DeepSeek三本套装，让你从新手到高手！ 《高效使用DeepSeek》DeepSeek保姆级教程！它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法，成为使用DeepSeek的高手，走在时代的前列。作者卢森煌有多年的创业经验，是AI应用领域的资深专家，是多家500强企业的AI实施顾问，为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询，本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。 《DeepSeek使用指南》进阶顾问级教程！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

本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且

本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开，结合实例进行介绍，旨在让读者了解AI系统的来龙去脉，形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解，掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向，为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。 本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识，后分为AI硬件与体系结构、AI编译与计算架构、AI推理系统与引擎、AI框架核心模块四篇进行详细介绍，涉及AI系统从底层原理到应用落地的全貌，反映了AI系统架构的前沿技术。

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一

《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》结合大模型的理论基础，系统地阐述了DeepSeek大模型的技术架构、开发实践与行业应用。全书分为3部分11章，第1~4章深入介绍大模型的理论基础与核心技术，包括大模型的核心概念、Transformer与MoE机制，以及DeepSeek架构的关键设计思想、优化策略与开发基础等。第5~7章聚焦于实际应用开发，详细讲解如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，包括编程智能助手的技术实现、智能代码生成、调试、多任务跨领域应用以及Prompt设计等。第8~10章深入探讨了大模型在行业中的定制化应用，通过多个案例展示了大模型如何解决零售、制造等行业中的具体业务问题，帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。第11章详细介绍了DeepSeek-R1的关键技术。 《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》理论兼备实践，涵盖从DeepSeek-V3到R1的完整技术路径，适

本书系统地介绍了三维点云处理的基础知识、 传统算法与深度学习算法, 包括点云数据表示、 空间变换、 预处理、 配准、 拼接、 滤波和表面重建等传统算法, 以及经典三维深度学习算法、 室外、 室内、 单目、 多模态三维目标检测、 三维语义分割和深度补全等模型。 书中采用由浅入深的方式详细介绍各种算法的设计思路和实现过程, 如循序渐进的学习路径、 深入剖析算法原理、 丰富的示例算法以及能力开拓和问题解决能力培养等。 本书读者对象为计算机科学、 机器学习、 人工智能等领域专业人士和学术研究者等。

《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》通过在基因、神经元和细胞等微观层面的计算机建模研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。*先介绍演化算法、基因调控网络以及脉冲神经网络等用于理解和模拟生物神经系统及形态的演化与发育的计算方法，分析基因调控网络的鲁棒性、可演化性、网络模体、连通性等重要特性，并提供生物调控网络逆向工程的案例。其次介绍多细胞生长模型和多种局部神经可塑性规则的演化方法，研究神经系统与形态发育之间的协同与耦合。*后在自组织模式生成的应用实例中展现演化发育系统的潜力，并强调演化发育方法对于人工智能特别是具身智能的重要性及未来发展前景。

本书按照人工智能历史上的热点迁移顺序，将主体内容分为推理、知识和学习三个部分进行章节组织，系统介绍人工智能的基本原理和方法。在各章内部，按照基本概念、算法模型和应用设计逐步深化提升。具有启发性强、系统性好、注重实用、贴近前沿等特点。配套提供讲解视频、习题答案、实践代码和思维导图等教学资源。

本书围绕三个主流的生成式人工智能工具展开，即ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion，以详尽细致的讲解，教你如何在短短3天时间内掌握AI在室内设计中的应用。第1天学习用ChatGPT这一强大的语言模型来辅助设计工作，帮助我们快速获取和整理信息，并在项目策略梳理、效果图生成等方面提供有力的支持。第2天学习用Midjourney做概念设计，快速生成设计概念图，并通过描述词和参数的调整，生成符合我们需求的高质量图像。第3天学习如何利用Stable Diffusion进行设计方案的生成和优化。书中对每个工具的介绍都从最初的安装和配置入手，并结合具体案例，带你一步步实操，确保能够真正理解和掌握每个AI工具的用法。本书不仅是一本好用的AI工具书，更是一本提升设计思维和创意方法的书。无论是初入职场的新手设计师，还是经验丰富的资深从业者，都能从本书中获得有益的

本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型，以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面，大语言模型属于深度神经网络，其设计核心是注意力机制，因此，本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面，本书既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感，以提高模型的稳定性和可解释性。 本书既适用于希望深入了解大语言模型、通过人工智能技术解决实际问题的读者，也适合作为高等院校计算机及相关专业的师生参考用书。

《人工智能对政府治理的挑战和应对》是一本*具特色的书籍，深入研究了现代政府治理与人工智能相互交织的前沿问题。《人工智能对政府治理的挑战和应对》将管理学、政治学、计算机科学及社会学等多个学科知识融合在一起，深刻剖析了政府治理在人工智能背景下的转型和创新。《人工智能对政府治理的挑战和应对》重点突出了政府治理理念、模式、结构和路径的变革，探讨了政府治理模式的演化规律，并提出了具有前瞻性的见解和建议。此外，《人工智能对政府治理的挑战和应对》还详细研究了大数据安全、社会伦理、政府监管等与人工智能相关的重要议题，为读者提供了深入了解和思考这些议题的机会。

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景. 本书是一本面向中文读者的深度学习教科书，从 理论与实践相结合 的角度立意，贯彻 知行合一 的教育理念. 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇 机器学习 （第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇 深度学习基础 （第2 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络等内容；第三篇 深度学习实践 （第6 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到

