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本书在梳理大数据概念的基础上、归纳了大数据的特征与类型，分别就大数据的采集、加工、处理以及大数据的测度和融合等方面归纳了其相应的理论方法，并对方法进行了应用探讨。本书是作者基于国家哲学社会科学基金项目研究中数据加工处理的理论研究基础上，归纳了大数据的基本概念和本质特征，进一步明晰了大数据的理论本质；梳理并归纳了大数据采集的具体方法及其应用场景，大数据特征的加工转化、分类、清洗和插补等具体方法及其应用条件；从大数据测量角度，归纳与整理了
本书主要介绍支持各种设置和模态的个性化预测模型设计的通用原理和方法。首先修订“传统”机器学习模型，重点关注如何使它们适应涉及用户数据的设置，然后介绍基于矩阵分解、深度学习和生成式建模等高级原理的技术，zui后详细研究部署个性化预测系统的影响和风险...
本书主要阐述确定性信号的时域分析和频域分析，线性时不变系统的描述与特性，以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析，并简要介绍了信号与系统的基本理论和方法在通信系统和生物医学系统中的应用。本书根据信息科学与技术发展趋势，结合近年来教学改革的成果，按照连续和离散并行、先时域后变换域的结构体系，对课程的内容做了较大幅度的更新。从信号表示的视角阐述信号的变换，进而引入相应的系统描述，通过分析系统响应揭示信号作用于系统的内在机理，突出了
尽管交互设计常被视为新兴的设计学科，但实际上广义的交互自人类社会初期便已出现，经过不断演化形成不同的交互形式。今天，数字交互作为信息社会重要的生产力来源，已经深度嵌入日常生活，随之伴生的数字交互的复杂性问题也日渐凸显，成为影响交互效率与用户体验的重要因素。本书以数字交互设计为原点，从理论层面探讨交互设计中被广泛体验却疏于论析的复杂性问题，从现代设计分工、信息供给模式、设计问题定义、思维模型差异、图形界面属性等维度展开论述，解释交互设计
本书旨在建立和推动“动力学刻画的数据科学”理论和应用研究。全书共六章，内容包括：复杂动力系统理论基础、高维数据的临界预警理论及方法、短时间序列的预测理论及方法、动力学因果检测理论及方法、基于动力学的势能景观构建理论及方法、混沌反馈学习理论及深度学习方法等。全书交叉融合了数学理论、统计学方法、人工智能、计算系统生物学方法等知识，做到数学理论与实际应用并重，动力学算法与统计学方法互补，内容图文并茂、清晰易读、由浅入深，并在第2章至第6章末
《LangChain大模型AI应用开发实践》是一本深度探索LangChain框架及其在构建高效AI应用中所扮演角色的权威教程。本书以实战为导向，系统介绍了从LangChain基础到高级应用的全过程，旨在帮助开发者迅速掌握这一强大的工具，解锁人工智能开发的新维度。 本书内容围绕LangChain快速入门、Chain结构构建、大模型接入与优化、提示词工程、高级输出解析技术、数据检索增强(RAG)、知识库处理、智能体(agent)开发及其能
本书以通俗易懂的语言,全面介绍了人工智能的原理、技术、应用场景及典型案例.书中从计算机视觉、机器学习、自然语言处理和知识图谱等人工智能的关键技术切入,深入探讨了图像识别、语音识别、无人驾驶、聊天机器人、智能家居等人工智能的应用领域.通过使用简单易学且功能强大的Pythor语言,书中实现了人工智能实用场景的构建和验证. 对于对人工智能感兴趣但缺乏相关背景知识的初学者来说,本书是一本理想的入门读物:而对于已经具备一定人工智能基础知识的读者
本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。本书分为12章，涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT数据采集与
内容简介： AI技术突飞猛进，智能革命风起云涌，正在将人类社会推进到全新的智能社会。在以机器人劳动、智能治理、加速、后真相等为重要特征的智能社会中，人类既能享受到物质极大丰富的富裕生活，同时也面临着诸多科技风险和社会风险。关于AI的各种问题不仅为越来越多的人所困惑、思考，亦成为试图把握时代精神的当代人不可能绕开的问题。 《智能革命后的世界：AI技术与人类社会的命运》运用跨学科的理论、方法、观点和案例，深刻剖析了当前智能革命发展的
《片上脑机接口概论》是为适应新医科、新工科背景下课程教学改革的要求，依照高层次复合交叉型人才的培养目标而编写。《片上脑机接口概论》共16章，分为4篇，包括片上脑机接口概述、片上脑生物基础、片上脑电极接口及片上脑机接口。在内容方面，《片上脑机接口概论》针对片上脑机接口领域的理论概念、技术创新及未来方向等方面进行了系统介绍，在具有前沿性和科学性的同时，注重内容的系统性和完整性...
