"《推荐系统核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分 12 章，内容包括推荐系统基础知识介绍、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、电影推荐系统、动漫推荐系统等。本书内容讲解简洁而不失技术深度，内容丰富全面，用简练的文字介绍了复杂的案例，易于读者学习。《推荐系统核心技术
"《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
本书以MathWorks公司最新推出的MATLAB R2024a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法及在数学建模中的应用；分章阐述了矩阵计算、数值计算、符号计算、数据可视化、数据分析、M文件编写、文件读写、MATLAB编译器、应用程序接口等内容；并结合相关的函数或命令，精心编写了一些数学建模方面的示例，用来详细说明具体函数和命令的使用方法，并在每章的小结中给出了软件使用的经验技巧等供读者参考，是一本软件基础知识与数学建模应用相结合的学习手册。
本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图形芯片、ChatGPT、Midjourney、Stable Diusion和DeepSeek等技术，展现了智能体在创意表达、问题解决和人机交互等领域的无限可能，揭示了AI如
内容简介这是一套可以帮助所有职场人士通过使用AI工具，快速成为办公高手的实用教程。本书以超简单的方式详细介绍了18款主流AI工具从入门到进阶的使用方法，即便是零基础人士也能通过本书轻松实现效率倍增。书中包含覆盖10个典型办公场景、50多个具体岗位的125个实战案例，每个案例都配有详细的操作步骤和精美的图示。为了提高读者的学习效率，降低学习成本，本书还附赠了150分钟同步教学视频、170多个素材与效果文件。28款AI工具（附录中10款）：百度文库、腾讯文档、讯飞智文、Kimi、通义、橙篇、文
AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的Kimi为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI 大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了Kimi官方、LangGPT社区和多位AI领域专家的高度认可。工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面揭示了Kimi、Kimi （Kimi内置的智能体）和Kimi浏览器插件的功能和使用，带你认识不一样的Kimi；然后，
本书将带你深入探索AI神器DeepSeek的无限潜能，带你从零开始，轻松掌握AI的核心应用。通过学习本书，你将轻松上手DeepSeek，开启智能生活新篇章；通过学习本书，你将学会用DeepSeek大幅提升工作效率；通过学习本书，你将学会如何让DeepSeek成为你的职场超级助手；通过学习本书，你将学会如何利用DeepSeek激发自己的创作灵感，打造爆款内容和个人品牌；通过学习本书，你将学会利用DeepSeek解决各种专业难题。无论你是职场精英、创业者，还是自由职业者
"基于Python 3.8.1与PyCharm IDE，首先介绍编写Python程序需要了解的一些基本概念。然后，介绍各种数据类型、数据存储方法、数据集合创建方法、for循环、if语句与while语句等。另外，本书还将介绍用户输入获取、用户交互、程序的重复利用、类的扩展、程序报错的处理方法。在充分学习这些基础知识后，本书最后介绍如何为程序编写测试。本书可以作为信息科学、数据科学、计算机类专业的入门教材，也可以用作相关专业技术人员或科普爱好者的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无
深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。
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