本书从人工智能（AI）的发展历史讲起，介绍了目前非常热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在引领AI芯片创新方面发挥的巨大作用。*后，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。

生物计算是一种以DNA、RNA和蛋白质等生物大分子为数据的计算。本书较为深入地探讨DNA计算的各个方面，从基础理论到实验操作，再到解的检测，都囊括其中。同时，书中对RNA计算和蛋白质计算也进行了概述。全书共12章。其中，第1章～第4章详细介绍图与计算复杂性、生物计算数据、生物计算算子（酶与生化操作），以及在DNA计算中发挥关键作用的技术和方法。第5章重点阐述DNA编码理论与算法。第6章～第8章深入探讨枚举型、非枚举型、并行型等多种DNA计算模型的构建思路和优缺点。第9章与第10章介绍一些DNA计算在密码学、生物信息学、优化问题等领域的应用案例。第11章与第12章介绍RNA计算与蛋白质计算的相关理论与应用。这样的结构安排旨在为读者提供一个全面、系统的生物计算知识框架。 本书适合图论与算法、分子生物学、计算机科学、生物信息学及人工

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本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。部分包括第1章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2～5 章，介绍各种可解释人工智能技术方法，包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。第三部分为第6～10 章，分别介绍可解释人工智能在生物医疗、金融、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，详细说明可解释性在司法、城市管理、安防和制造等实际应用中发挥的积极作用。第11 章对全书进行总结，并论述可解释人工智能研究面临的挑战和未来发展趋势。此外，本书的附录给出可解释人工智能相关的开源资源、中英文术语对照及索引，方便读者进

《秒懂AI设计：人人都能成为设计高手》 随着技术的发展，AI 与人们的生活、工作结合得越来越紧密。在设计领域，AI 已成为设计师的好帮手。借助AI，设计师可以更好、更快地创作出令人惊艳的作品。 本书共9 章。第1 章系统地介绍了什么是AI 设计、有哪些AI 设计工具，以及如何撰写提示词让AI 生成符合需求的设计作品；第2 ～ 9章通过8 个实用模块、40 多个常见的设计场景，详细介绍了AI 在头像和表情包设计、图片处理、社交媒体配图、视频制作、插画绘制、电商设计、海报设计、产品设计等方面的应用，帮助读者走近和了解AI 设计，进而驾驭AI 设计。 本书适合对AI 及设计感兴趣的人群阅读。 《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》 我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的

一个高中生可以创建深度的Q-learning代码来控制她的机器人，却不了解 "深度 "或 "Q "的含义，也不知道为什么代码有时会失败。本书旨在以具有微积分和矩阵代数背景的学生可以理解的方式，解释强化学习和优化控制背后的科学。本书的一个独特重点是算法设计，以获得学习算法的快收敛速度，以及对强化学习有时失败的原因的洞察。一开始就避开了高级随机过程理论，用更直观的确定性探测来代替学习的随机探索。一旦理解了这些思想，掌握植根于随机控制的技术就不难了。这些主题在本书的第二部分有所涉及，从马尔科夫链理论开始，以对强化学习的行为者批评方法的全新审视结束。

随着深度学习理论的不断发展以及 TensorFlow 的广泛应用，基于深度学习的信号分析模型在不同领域产生了深远的影响。本书为TensorFlow 2的使用指南，从软件安装、数据下载、文件管理等方面入手为初级开发者提供细致而全面的介绍。在此基础上，本书系统地介绍了TensorFlow 2在人工神经网络实战项目中的应用，全面覆盖了各种深度学习架构，内容涉及：入门级的二分类模型、回归模型等；进阶级的文本生成模型、图像生成模型、机器翻译模型、时序预测模型等；以及的Transformer模型等。在每个项目中，本书完整地展示了模型设计、网络搭建、模型训练、模型保存、结果预测与显示的全过程，并提供了详细的实现代码。本书将深度学习理论与实际项目结合，为初学者搭建了进入人工智能领域的学习平台，为深度学习算法开发者提供了较为全面的应用范例，充分满足了不

本书以HCIP-Security和HCIE-Security认证考试大纲为依托，介绍了防火墙和VPN的关键技术，包括安全策略、NAT、双机热备、虚拟系统、链路负载均衡、服务器负载均衡、L2TP VPN、IPSec VPN和SSL VPN。本书详细介绍了每一种技术的产生背景、技术实现原理、配置方法，旨在帮助读者掌握组建安全通信基础设施的技术和能力，顺利通过认证考试。 本书是学习和了解网络安全技术的实用指南，内容全面，通俗易懂，实用性强，适合网络规划工程师、网络技术支持工程师、网络管理员以及想了解网络安全技术的读者阅读。

本书是一本系统介绍Transformer原理、源码、应用的技术书籍，全书分为Transformer架构及源码篇、ChatGPT技术：从基础应用到进阶实践篇。 Transformer架构及源码篇，从Transformer的基本原理入手，深入浅出进行讲解，可使读者能够深刻理解Transformer的工作原理和设计思想，包括Transformer架构的理论知识、实际案例以及Transformer架构在时序预测等领域的应用等。本篇特点是采用大量的图片和图表，通过图文并茂的方式让读者直观地了解Trans-former的原理和应用和Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证、Transformer架构源码完整实现、Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制、GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制、BE等

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用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，部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出基础的神经网络 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中描述的线性代