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。
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。
一幅全新的关于人工智能——ChatGPT如何重塑未来世界的宏伟蓝图，一场教育、商业、创造力、社交媒体、新闻、劳动方式等全方面的颠覆。 ChatGPT的出现代表着互联网时代的终结，人工智能时代的开启。 在人工智能时代，谁能率先接入机器能力，谁就将赢得未来。那么，对于所有人而言，我们要如何在自己的生活和工作中利用好AI带来的巨大变革性影响力？《GPT时代人类再腾飞》就将给出回答。 本书探讨了AI，尤其是像ChatGPT、GPT-4这样的大语言模型，如何在教育、商业、创造力、社交媒体、新闻、劳动方式等方面提升人类的能力与强化人类的特质。 可以说，AI是我们应对挑战、提升生活的重要途径。AI技术的进步可以被视为人类智慧和创造力的体现，而ChatGPT可以帮助全人类获得更大的助益和福祉。 一部人与AI的深度对谈录，一部21世纪的“人机关系”启示录。 里德
人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又
本书以探索之旅的形式，从在浏览器中输入网址开始，一路追踪了到显示出网页的内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。目的是帮助读者理解网络的本质意义，理解实际的设备和软件，进而熟练运用网络技术。同时，专设了“网络术语其实很简单”专栏，以对话的形式介绍了一些网络术语的词源，颇为生动有趣。 本书图文并茂，通俗易懂，非常适合计算机、网络爱好者及相关从业人员阅读。
本书以Python软件为基础，详细介绍了数学建模领域各种经典算法以及其软件实现。内容涉及线性代数、运筹学、插值拟合、微分差分方程、数据处理、多元统计分析、评价预测等领域的经典算法，既有对数学原理的详述，又有与例题和案例配套的Python程序。适合于没有Python语言基础的读者快速上手Python语言。本书可以作为"数学建模"课程的主讲教材，也可以作为"数学实验"课程的参考教材，以及"运筹学"课程的扩充阅读教材和教学参考书。
AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC指利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解AIGC，进一步探究AIGC未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的AIGC应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于AIGC的深入洞察。本书无须读者具备专业知识基础，适合对AIGC感兴趣的读者阅读。
《麻省理工科技评论》从2001年开始，每年都会公布“10大全球突破性技术”，即TR10（Technology Review 10），并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。 这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来发展方向，集中反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势，引领面向未来的研究方向。其中许多技术已经走向市场，主导着产业技术的发展，极大地推动了经济社会发展和科技创新。 本书梳理了2009 ~2018年的100项突破性技术，按照技术特点划分为人工智能、人机交互、硬件与算法、模式创新、云与数据、机器人、能源、材料、生物医疗、基因等领域，邀请国内外权威技术专家、投资人对一些领域技术的特点、产业应用现状、未来发展趋势及投资潜力进行点评，给出前瞻性的投资、科研指导意见与建议。与此同时，本书还分析了那些曾经辉煌、后
本书采用项目式学习法，通过简单、有趣、实用性强的小案例，让读者能够轻松体验和学习深奥的人工智能技术。同时，每个项目通过无代码的人工智能学习网站、拖拽式的积木编程、少量代码的Python编程等多种方式实现，读者可根据自身水平选择合适方式进行学习体验。 本书共分7章，序章总述人工智能，第1～6章分别从图像处理、文本处理、机器翻译、语音识别、机器学习和自动驾驶等几个领域向读者普及人工智能知识。 在学习本书前，读者应初步掌握Python语言的基础语法、第三方库安装等基础知识。 本书经过精心策划，概念清晰，既可作为青少年人工智能学习用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。
本书从人工智能时代说起，通过项目学习(PBL)的方式由浅人深地剖析图像处理、人脸聚类、语音识别、人脸签到、慧眼识人、自动驾驶小车等人工智能的相关应用案例，并在此基础上推出5个生动有趣的典型综合实践项目——裸眼3D、无人机+智慧农业、创建自己的语音识别库、语音播报智能垃圾桶、垃圾分类机器人。本书项目在实施过程中，依托人工智能学习网站、拖拽式积木编程、Python编程等软硬件相结合的形式，引领读者轻松学习深奥的人工智能知识，让他们在体验人工智能学习乐趣的同时，进一步培养其人工智能的意识和能力。 本书可作为青少年学习人工智能知识和开展人工智能实验的基础用书，也可作为人工智能爱好者的自学读物。
本书以Python软件为基础，详细介绍了数学建模领域各种经典算法以及其软件实现。内容涉及线性代数、运筹学、插值拟合、微分差分方程、数据处理、多元统计分析、评价预测等领域的经典算法，既有对数学原理的详述，又有与例题和案例配套的Python程序。适合于没有Python语言基础的读者快速上手Python语言。本书可以作为"数学建模"课程的主讲教材，也可以作为"数学实验"课程的参考教材，以及"运筹学"课程的扩充阅读教材和教学参考书。
