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《DeepSeek实用操作手册（微课视频版）》以100+真实案例贯穿十大高频场景，如：办公场景的会议纪要秒变行动方案；创作领域的诗歌 / 剧本智能生成；学术研究的文献脉络梳理；金融医疗的专业数据分析；生活服务的智能

本书将挑战你对用户体验（UX）研究的先入之见，并鼓励你思考表象背后的本质。你将了解如何规划和进行UX研究、分析数据、说服团队针对研究结果采取行动，并在UX领域规划自己的职业生涯。本书将帮助你从更具战略性的视角看待产品设计，以便更好地专注于优化UX。UX研究者、设计师、项目经理、敏捷教练、业务分析师和市场营销经理都将在书中找到工具、灵感和想法来激活思维、激励团队并提高技能水平。在最新修订的第二版中，作者着眼于过去几年中UX研究方法的变化：为什么你不能只使用远程UX研究方法、如何处理难以应付的测试参

"《PyTorch深度学习入门与技术实践》介绍如何学习和使用流行的PyTorch框架开发深度学习应用，主要内容包括PyTorch中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch基础知识，transformer架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用Wav2Vec2进行语音识别，机器翻译应用开发，分布式PyTorch等。
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Meta Learning得到的算法能依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间, 进而在新环境中通过累计经验提升表现性能，是走向机器自主学习和迈向强人工智能的关键一步。 本书适用于所有对人工智能感兴趣的读者。作者面向meta learning甚至是机器学习的初学者，从学习者的视角，通俗易懂地描述meta learning的基本概念、原理和理论体系, 并在此过程中同步展开一些有意义的实践，逐步引导读者获得学习的快乐和成就！

在机器学习领域，优化的核心目标是用最少的计算资源获取最准确的预测结果无论是规划最短配送路线、确定最优定价策略，还是生成最精准的推荐。当传统方法因效率低下或成本过高而显得力不从心时，贝叶斯优化可以利用概率论的知识，为高效调优机器学习函数、算法及超参数提供革命性的解决方案。
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本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验，通过丰富的示例，详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则，涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题；然后介绍机器学习模型及其生命周期；最后讲述如何将机器学习引入组织，以及引入后组织会发生什么等复杂问题。

"《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和Llam

"《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和

本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。

本书围绕ChatGPT背后的技术原理、发展历程及广泛应用进行介绍，深度解析了ChatGPT这一生成式AI对话大模型的崛起与影响。
本书首先探讨了ChatGPT的本质与内涵，包括深度学习、自然语言处理、Transformer模型等核心概念，为读者揭示了ChatGPT的技术基础；接着，分析了ChatGPT火爆全球的原因，探讨了其核心优势、社会影响及潜在应用场景；同时，本书还追溯了ChatGPT的起源与发展历程，讲述了OpenAI的崛起之路和产品创新。此外，本书也关注ChatGPT的能力边界与局