机器学习作为人工智能的重要分支，已在不同行业得到了广泛应用。本书以锤炼读者机器学习相关技术的实战能力为导向，将案例与项目贯穿全文，全面系统地介绍了代表性机器学习算法及其应用。本书共12?章，分为?4?篇，即入门篇、监督学习篇、无监督学习篇、进阶篇。入门篇概述机器学习，监督学习篇主要介绍K近邻、决策树、线性模型、支持向量机和贝叶斯模型，无监督学习篇主要介绍聚类、主成分分析和奇异值分解，进阶篇主要介绍集成学习、特征工程和深度学习。
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。 全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化实战的完整方案，内容包括大模型时代的
本书就聚焦人工智能进行讲述，为企业提供探索指导。本书首先从人工智能的基础认知、全景解读和技术进阶等方面入手，对人工智能相关理论进行了讲解，以便读者对人工智能建立一个完善的认知。其次，本书聚焦人工智能加速产业转型，从制造、教育、金融、营销、医疗、文娱、农业和生活等方面入手，讲述了人工智能的产业应用、对各领域的变革以及发展前景...
训练数据与算法本身一样关系到数据项目的成败，因为大多数AI系统的失败都与训练数据有关。尽管训练数据是AI和机器学习成功的基础，但却很少有全面的资源能帮助你掌握这一过程。 在这本实践指南中，作者Anthony Sarkis(Diffgram AI数据训练软件的首席工程师)向技术专业人员、管理人员、主题专家展示了如何使用和扩展训练数据，同时阐明了监督机器的人性化一面。工程领导者、数据工程师、数据科学专业人士都将深入了解使用训练数据取
本书第1章对时间序列粒化表示及数据挖掘进行简要介绍。第2章基于动态规划算法提出多元时间序列分割方法，该方法能够根据分割代价得到全局最优的分割结果。在此基础上，第3章借鉴模糊聚类方法并结合运用动态时间规整，提出能够在对时间序列进行分割的同时，对分割得到的时间序列片段进行聚类的分割方法。第4章至第7章基于合理粒化原则对时间序列进行粒化，并分别讨论时间序列粒化表示在长期预测和聚类领域的具体应用。第8章针对金融时间序列特性，探讨在对时间序列进
本书的目标是让读者深入了解凸优化算法。重点是从基本原理推导出凸优化的关键算法，并根据输入长度建立精准的运行时间界限。鉴于这些方法的广泛适用性，一本书不可能展示这些方法对所有方法的应用。本书展示了对各种离散优化和计数问题的快速算法的应用。本书中选择的应用程序旨在说明连续优化和离散优化之间相当令人惊讶的桥梁...
本书通过深入浅出的方式带领读者探索人工智能的世界。书中首先介绍了人工智能的基本概念、应用场景以及发展历程。并对神经网络、遗传算法、蒙特卡罗法、自然语言处理等人工智能技术的原理和应用场景进行了分析，并探讨了人工智能的未来发展趋势以及机遇与挑战...
