《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

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。

本书的作者约翰 冯 诺伊曼（John von Neumann，1903 1957）是20世纪重要的数学家之一，被后人称为 计算机之父 和 博弈论之父 。 本书是诺依曼在1955 1956年为西里曼讲座而准备的未完成讲稿，是作者对过去十几年在计算机领域所做研究的一个总结性梳理。诺依曼在书中首先概述了模拟计算机和数字计算机的一些基本设计思想和理论基础，然后从数学的角度，主要是逻辑和统计数学的角度，探讨了人脑的神经系统的控制和逻辑结构，对计算机的数学运算和人脑思维的过程进行了比较研究。 本书是计算机和人工智能领域的一篇重要的原始文献，具有高度的前瞻性，为计算机的创新与发展以及机器人的研究指明了方向。

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者多年从事算法研究的经验总结.书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的 MATLAB书籍中鲜有介绍. 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等Z常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力. 《MATLAB智能算法30个案例分析

本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn，对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。 全书共10章，第1章介绍机器学习开发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等；第5章讲解K近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索；第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理；第7章介绍几种常见的文本特征提取方法，包括词袋模型和TF-IDF等；第8章讲解决策树的基本原理，包括几种经典的决策树生成算法和集成模型；第9章介绍支持向量机的基本

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。

模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法，同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终，并适时与其他重要知识点（如支持向量机、深度学习）等进行交叉和关联，便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。 全书共14章和4个附录，循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，*后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化学习。附录包括传统的模式识别与机器学习方法近邻法和决策树，还有向量微积分和随机变量的变换等与本学科方向强相关的重要知识点。 本书内容深入浅出，生动有趣，力

本书系统阐述分布式机器学习的理论、算法、和实践。

本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。

通过一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。 在更新的第3版中，作者Aur lien G ron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验。

本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例入手、逐渐深入的方式，尽量给出详尽的分析或推导。 本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以Scikit Learn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例

本书以人工智能发展为时代背景,通过20个应用机器学习模型和算法的实际案例,为工程技术人员 提供较为详细的实战方案,以便深度学习。 在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度 论述数据处理、模型训练和模型应用,并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习、快速掌 握人工智能开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等 资源,可供读者举一反三、二次开发。 本书结合系统设计、代码实现以及运行结果展示进行讲解,语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合 作为对Python编程感兴趣的科研人员、人工智能爱好者及从事智能应用创新开发专业人员的参考教材, 也可作为高等院校全栈系统应用开发相关专业的参考书。

本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容，以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线，涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化，以及随机优化和分布式优化。

本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K均值算法、主成分分析等热点研究领域。 本书可以作为机器学习初学者、研究人员或从业人员的参考书，也可以作为计算机科学、大数据、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材

本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。*部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。 本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书，可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识；算法工程师通过阅读本书，可以学习模型评测的方法和拓宽模

本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。 本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书。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。

本书探究交替方向乘子法在图像处理中的应用,选取了运动模糊图像复原和遥感图像融合两个领域来作细致研究。通过 MATLAB进行仿真实验,利用交替方向乘子法高效求解复杂的凸优化问题,研究遮挡人脸识别的鲁棒性算法,以及人脸图像的类内变化和类间变化与鲁棒性算法的关系。同时,本书还探索高效的分布式优化求解方法。将分布式计算框 CoCoA 应用于机器学习和信号处理的各种问题。 本书适合作用从事机器学习研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。

本书是为青少年读者撰写的一本通俗易懂地讲解人工智能如何产生并发展到今天的简明读物。 青少年是国家与社会的未来，人工智能对国家与社会的影响目前已经显现，但更多更重大的影响将发生在未来，所以目前让青少年了解人工智能，使他们对之产生兴趣，期待探索它研究它非常重要。作者分十多个题目，从多个方面（科学思维、机器算法、人工智能对人类日常生活的影响、未来法律经济和政治生活中的人工智能，乃至人工智能给未来人类社会带来的挑战等）讲述人工智能给我们社会发展带来的益处、机遇及挑战和风险，让青少年在对人工智能产生兴趣的同时，也比较多地了解它的方方面面，从而为他们正确认识人工智能，推动其更好地为人类社会发展服务打下扎实的基础。

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和*控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于*控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。

本书从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识，从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中，为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。