这是一本写给普通人的个人成长和财富增长指南。两位作者从自身经验出发，讲述如何在AI工具的帮助下，实现一个人活成一家公司的梦想。 从用AI语音写作完成日更文章，到用AI设计海报、制作课程，再到将AI融入营销和推广，作者以DeepSeek等AI工具为例，总结了如何在各类工作和学习场景中，借助AI来完成认知升级和个人能力的提升。 本书适合职场人、学生、自由职业者等各类读者阅读，致力于帮助读者借助AI的力量抓住更多机会，创造更多价值，开辟人生新的可能。
数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源，数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据资产化、盒装数据、数据资产评估、
本书基于剪映专业版6.1.0，讲解短视频创作理论和技术，并将理论融入各种实战案例来讲解短视频制作方法。全书共9章。第1~3章讲解基础知识，介绍视频拍摄与剪辑基础知识、剪映专业版的工作界面、基础剪辑技巧。第4~6章讲解剪映专业版的基础操作，介绍剪映专业版中音频、字幕、调色等功能的使用技巧。第7~8章讲解剪映专业版的进阶剪辑技巧和智能创作工具。第9章是短视频综合实战，讲解目前互联网热门短视频类型的创作要点。本书适合广大短视频制作爱好者、自媒体运营
本书是一本关于AIGC提示工程师的实用指南，讲解了成为优秀AIGC提示工程师所需的技术特长和知识、沟通和协作能力、持续学习和自我提升方法等。 本书分为3篇，共13章。第1篇为AIGC提示工程师基础，内容包括AI崛起下的新职业──AIGC提示工程师、设计高效提示的基本原则、常用的提示方法以及提示工程实践中的常见问题等；第2篇为提示进阶技巧，内容包括优化提示的除错过程、解决复杂问题的高级提示技巧、提升提示效果的高级技巧以及酷炫的生成式AI绘图与视频平台等；第3篇为提示应用实战，内容
随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展，DeepSeek、腾讯元宝等各类AI工具犹如雨后春笋般纷纷闯入大众的视野。如何巧妙地运用这些 AI 工具，充分挖掘并发挥出它们的最大潜能，已然成为大众聚焦的话题。本书是帮你全面激发AI工具效能的口袋魔法书，紧密围绕高效办公、轻松学习、惬意生活这三大核心主题，带你探索各类场景中的AI实用小妙招，帮你掌握获得优质答案的提问技巧。
在网络安全领域，网络协议的安全性至关重要。随着网络环境日益复杂，漏洞的发现与防范成为关键。《攻击网络协议：协议漏洞的发现 利用 保护》从攻击者视角出发，全面且深入地剖析网络协议安全，旨在让读者更好地理解潜在风险与应对策略。《攻击网络协议：协议漏洞的发现 利用 保护》分为10章，先梳理了网络基础以及协议流量捕获相关的知识，为后续深入学习筑牢根基，随后深入探讨静态/动态协议分析、常见协议的结构、加密和协议安全等知识，最后着重讲解寻找和利用漏洞的方法，还对常见的漏洞分类、
党的十八大以来，党中央始终保持加强生态文明建设的战略定力，通过采取一系列有力措施，持续推进绿色低碳发展。绿色低碳技术是指能够有效降低碳能源消耗、减少温室气体排放、防止气候变暖的技术，是实现双碳目标的关键手段。本书共7章，主要内容包括国家双碳目标的时代需求与绿色低碳技术发展概况，化石能源清洁高 效利用，可再生能源，氢能，碳捕集、利用与封存，低碳零碳工业流程再造，绿色低碳技术的应用与实践等。本书可作为普及读物，帮助初学 者快速掌握绿色低碳技术领域的基础知识，也可作为绿色
本书围绕低轨互联网星座建设及其与移动互联网、天基通信系统无缝融合发展等方面的诸多挑战，分析了关键技术、规则挑战及相关解决方案，总体分为非静止轨道星座基本概念、低轨互联网星座关键技术、系统运行与网络集成等三部分。
本书共6章，首先对DeepSeek进行概述，包括其成长路线、优势、技术原理、应用场景、应用方式等；其次讲解如何为DeepSeek写提示词，包括结构化提示词、提示词的写作陷阱和优化技巧；接着介绍DeepSeek的高级使用方法，包括用Coze和DeepSeek搭建智能体、调用DeepSeek API进行AI编程、在本地计算机中安装部署DeepSeek、为DeepSeek构建个人知识库。
本书共8章：第1章为绪论，第2章为信号非线性动力学特征，第3章为基于新型散布熵的特征提取方法，第4章为基于新型斜率熵的特征提取方法，第5章为基于新型Lempel-Ziv复杂度特征的特征提取方法，第6章为基于新型分形维数的特征提取方法，第7章为基于多尺度处理的新型非线性动力学特征提取方法，第8章为基于新型非线性动力学特征与模态分解的信号特征提取方法。
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