本书围绕数据中心业务如何经营这一主题展开论述，以数据中心产业演变为切入点，围绕“布局-建设-服务”三大核心环节，针对数据中心产业面临的集群化布局、低碳化建设、智能化服务的机遇与挑战，通过变革中的数据中心产业、数据中心产业面临的挑战、数据中心布局之道、数据中心低碳建设之道、数据中心智能服务之道、数据中心产业政策实施之道、新形态数据中心经营之道等内容剖析原因、洞察规律、研讨案例、搭建模型，为相关经营主体给出了专业务实的策略。 本书实用性强
这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展开深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。lt;br /本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级进阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并
本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线，介绍数据驱动的工业智能，使得理论与应用实践深度融合；将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中，使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程，做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型开发的介绍中既注重对理论知识的介绍，也将各章节知识点串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统，提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。 本书可作为工业界企业技术专
本书主要介绍了图像画质相关的各类底层视觉任务及其相关算法，重点讲解了去噪、超分辨率、去雾、高动态范围、图像合成与图像和谐化、图像增强与图像修饰等多种类型的基础任务的设定及其对应的经典算法和模型。本书讨论了底层视觉任务的基本特征，并从成像过程及图像处理的基础知识出发，系统分析了不同任务下的退化机制，以及对应的算法设计原则。本书在算法选择上兼顾了经典的传统图像算法及当前较新的人工智能模型算法，可以作为从图像处理领域或者深度学习领域进入底层
本书内容涵盖了计算机专业的各个方面，包括计算机硬件、计算机软件、计算机语言、计算机安全、互联网、大数据、AI、物联网、区块链、职场与赛证等。在学习模块上基于计算机行业职业情境设计口语对话，选择IT行业新兴和热门领域科普文章作为单元阅读主题文章，并搭配相应内容图片音视频等内容，多元化呈现阅读文章内容。选择英语学习中所需的重要语法项目，并设置相应练习。以英语应用文为主，提供写作格式、范例、习题等...
本书的主要内容有：了解机器学习术语背后的数学知识。探究机器学习和神经网络的基础。管理网络加深过程出现的问题。搭建神经网络，分析复杂图像。用自编码器高效降维。深入序列分析，用其研究语言。探讨复杂机器学习模型的解释方法。收获生成建模的理论和实用知识。理解强化学习的基础...
本书的主要内容包括人工智能概述、人工智能的基础、 机器学习、人工智能的应用技术、智能制造、人工智能在核工业中的应用、智能机器人在核工业中的应用、人工智能在核工业中的发展方向等。通过本课程的学习，掌握人工智能的基本概念和基本理论，并能够应用于核工业等学科领域。本课程将深奥复杂的人工智能知识体系化、模块化、生活化，深入浅出、通俗易懂地通过应用场境进行学习。它以培养学生人工智能应用实践、逻辑思维能力与创新能力为导向，让更多非计算机专业的学生
本书全面更新，深入探索优化和机器学习交叉领域，详细介绍日常生活中许多系统和模型的优化过程。 第2版亮点：增加了关于提升、自适应遗憾和可接近性的章节 扩大了优化和学习理论的覆盖面 应用实例包含专家建议投资组合选择、矩阵补全推荐系统和支持向量机训练等 指导学生完成练...
人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类打开了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的进化之
本书是面向仓颉语言初学者的入门书，包括入门篇、进阶篇和高级篇，共计27章。入门篇（第1~7章），目标是零基础入门仓颉语言。从最简单的Hello World示例开始，先是讲解基本数据类型、变量、操作符等基础概念，然后讲解函数和流程控制，最后是综合应用示例，学习完本篇，读者就可以快速入门仓颉语言了。进阶篇（第8~22章），目标是掌握仓颉语言基础知识。本篇按照循序渐进的原则讲解了核心的仓颉语言概念，包括类、接口、枚举、泛型等，还讲解了常用的
本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果...
"本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过“概述+经典应用”的形式，深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章，主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、连续变量的回归分析、数据的聚类分析、从单层到多层的人工神经网络、使用深度卷积神经网络实现图像分类、使用循环神经网络实现序列建模、使用生成
本书是关于计算机算法基础的权威指南。在本书中，作者提示了计算机如何通过算法解决问题。读者将理解什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法(可用于建模公路网络，任务间的依赖以及金融关系；解决字符串(例如DNA结构)问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上
个性化推荐作为信息过滤的一种重要技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属性和项目评分的协同过滤算法，并介绍了一个个性化图书推荐原型系统的构建方案...