人人都在谈论“大数据”，人们对这桶“21世纪的石油”充满着期待，可是大数据真的会给我们带来“一个美好的新世界”吗？这种期望在多大程度上是可以实现的？我们将会为大数据时代所带来的文明的契机付出哪些代价？哪些金钱以外的的代价？那么问题来了：大数据究竟是灾难还是幸运呢？罗纳德·巴赫曼、吉多·肯珀、托马斯·格尔策三位作者借助一套完整的、基于科技与经济角度的研究体系，对这一问题展开了探讨。很快这一问题就变得清晰了，大数据是一个关乎全社会的主题，任何对这一主题有着敏锐嗅觉的人，都会从《大数据时代下半场（数据治理驱动与变现）》这本书中受益。
随着经济水平和科学技术的不断提高，在工业制造的各行各业中逐渐使用机器视觉技术取代人工，提高生产效率并保证产品质量。由于机器视觉所具有的高效率和高精度优势，以及现代工厂对产品质量记录及可追溯性的需求，机器视觉的发展已经成为一个必然趋势，是人工智能产业中不可或缺的重要一环。 本书从基础、认知、入门、进阶和实战五大模块，结合18个相应的任务，以任务实操的形式，由浅入深详细展示了机器视觉的多项功能。每个任务都设置了任务背景、能力目标、知识准备、任务实操、相关知识、思考与练习环节，实操流程清晰细致，读者能够跟着流程进行实操。具有操作性强、实用性强等特点。
本书介绍了人类历 的重大网络革命。 次网络革命诞生于约翰内斯·古登堡在15世纪发明的活字印刷术，催生出 个大众信息经济。第二次网络革命发生在19世纪初，铁路和电报这两项发明结合在一起，压缩了空间和时间，重塑了几个世纪以来一成不变的社会。汤姆·惠勒将这两次网络革命与20世纪开始的第三次网络革命进行了比较。第三次网络革命主要体现在人与人互联的方式上，它直接影响我们每一个人，颠覆了工作、隐私、教育、媒体乃至日常生活的方方面面。
本书围绕BFE开源项目，介绍网络前端接入和网络负载均衡的相关技术原理，说明BFE开源软件的设计思想和实现机制，讲解如何基于BFE开源软件搭建网络接入平台。本书共17章，分为四个部分。第一部分为原理篇，介绍BFE开源项目的概貌，并对网络前端接入技术和网络负载均衡技术做简要介绍；第二部分为设计篇，介绍BFE开源项目的设计细节，包括BFE的设计思想、BFE的转发模型、BFE的关键机制和HTTPS的优化等；第三部分为操作篇，说明如何安装和部署BFE、如何在各种使用场景下配置BFE；第四部分为实现篇，从处理流程、插件机制、协议实现等方面说明BFE的实现机制。本书面向的读者包括计算机网络方向的研究者、网络相关技术的开发者、一般后台程序的开发者和负载均衡系统的使用者等。
本书共分以下几个部分： 第1章导论，主要介绍使用本书的一些先验知识、数据准备和本书的一些基本术语约定； 第2章QGIS主界面基本操作，主要介绍QGIS主界面的主要元素和用途、QGIS加载不同类别数据的基本方法； 第3章地图设计，主要介绍QGIS中矢量数据操作和数据符号化的基本操作； 第4章矢量数据分类显示，是在第3章的基础上系统介绍矢量数据分类符号的配置方法、标注设置以及更为复杂的分类符号设置方法； 第5章专题地图设计，基于第3章、第4章，介绍QGIS中专题地图出版设计，以及专题地图集的设计和输出； 第6章创建矢量数据，主要介绍矢量数据的创建方法、拓扑关系控制，以及矢量数据属性编辑和属性表的操作； 第7章矢量数据分析，主要介绍矢量数据的投影变换，并以实际案例为基础，介绍矢量数据分析的基本流程、网络分析和空间数据统计分析等；
未来是如此不同。但即便我们能看到这一点，不意味着我们知道它将以什么方式到来，以及何时到来。也许WTF真正代表的是What's the future？(未来是什么样子？）技术会把我们带往何方？我们将会体验惊喜还是失望？ 重要的是，在决策未来之际，我们会扮演什么角色？今时 ，什么样的决定会带给我们一个 可欲的世界？我们又如何做出这样的决定？ 从3W网站到开源软件，到Web2.0，到创客运动，再到大数据——蒂姆·奥莱利凭借自己的天分，洞见了那些“将从根本上改变世界的新兴技术”，并清晰地指出它们到底意味着什么。从2015年开始，蒂姆·奥莱利的目光转向“技术将如何影响未来的工作”这一焦点领域：人工智能和算法将把世界带往何处？商业组织的发展能否找到新路径？收入不平等和技术失业是否不可避免？按需学习将如何颠覆传统教育…… 《未来地图
本书力求简明扼要地阐述云计算的基本概念，让非IT专业人士也能轻松看懂这一人人都能接触（以后程度会更深）的事物——云计算。本书遵循一条由感性到理性、由浅入深的主线：首先以情景描述的方式，让外行也能对云计算产生感性认识；然后从计算机的基础知识讲起，逐步引出云计算的概念，使读者产生理性认识；接着介绍宏观模型和微观技术，让读者更深入地理解云计算；最后介绍OpenStack并精心设计3个云计算的实战案例，让读者了解组建云系统的过程。 本书此次的版本更新力求让本书的内容越来越“有深度”，剔除了次要技术的讲解，深入虚拟化技术的“内部”，精心设计了若干虚拟化实战案例，使读者对各种虚拟化技术的理解更深入。 本书适合作为大中专院校和培训机构的云计算教材，经过4版的打磨与更新，更适合各个技术阶段和不同需求的读者
本书是一本数据科学的入门书籍。每个知识点尽量从实际的应用案例出发，从数据出发，以问题为导向，在解决问题中学习数据挖掘、机器学习等数据科学相关方法。本书将数据读写、数据清洗和预处理作为开端，逐渐深入到和数据科学相关的决策树、支持向量机、神经网络、无监督学习等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了推荐算法、文本挖掘和社交网络分析等热门实用技术。本书在写作过程中尽量删去太过抽样的理论，让具有一定高等数学和概率论基础的读者就能看得懂。当然，如果读者对方法原理确实不感兴趣，只是为了用R程序实现某种方法，可以跳过方法只看案例和程序。本书适合作为高校数据科学、机器学习、数据挖掘、大数据分析等相关专业的研究生和高年级本科的教科书，也适合作为相关企业的数据科学家、数据挖掘工程师、数据
