本书超越了简单的AI工具使用教程，书中分为三大部分，逐步引导读者从理解AI的核心概念，到掌握高效使用AI的方法，最终探索AI的进阶应用。第一部分探讨了DeepSeek为何被视为AI时刻，分析了它与OpenAI、Anthropic等的不同之处，解析了AI的思考方式，还讨论了AI是否真正理解人类需求。第二部分介绍了如何高效使用DeepSeek。首先，详细解析了DeepSeek R1的核心能力、提示词技巧，以及如何让DeepSeek成为工作搭档，应用于营销、写作等场景。接着探讨了DeepSeek

DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。



全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSee

本书以当下热门的人工智能工具 DeepSeek 为核心，通过丰富实用的内容，助力读者从对DeepSeek一无所知的新手，成长为能够灵活运用其功能解决各类问题的行家。书中选取了多个领域的典型应用场景，如学习辅助、职场办公、生活娱乐以及自媒体创作等，为读者全方位展示 DeepSeek 的强大功能。
全书共 7 章，内容层层递进。第1~3章为读者介绍了DeepSeek的功能和技术特点、 基础操作技巧和提问策略，帮助读者快速上手。第4章~7章，分别展示了 DeepSeek 在不同场景下的

本书讲解时序约束的原理和实战，将芯片时序约束的经验应用于FPGA，以最大限度地提升FPGA性能。全书共分十章，内容包括：FPGA内部时序路径分析、主时钟约束、衍生时钟约束、输入信号接口约束、输出信号接口约束等。

本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。



全书共 9 章，以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计入手，逐步深入讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深入理解框架的内部机制。

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本书主要介绍统计机器学习框架，该框架以基于机器学习算法获得真实数据生成过程(DGP)概率分布的最佳近似为前提。统计机器学习框架由一组核心定理支撑，能够用来分析许多常见机器学习算法对DGP的渐近性。书中通过相关机器学习案例帮助学生理解框架中的核心定理。具体来说，本书分为四部分：第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述算法的数学工具；第二部分讨论了确定性学习机的渐近行为；第三部分讨论了随机推理机和随机学习机的渐近行为；第四部分关注的是机器学习算法的泛化性能表征问题。

本书以DeepSeek大模型的应用为主题，通过漫画的形式展现了DeepSeek大模型在思维养成、课程辅导、艺术设计等领域的创新应用，回顾并展望了DeepSeek大模型的产生历程和发展方向。
本书共5章，以陪伴型智能机器人“艾芝士”与人类小朋友源源之间生动有趣的对话展开知识讲解。第1章带领读者回顾DeepSeek大模型的诞生经过及AI大模型的发展历程。第2章聚焦AI时代的学习法则，探讨如何使用DeepSeek大模型建立新型学习思维方式，规划职业方向。第3章展示DeepSeek大模型如何助力

* 从人工智能概念，到互动方式、出行方式、艺术创作、未来职业规划等方面，介绍人工智能需要了解的核心知识
通过生动有趣的故事和实例，了解聊天机器人、虚拟数字人、AI创作等人工智能工作原理和应用场景，探索人工智能对人们生活和社会的影响和价值
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多智能体系统是分布式人工智能的主流方法之一。多智能体系统中存在的各种随机与不确定因素对协同估计与学习算法能否成功运行以及网络的整体性能有重要影响。本书介绍了作者近年来在随机与不确定多智能体系统分布式估计与学习方面的最新研究成果。全书共6章，包括随机分布式共识计算、随机分布式线性回归和基于随机梯度下降的分布式优化算法等，建立了各类算法的收敛性条件以及算法性能与系统参数的定量关系。

"拥抱软件开发的未来!《OpenAl API编程实践(Java版)》是Java开发者学习使用ChatGPT和OpenAI API构建智能应用的理想帮手。
本书从基础入手，详细阐述如何以编程方式使用ChatGPT。你将学习ChatGPT和OpenAl API的基础知识，包括身份验证、发送提示、生成响应、在Playground中进行测试以及处理错误等。通过完成实战练习，你将进一步了解不同API功能的实际应用。此外，你将学习如何使用GPT-4、GPT-3.5、Whisper、DALL-E等模型，