本书由中国信息化百人会和阿里研究院的专家团队编著而成，邬贺铨、王恩哥、陈清泰、高世楫、汪玉凯联合力荐。本书首先对数据生产力的定义和内涵进行了界定。数据生产力是生产力理论体系在数字经济时代的拓展，是"数据+ 算法+ 算力”成为改造世界能力基础上对生产力经典论述的新阐释和再丰富。本书认为，数据生产力是在"数据+ 算力+ 算法”定义的世界中，知识创造者借助智能工具，基于能源、资源以及数据这一新生产要素，构建的一种认识、适应和改造自然的新能力
本书延续前几版的目标，涵盖抽象代数导论课程需要了解的所有主题。新合著者尼尔·布兰德仔细而又认真地修订了这本经典教材，根据其使用本教材的多年授课经验，对其内容进行了有意义的和有价值的更新。本书为学生提供了坚实的基础，并且通过对每种方法详细解释这种方法是做什么的，如何做，以及为什么作者会选择这种方法，可以帮助读者更入地了解代数。本版还包括一些抽象代数的应用，如RSA加密和编码理论，以及应用Gr?bner基础的例子...
本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的
本书重点梳理人工智能基础理论知识体系，突出基础性、全面性、前沿性和实践性特点，以机器学习和优化方法基本原理为主线，结合典型工程应用循序渐进地为读者构建从“0”到“1”的知识体系，指引读者快速掌握应用系统开发和环境应用。针对传统人工智能教材缺乏数学原理与模型代码即刻印证的问题，本书给出人工智能基础理论深入浅出的描述，选用精简的案例呈现模型代码，带领读者轻松、快速掌握人工智能的核心思想。 本书每章最后配有一定量的课后作业，可以作为机
本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了开发大模型程序的方法和流程。全书共12章，分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，是学习大模型开发
2023年7月，由北京信息科技大学主办，拓尔思信息技术有限公司等单位协办的2023智能决策与大数据应用国际会议在西苑饭店举行，由原教育部管理科学与工程学科学科评议组组长、中国工程院院士杨善林教授和北京信息科技大学张健教授任大会主席，200余名专家、学者参会。经审稿，会议论文集录用论文21篇，涵盖系统评价、预测预警、决策分析等领域和内容...
本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节...
本书是日本人工智能领域的畅销书，作者均为模式识别领域的知名学者，他们基于多年的研究、实践经验和独特的视角，从模式识别的基本概念开始，以通俗易懂的语言介绍了机器学习、识别函数设计、特征的评价、特征空间的变换、子空间法、最小二乘法等常用的模式识别基础知识和算法。此外，精心设计的习题能帮助读者进一步深入理解模式识别理论，心得栏目提供了作者在实际研究中的一些很有价值的思考。本书内容深入浅出且具有新意，适合对模式识别感兴趣的初学者，对专业人士也
本书是一本集综合性、前瞻性、指导性于一体的专注于元宇宙当前和未来将给现实生活带来哪些巨大改变为主题的佳作。首先，作者回顾了互联网和手机的发展史，指出元宇宙的技术及应用的确是互联网的下一次迭代，而且是一次实时的、交互式的迭代，它不会出现在2D屏幕上，而是会融入我们周围的世界。其次，作者旁征博引、夹叙夹议，犀利而明确地指出当前元宇宙技术亟需解决三大具体问题。第一，科学家们需要研发出更便宜、更轻便的硬件；第二，要想进一步普及元宇宙技术的实际
AIGC（人工智能生成内容）的兴起使大量低成本的构思、设计的实现和精美的演示文稿、图片、视频、动画的制作成为可能。现在互联网上出现了不少由AIGC技术生成的高质量内容，如生活、哲理、心理、知识、技能类短视频，得到了观众的高度认可。 本书是为致力于创作高质量内容的读者而精心编写的，以系统化、结构化的思维，将策划和制作高质量内容的知识、技能和工具有组织、有条理地编写出来，供读者学习。 本书适合想要创作高质量、有品位的互联网内容创作者（图片
本书由来自莫斯科航空学院的学者撰写，研究如何为复杂系统建立自适应的神经网络模型。本书首先对动态系统进行抽象和概括，引申讨论了参数自适应、结构自适应、对象自适应、控制目标自适应等主题。然后对动态系统建模与控制中的传统神经网络方法进行总结和讨论，系统论述了学习算法、数据集获取等问题。本书的核心是关于半经验神经网络的理论及应用，通过在机理模型的基础上引入神经网络修正，构建了一个完整的理论体系。本书可以作为人工智能、自动控制、飞行器设计、系统
本书是国际体验设计大会演讲案例的论文集，汇聚了数位当下具有影响力的国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略，以便他们学习全新的思维方式和工作方式，掌握不断外延的新兴领域的技术、方法与策略。本书适合用户体验、交互设计的从业者阅读，也适合管理者、创业者、相关专业的学生以及即将投身于这个领域的爱好者阅读...
