我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作，从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活，如提高外科医生的手术精确度，清洁我们的家等等，我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。

下一个万亿规模的企业，也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业，远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发机器人，这个团队使用人工智能，通过令人难以置信的速度进行试验和试错，找出最有效

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

软件测试作为软件开发生命周期中至关重要的一环，其重要性不言而喻。本书旨在为各层次的测试人员提供一个较全面的知识体系。本书共5章。第1章人行必读：职业发展路线，详细介绍软件测试初、中、高级工程师以及测试经理职业发展路线。第2章初人职场：初级工程师两步走，详细介绍如何融入团队以及如何有效执行任务。第3章小试牛刀：中级工程师四大法宝，详细介绍如何设计测试用例以及如何学习网络、数据库和Linux等知识，最后通过开源项目实战来练习这些技能。第4章锋芒毕露：高级工程师专项能力突破，详细介绍如何设计项目测试方

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本书内容包括模拟自然界中生物和动物的觅食行为、寻偶行为、交配行为、迁徙策略、狩猎策略等过程中蕴含的优化机制和群体智能行为, 原创的106种群智能优化算法。这些生物和动物有分布在广袤土地上蚂蚁、蜜蜂、萤火虫、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢虫等多种昆虫, 有浩瀚海洋中的麟虾、被囊群、水母、口孵鱼、海豚、鲸鱼等多种鱼类, 有茂密森林草原中的猴群、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、狮子、大象、大猩猩等, 有翱翔在空中的鸟类、鸽子、海鸥、乌燕鸥、大雁、雄鹰等, 有北冰洋的企鹅、北极熊等, 还有侵入人体极其微小的细菌、

本书通过30个应用机器学习模型和算法的实际案例, 为读者提供较为详细的实战方案, 以便进行深度学习。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、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、使用及程序代码。为便于读者高效学习、快速掌握人工智能程序开发方法, 本书配套提供项目设计视频讲解、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, 可供读者二次开发。

本书分为4篇, 共12章。第1篇 (第1、2章) 准备篇, 主要介绍Hadoop和Spark的基本概念, 以及如何快速搭建Hadoop和Spark的学习环境。第2篇 (第3-6章) 入门篇, 涵盖Hadoop的高级特性、Spark的基础知识与高级特性, 以及大数据安全。第3篇 (第7-10章) 进阶篇, 深入讲解数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及实时数据处理。第4篇 (第11、12章) 项目实战篇, 通过Hadoop和Spark实现一站式数据分析系统设计, 以及ChatGPT赋能

本书共10章, 可分为4部分。第一部分 (第1章) 讲解Qt6的历史与发展、Qt6编程环境搭建和Qt6的基础知识, 第二部分 (第2章) 应用QtDesigner设计UI界面, 第三部分 (第3-8章) 介绍Qt6中各种类的应用方法, 第四部分 (第9-10章) 深入介绍了元对象系统、信号/槽机制、多线程和比较底层的事件处理机制。

开源软件供应链是指开源软件在开发和运行过程中涉及的所有开源软件的上游社区、源码包、二进制包、第三方组件分发市场、应用软件分发市场，以及开发者和维护者、社区、基金会等，按照依赖、组合等形成的供应关系网络。相较于传统软件供应链，开源软件供应链随着供应层级不断加深，其规模不断扩大，导致针对上游的攻击将更难被发现、影响范围更广。本书从开源软件供应链的定义开始，逐步讲解开源供应链模型、开源供应链评估体系、关键节点识别与维护等开源软件供应链的关键内容。