随着人工智能技术的快速发展,AI 正在深刻改变我们的生活与工作方式。本书旨在帮助读者科学、全面地认识人工智能,掌握 AI 工具的使用方法,并将其高效应用于实际场景中。无论你是 AI 初学者,还是希望进一步提升 AI 应用能力的从业者,本书都将为你提供实用的知识与技能。 全书共分为 8 章,内容涵盖 AI 的基础认知、主流工具解析、对话大模型的使用技巧,以及 AI 在办公、文案写作、表格与 PPT 制作、短视频制作、平面设计与绘画等领域的实际应用。第 1 章从 AI 的基本概念与发展现状入手,帮助
本书深入剖析了DeepSeek在各行业的广泛应用与深远影响。全书共11章,讲解了DeepSeek的基础、高阶技巧及通用技巧,聚焦自媒体、教育、法律、医疗、政务、生活、自动工作智能体及更多领域的实战应用,展示其带来的效率提升与模式创新。本书既可作为各行业从业者提升工作效率、创新工作模式的参考手册,也可为关注AI 发展趋势的读者提供行业变革的全景视角,帮助其把握技术带来的机遇与挑战,共同探索智能高效的未来发展方向。本书还可作为各大中专院校开设人工智能相关课程的教材使用。
《生成式AI赋能一本通:编程、数据科学与专业写作》全面介绍了生成式AI在编程、数据科学及专业写作领域的广泛应用与深刻影响。主要内容涵盖生成式AI的核心原理、技术挑战、治理策略,以及如何通过提示词工程与AIGC方法论提升工作效率。读者将从中获得与AI高效沟通的技巧,掌握利用大模型进行Python程序设计、数据分析、数学与机器学习自学的方法,并通过丰富案例了解AIGC在科技论文写作、金融数据分析及创建AI智能体等方面的实际应用。本书旨在帮助读者理解使用大模型的方法和思路,以在AI时代保持竞争力,实现
本书共9章,分四部分,全面讲解数据跨境流动的背景、意义、政策、合规制度、技术保障和国际规则。第一部分(第1章至第2章)介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及内涵,同时从全球治理、全球经济发展、全球科技创新3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。第二部分(第3章至第4章)详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系,梳理了基本的合规规则。第三部分(第5章至第7章)介绍数据处理者的内部操作,包括数据出境业务梳理、内部合规制度建设等,并列举重点行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法,同
本书由多位AI应用领域的KOL联袂推荐,资深AI专家联合撰写,所有内容经过作者实践验证,是理解和应用DeepSeek技术的绝佳指南。 本书共10章,全面介绍了DeepSeek这一AI技术,从初识DeepSeek到快速上手,再到它在不同领域的广泛应用,为读者提供了一条从理论到实践的完整路径。 第1章深入解析DeepSeek的核心特点,包括其作为中国AI领跑者的技术优势、透明化的思考能力以及开源免费的前沿成果。第2章详细指导读者如何注册账号、安装应用并熟悉界面功能,同时对比不同版本的使用场景,
内容简介这是一本从实践角度深入探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重点讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖开发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件开发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了
本书面向初学者,从编译器构造的角度进行分析,旨在帮助读者深入理解编译器的设计原理和方法。全书共14章,主要内容包括:词法分析和语法分析、语法制导翻译、符号表和声明处理、语义分析、虚拟机代码、运行时支持、目标代码生成等。全书内容安排紧凑合理,对编译器构造的基本知识与关键技术进行了深入浅出的讲解,并提供了详尽清晰的算法,倡导在实践中学习编译器构造的相关技术。本书不仅可作为计算机专业本科生或研究生的教材,也适合作为相关领域技术人员的参考书。
MongoDB数据库与传统的关系数据库不同,是一种面向文档的、介于非关系数据库和关系数据库之间的数据库。《MongoDB基础、运维与性能优化》帮助读者掌握MongoDB 8数据库及其相关技术栈的开发知识,涵盖MongoDB 8数据库应用开发的要点。《MongoDB基础、运维与性能优化》配套PPT课件。《MongoDB基础、运维与性能优化》共分15章,内容包括MongoDB数据库基础知识、系统安装与环境搭建、可视化工具的使用、Shell工具的使用、基础操作、聚合、数据模型、时间序
本书结合往届全国大学生机器人大赛RoboMaster机甲大师赛比赛规则与历史发展,通过剖析参赛机器人的设计实例,对RoboMaster步兵机器人的机械结构设计、控制系统设计与视觉识别系统设计等有关内容进行了比较完整地介绍,并结合东北大学T-DT机器人创新团队的比赛经验对比赛过程中遇到的问题及注意事项进行了分析与总结。本书可作为RoboMaster参赛队员、类似机器人竞赛参赛队员和其他科技爱好者的参考书籍。
Meta Learning得到的算法能依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间, 进而在新环境中通过累计经验提升表现性能,是走向机器自主学习和迈向强人工智能的关键一步。 本书适用于所有对人工智能感兴趣的读者。作者面向meta learning甚至是机器学习的初学者,从学习者的视角,通俗易懂地描述meta learning的基本概念、原理和理论体系, 并在此过程中同步展开一些有意义的实践,逐步引导读者获得学习的快乐和成就!