，向读者系统展示了在使用AIGC技术生成画面时，如何进行审美要素定义、风格要素定义和应用方向要素定义。 本书适合所有对 AIGC 艺术创作感兴趣的设计师、艺术家和创意工作者阅读。无论是希望提升个人创作的深度和广度，还是渴望在 AIGC 时代保持创新力和

在保罗眼里，黑客是创作者，是互联网之子，拥有一颗不安分的心，虽然经常被视为书呆子，却以自己的努力，为互联网新世界奠基。毫无疑问，我们生活于其中的世界，已经且必将继续被黑客深刻地改变，因此，了解黑客，我们也会更了解这个世界。在本书中，作者和我们谈论了与黑客有关的三个方面：第一，黑客如何成长及看待世界；第二，黑客如何工作及影响世界；第三，黑客的工具和工作方法。事实上，在全部15篇文章中，保罗所探讨的内容远远超出了黑客所关注的内容，并以幽默的笔触，在最广泛的可能性上展现了他对于人人关心且受其影响的重大议题的思考。不管是创造财富，还是如何设计出好产品，抑或如何在充满了异见的世界里自洽地活着。可以说，不管我们处在人生的什么阶段，都将从阅读本书的过程中得到启示。

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。

Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。 本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值，以及开发Agent需要掌握的基础知识。工具篇详细介绍了Agent开发平台的演进，盘点了国内的主流Agent开发平台，重点介绍了扣子平台的操作要点，并提出了Agent开发的通用流程。实战篇围绕5个典型的Agent使用场景，详细介绍了11个Agent的开发过程。 本书适合对AI感兴趣的读者阅读，包括学习Agent的开发者、想要提升工作效率的职场人、推动企业AI深化应用的管理者、希望在AI领域创业的人、学校的老师和学生等。 无论你是哪种类型的读者，本书都能帮助你系统并且轻松地掌握Agen

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。

在 罗眼里，黑客是 作者，是互联网之子，拥有 颗不安分的 ，虽然经常被视为书呆子，却以自己的努力，为互联网新世 奠基。毫无疑问，我们生活于其中的世 ，已经且 将继续被黑客深刻地改变，因此，了解黑客，我们也会更了解这个世 。在本书中，作者和我们谈论了与黑客有关的三个方面：第 ，黑客如何成长及看待世 ；第二，黑客如何工作及影响世 ；第三，黑客的工具和工作方法。事实上，在全 15篇文章中， 罗所探讨的内容远远 出了黑客所关注的内容，并以幽默的笔触，在 广泛的可能性上展现了他对于 关 且受其影响的重大议题的思考。不管是 造财富，还是如何设计出好产品，抑或如何在充满了异见的世 里自洽地活着。可以说，不管我们处在人生的什么 段，都将从阅读本书的过程中得到启示。

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如

在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的优选语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手，利用chatgpt可以完成以下几方面的内容：1.确定研究主题并构建问题。2.根据选择的研究问题制定和完善假设。3.进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。4.选择适当的研究设计和相应的方法论。5.开发可靠且高效的研究工具。6.收集并处理数据。7.解释分析定量和定性数据。8.编写和修改研究论文。9.处理同行评审意见。10.通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。

本书围绕“检索力”这一技能，帮助科研人员、青年学子、职场人士以及广大读者在信息过载的时代把握“逆风而行”的搜索主动权。信息素养的训练过程是塑造一个人情趣盎然、对新事物永远抱有探究精神的过程，这其中包含着认知、情感、行为以及元认知的交叉融合。作者根据自身二十多年的搜索体验，结合人文学科和诺贝尔奖的科学案例，以平实的语言将枯燥而繁琐的技能工具演化为有趣的检索故事，让读者在轻松的阅读中学会利用、创造和交流信息，提升信息素养，并逐渐拥有走出“信息茧房”的勇气与能力。

本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。

本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度，正面思考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了“奇点”作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

本书从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专业人员所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在RaspberryPi上工作。

和第2版相比，本版内容上的变化是，从以IA32和x86-64为基础转变为完全以x86-64为基础。主要更新如下： ? 基于x86-64，大量地重写代码，首次介绍对处理浮点数据的程序的机器级支持。 ? 处理器体系结构修改为支持64位字和操作的设计。 ? 引入更多的功能单元和更复杂的控制逻辑，使基于程序数据流表示的程序性能模型预测更加可靠。 ? 扩充关于用GOT和PLT创建与位置无关代码的讨论，描述了更加强大的链接技术（比如库打桩）。 ? 增加了对信号处理程序更细致的描述，包括异步信号安全的函数等。 ? 采用函数，更新了与协议无关和线程安全的网络编程。

本书根据李宏毅老师"机器学习"公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括BERT和GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。本书适合对深度学习感兴趣、想要入门深度学习的读者阅读，也可作为深度学习相关课程的教材。

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