本书是一本专为职场人士打造的智能办公指南,旨在帮助读者全面提升工作效率,掌握AI技术在办公中的应用技巧。本书内容丰富,涵盖了WPS AI的各个方面,从基础操作到高级功能,全面解析了AI在办公中的无限可能。全书共分为8章,依次从智能启航、指令编写、文档创作、文档解读、表格处理、演示制作、智能生成到移动办公,详细介绍了WPS AI的各项功能,包括AI灵感市集、AI写作助手、AI阅读助手、AI数据助手、AI设计助手、WPS灵犀助手及AI手机助手等。通过这些功能,读者可以轻松实现文档的智能生成、
《AI办公提效手册》是一本专为追求高效办公的职场人士设计的实战指南,它将展示如何利用AI工具彻底革新工作流程。本书从入门基础到场景应用,系统介绍了包括DeepSeek、文心一言、WPS AI、腾讯文档、橙篇、通义等在内的近20款AI办公工具,深入探讨了它们的网页版与手机版的使用方法,并提供了130多个教学视频,确保读者能够快速上手。全书提供了119个AI互动学习指令,通过阅读本书,读者将掌握如何精确地编写AI指令,还能够迅速适应并掌握各种AI工具。无论读者从事的是自媒体内容创作、教育教学
《AI办公从入门到精通:文字、PPT、影音》全面探索了AI技术在日常办公中的应用与融合,以WPS办公软件和剪映视频编辑软件为载体,深度剖析了AI如何赋能日常办公与创意制作。不仅详细介绍了WPS及剪映的基础功能与高级技巧,还着重展示了WPS AI和剪映AI的实战应用案例,如利用AI撰写简历、演讲稿、商业计划书,以及制作产品宣传片等,帮助读者直观理解AI在提升办公效率与创意表达方面的巨大潜力。通过阅读本书,读者将能够掌握AI辅助办公的最新趋势,学会如何运用AI工具优化文档处理、演示文稿制作、PDF编
本书整合一线实战经验,讲解GPT-4o从基础操作到多领域应用的108个实战案例、50种绘画风格及6大商业变现路径,并提供提示词模板与示例,还讲解了如何结合DeepSeek优化提示词。
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本书概述了推动XR发展的历史、理念、平台以及经济背景,并定义、识别和分析了XR环境中的用户体验设计,回顾了用于原型设计和设计XR用户交互的技术和工具,通过丰富的案例和实践经验,展示了如何通过设计来提升用户的沉浸感和满意度。XR在数字化转型过程中处于重要位置,设计师以工具集或框架中的重要概念为起点,在设计思维的指导下,将用户体验设计流程嵌入到XR领域的数字产品设计中,以推动数字化转型。本书适用于有兴趣采用用户体验设计原则的XR游戏设计师,同样适用于来自网络和移动设计的UX设计师。
ONNX(Open Neural Network Exchange,开放神经网络交换)是一种开放格式,用于存储深度神经网络模型。ONNX 由微软和Facebook 于2017 年共同推出,旨在促进不同深度学习框架之间的模型交换和互操作性。ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式,使得AI 模型可以在不同的框架和环境下交互使用。经过短短几年的发展,ONNX 已经成为表示深度学习模型的实际标准。它还支持传统非神经网络机器学习模型。ONNX 有望成为整个AI 模型交换的标准。全书包括6
本书深入探讨了如何使用AI大模型技术全方位优化小程序的开发流程。全书涵盖了从需求分析、系统设计、编码到调试与测试的完整开发过程,强调大模型工具不仅能提升项目的开发效率,还减少了人为错误。既讲解了小程序开发的基础知识,如前端技术栈、云函数、数据库设计等,也介绍了大模型辅助编程方法和开发技巧。本书既可以帮助有经验的小程序开发者通过AI大模型技术提升工作效率,也为编程初学者提供了系统的学习路径,帮助他们快速上手小程序开发。书中案例源码与素材的获取方式见封底。
多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是机器学习中的一个领域,研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用,包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作,清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识,包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方
本书以服务稳定性建设与技术债务治理为主线,深度剖析 Java 服务全生命周期中的关键问题与解决方案,通过"问题诊断-治理框架-实践落地”的三层递进结构,构建了覆盖技术架构、资金安全、组织效能的完整技术治理体系。 本书总计7章。第1~2章从Java服务的常见线上问题切入,系统讲解针对内存泄漏、线程死锁、MySQL慢查询等疑难问题的5why原因分析法与根治方案,并且基于JVM内存模型与线程的原理,建立预防性优化机制,其中还讲解了"稳定性治理三维模型”(意识培养-能力建设-系统保障),并结合Prome