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本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。

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本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如

本书包括作者从多年战略管理咨询工作经验中收集的20个典型的微咨询案例，站在企业外部视角，帮助企业多维度、多层次地扫描全局，抓住盲点，解决企业实际经营问题。这些案例按照影响企业发展的五大维度可分为五大类：人才管理、构建第二曲线、领导力水平提升、组织发展难题、品牌和市场营销。案例中管理者所遇到的困惑往往生发于细节，虽然是日

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本书详细阐述通过故事可视化来使业务流程和领域知识具象化的方法，以确保团队每个人都能理解业务流程中的角色、活动和工作对象，一起用简单的象形符号捕捉洞见，展示工作成果并征求意见，直至达成一致，从而高效协作并敏捷地构建领域驱动的软件。