在人工智能技术快速发展的时代，DeepSeek?作为国产自研的高性能?AI模型，在多领域得到广泛应用。本书是关于DeepSeek的实践指南，分为基础认知、开发实战、高能应用3篇。基础认知篇介绍DeepSeek的核心功能、使用方法与对话技巧；开发实战篇讲解DeepSeek API的申请与使用，以及部署方法；高能应用篇展示DeepSeek在多媒体生成、办公软件、智能助手方面的应用。本书内容由浅入深，涵盖从基础概念到技术实操，再到多场景应用，全面、系统且实用。

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AutoCAD作为工程设计领域软件工具的典范，凭借卓越的性能成为设计师的得力助手。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的日新月异及其在各领域的广泛应用，AutoCAD的功能范畴与应用技术也随之产生了变化，AI辅助AutoCAD绘图极大地提升了设计效率，推动设计领域迈上了新台阶。本书旨在帮助读者掌握AutoCAD AI辅助设计的技术，以便在设计实践中更加高效、精准地实现创意与构想。

本书共分7章，首先从基础操作与绘图入手，循序渐进地引

本书采取循序渐进、逐步展开的模式，介绍了Wi-Fi的基础知识，包括概念、网络组成、接入原理、发展历史和标准化等内容；阐述了Wi-Fi 7的技术要点，包括通信原理、物理层技术、多链路传输技术、OFDMA增强技术、链路传输增强协议、多AP协同技术；重点聚焦与Wi-Fi 7相关的个人/家庭应用、垂直行业应用及组网方案等；针对Wi-Fi 7的关键技术验证，介绍了测试方法，包括与Wi-Fi 7相关的协议测试、功能测试、性能测试和互通性测试，并通过实验室仿真详细地阐述了Wi-Fi 7应用测试系统的关键

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

本书从心法到剑法，从思维到实战，从四大维度(爆款力、统筹力、打磨力、变现力)逐层深入，带你每天10分钟DeepSeek练习，轻松写出共情式内容，助力你在公域更轻松获客，在私域更高效转化。书中有案例、有模板、有技巧，实操性强，让你用时更少，效率更高，成绩更好，获取个人财富与影响力的提升。

本书构建源网荷储协同优化模型，核算新能源高渗透率电力系统的综合成本效能特征；考虑风电和光伏长期投建边界的不确定性，构建“双碳”目标约束下“风光+储”长期投建规划模型，从电能供给安全的角度出发，模拟测算短时间尺度内精细化运行与可靠性评估优化问题；基于灵活性调节储能资源新业态和各主体间交互特征的综合能源系统，构建“上层投建规划+下层运行优化”的双层规划模型，测算发现共享储能模式具有多主体收益、储能规模和风光资源利用率最大的优势。

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。