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本书旨在引导读者利用AI技术开展副业，创造额外的收入。本书具体内容包括：开启AI副业财富之门的8种方法、精通新媒体AI内容创作的9个要点、掌握AI副业盈利思维的10个思路，以及用AI文案、AI绘画、AI视频、AI音乐、AI直播、AI设计、AI办公、AI电商、AI运

"本书是一本全面介绍?Git?版本控制系统的实践指南和参考手册。这本书将帮助读者掌握?Git?的核心概念和操作技巧，同时教授如何使用?Git?进行高效的版本控制和团队协作。笔者将从?0?到?1，由浅入深地对?Git?的操作进行讲解。
本书共分为?17?章，全方位围绕?Git?的使用技巧与原理进行讲解。书中绝大多数的命令都配有专门的实战案例，以帮助读者更好地理解。本书还提供了案例代码的每个步骤的源代码，以便于读者观察和思考，通过结合命令解析、概念阐述、流程图以及实战案例，帮助读者全面吸收并融

本书是关于人工智能（AI）是什么、研究什么及其应用与发展现状的科普读物，分十讲进行编写：第一讲，人工智能的现状、趋势与战略；第二讲，机器眼中的大千世界——计算机视觉；第三讲，语言与机器的火花碰撞——自然语言处理；第四讲，认知科学与AI世界的邀约——认知推理；第五讲，机器自我成长进步——机器学习；第六讲，未来生活离不开的伙伴——智能机器人；第七讲，机器世界不孤单——多智能体；第八讲，机器生活的世界——物理世界仿真模拟；第九讲，舞动科技的音符——人工智能音乐；第十讲，人工智能在北大。 本书可作为人工

这是一本深入讲解 AI 电影制作前沿科技的高效指南，让每个人都有机会成为电影导演。本书揭 示了 AI 如何革新电影产业，并通过丰富的实践案例和操作指南，帮助读者轻松掌握使用 AI 技术制 作短视频和大电影的过程。书中涵盖了 AI 生成脚本、音乐、配音、图片和视频素材等内容，介绍了 如何通过数字人技术生成影视演员，并展示了传统虚幻引擎与 AI 技术相结合后的强大潜力。 无论您是电影爱好者、AI 技术研究者，还是专业电影人，《硅基物语·AI 电影大制作：人人都 可以成为导演》都将成为您电影创作的高效

本书第1章是关于数据及初等的描述，这是初识真实数据所必需的。第2章介绍概率论的基本知识, 这是描述随机世界的数学工具, 对这部分熟悉的读者可以仅仅作为参考。第3章介绍了传统统计的基本思维方式, 这部分虽然和后续内容关系不大, 但由于是历史, 应该保留, 但可以仅作为参考或讨论。第4章介绍有监督机器学习基础, 包括建模、模型解释、模型预测、基于交叉验证的模型比较等内容, 系统深入地介绍回归及分类方法的概念及方法。作为监督学习载体的具体模型, 不但介绍了传统统计中最常用的最小二乘线性回归, 还从基本

内容简介
自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。
我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？
有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识

本书详细介绍如何使用Python语言实现办公自动化，帮助读者显著提高办公效率，减轻重复工作带来的负担。本书在讲解知识点时结合112个典型案例带领读者动手实践，从而帮助他们更好地理解和应用Python，实现自动化办公，并加深他们对Python编程的理解。本书共12章，分为2篇。第1篇Python编程基础知识，主要介绍Python基础语法、数据类型，控制语句和函数，以及常用的Python自动化库和工具的用法等；第2篇Python自动化办公实战，主要介绍如何用Python实现Word、Exc

本书专注于传统计算机视觉处理技术，以Python为工具，实战为向导，从基础概念、基本原理、典型算法、代码复现、实用技术等多维度详细讲解OpenCV常用的计算机视觉算法。本书从初学者的角度出发尽可能清楚地表达原理的含义，并用代码复现算法，帮助读者不仅知其然，还知其所以然。此外，通过实战案例加强读者对相关知识点的理解。全书共14章，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的数学运算、逻辑运算、线性和非线性变换、色彩空间处理、阈值分割、图像平滑、几何变换、形态学处理、图像轮廓处理、

虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。

本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深?了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同?作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、?助式数据市场，以及元数据的重要性。