近年来,随着国产Linux桌面系统的逐步推广、使用Linux内核的Android系统的发展和使用Linux服务器的云游戏服务的普及,Linux下的实时渲染应用越来越广。同时随着大模型计算的蓬勃发展,显卡越来越成为计算系统的核心组件。但是Linux下的渲染架构与显卡驱动一直缺少资料。本书以AMD显卡为例,主要阐述显卡计算的原理和显卡驱动的组织方式,并对Linux用户空间到内核空间的渲染架构的原理和变化进行了深入解释。包括了从X到Wayland和Android的图形架构的变化和渲染API的系统层工作
内容简介 能简单使用DeepSeek等AI工具就等于会AI办公了吗?本书将颠覆你对AI办公的认知! 这是一本面向所有职场人的AI办公实战指南,它将带领我们实现从AI小白到AI办公高手的跃迁。本书以DeepSeek为核心工具,深度讲解DeepSeek与Kimi、豆包、飞书等13个工具深度协同,以及与VBA、Python等技术的结合使用,不仅能让我们全面学会AI如何辅助办公,还能深度掌握如何用AI实现自动化办公。 工欲善其事,必先利其器。本书首先从实践者的视角全面解析了 DeepSeek平台的
本书是一本了解和掌握GitHub Copilot及AI编程的实用参考书。全书共分为四部分:第一部分是GitHub Copilot入门知识,介绍基本概念、安装配置及试用方法;第二部分是GitHub Copilot的功能实战,包括代码补全的实际使用、与GitHub Copilot的对话及高效编程技巧;第三部分是GitHub Copilot的实际应用技巧,涉及学习新语言、编写单元测试、诊断与修复错误、代码重构、增强代码安全性、处理复杂的CI/CD流程、优化开发环境以及通用转换;第四部分是GitH
AI技术已取得飞速发展,而大语言模型(LLM)正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践,提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统,突破传统Jupyter Notebook演示的局限,着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识,通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目,帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时,本书还涉及推
本书旨在帮助想要抓住时代发展红利AIGC的人,提供一个系统的学习教程,主要分为三方面的内容:一是AIGC工具学习。这部分会讲解AIGC在文本、图片、视频三大领域经典工具的详细使用技巧,包括国内外大模型提示词的撰写技巧、MJ和SD两款绘画工具的操作教程以及Runway和pika两款AI视频工具的使用方法二是AIGC职场赋能。这部分会重点将入如何使用AIGC工具提供工作效率。三是AIGC副业变现。这部分主要讲如何使用AIGC进行副业变现,给各位读者列举了AI在文本领域、绘画领域、声音领域、数字人领域
本书为零基础读者量身打造,采用"知识科普+工具拆解+场景实战”的方式,带领读者了解如何与DeepSeek对话、从0到1搭建自己的智能体,掌握人工智能(AI)工具DeepSeek、Manus和Coze的使用技巧。同时,详细解读DeepSeek与豆包、剪映、WPS等9款常用工具的组合使用方法。最后,解析AI技术对职业生态的重塑逻辑,为读者的个人发展提供方向性指导。本书适合希望借助AI优化日常生活的普通用户、寻求职业突破的职场人士,以及关注前沿技术应用的学生阅读。
本书深入而系统地阐述了人工智能绘画软件ComfyUI的全方位应用技巧,从基础的软件安装与配置步骤,到深入解析文生图与图生图功能中各个参数的精妙作用,再到详解如何利用ControlNet技术实现图像创作的精准操控,直至引领读者掌握自主训练LoRA模型,最终实现批量化方式创造高质量个性化图像的目的。本书不只局限在Stable Diffusion(以下简称SD)1.5版本的内容讲解,根据SD的发展,本书还详细讲解了SDXL、Flux以及SD3.5模型的工作流以及LoRA的训练等相关内容。鉴于C
本书共14章,以豆包为工具,讲解了豆包的注册和设置、辅导学习、日常写作、生活难题解答、新技能学习等内容,覆盖生活全场景,解决“不会用AI”“不敢用AI”等认知障碍。
本书以实际应用为写作目的,遵循由浅入深、从理论到实践的原则,结合AIGC工具的应用详细介绍使用illustrator 2024进行平面设计的方法与技巧。全书共14章,包括平面设计基础知识、illustrator基础、线段与图形绘制、路径编辑、色彩填充、文本创建、对象编辑、图像编辑、图表编辑、效果制作、标志的设计与制作、手提袋的设计与制作、包装的设计与制作、插画的设计与制作等内容。 本书可作为本科和高职院校视觉传达设计、数字媒体艺术、新媒体设计等相关专业的教材,也可作为UI设计、广
本书主要包括机构、感知和驱动、计算、不确定性、附录五个部分,涵盖了自主机器人领域的导航、感知、操作、机器学习等各类内容,介绍了机器人领域的基础算法。