本书从多角度覆盖了多智能体自主协同技术的内容，分5篇共18章，包括多智能体系统的协同基础、集群控制、通信优化、任务协同及目标追踪，旨在将多智能体自主协同技术中的方法和理论结合起来，并强调协同基础的重要性，具有基础性、应用性、综合性和系统性等特点。本书可以作为多智能体系统领域研究的入门指南，或者作为协同无人系统工程师的自学教材，还可以用作高年级本科生以及研究生教材。另外，本书也可以作为协同无人系统、无人飞行系统以及无人系统的补充阅读材料
随着人工智能(A)技术的飞速发展，将技术转化为产品应用的需求和价值也越来越高，迫切需要对于智能产品设计方法的构建以及智能产品设计人才的培养。本书结合最新的AI发展情况，系统化地梳理了智能产品设计纵向的历史发展、横向的产业领域，多方面、多层次地展现了A在产品设计中的各种应用场景、方法、流程，以及如何构建智能产品设计能力。 全书共分为四篇：第一篇（第1、2章）研究智能产品的设计趋势；第二篇（第3、4章）展开讲述智能产品的分析策划；第三篇（
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续"鱼书"系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示
本书围绕数据分析的基本概念与常用方法，提供一套适用于初学者快速入门的方法。本书以医学数据为例，围绕实际应用场景中最常见的五种数据形式：统计数据、文本数据、时序数据、图像数据以及健康数据，提供从基本概念、初步探索到综合应用的全流程系统示范教学。 本书共计5章，分别为统计数据分析、文本数据分析、时序数据分析、医学图像分析以及健康医疗大数据分析。以典型案例为依托，涵盖临床统计数据、电子病例数据、脑电信号数据、医学影像数据和可穿戴式设备数据等
本书系统地阐述了计算机视觉中NeRF（神经辐射场）技术与 3DGS（三维高斯喷溅）技术的背景、原理与细节。为了深入解读这两种技术如何在速度优化、质量优化、动态场景生成、弱条件生成等方面实现技术创新，本书对它们的核心技术问题与解决方案进行了分类讲解。另外，针对NeRF与3DGS在实际应用过程中可能遇到的挑战进行了深入的分析与讨论。本书旨在帮助读者全方位地理解与认识这两种正在快速发展的技术，并为其进一步的学习、研究以及三维视觉应用的实
本书详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括超越代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习超越机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习最新进展简介、相关性与因果关
本书全面介绍了数据中心规划、建设和管理中的基础理论和相关技术，并将虚拟化技术的思想渗透到各个环节，阐述了云数据中心建设的主要内容和具体方法。全书共7章。第1章对数据中心做了概述；第2章介绍了数据中心的基础环境建设；第3～6章分别介绍了数据中心的网络子系统、计算子系统、存储子系统和安全子系统；第7章围绕数据中心的运维管理，从基础环境、网络、计算、存储、安全等方面介绍了相关技术及工具。 本书可作为工科院校相关专业本科生、研究生的教材或辅导
本书从机器学习的基本概念出发，系统地介绍了各种机器学习算法的原理与应用，帮助读者深入理解并灵活运用这些算法。书中强调了算法在实际问题中的应用与案例分析，通过完整的解决步骤和结果展示，使读者能够充分掌握算法建模的技术。本书涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等主要机器学习算法，并结合多种常见应用场景，通过实际实例帮助读者了解算法的实现效果，提升在实际工作中的应用能力，并积累宝贵的实战经验。此外，作者分享了在机器学习领域的独特见解，为读
ChatGPT的问世引爆了AIGC(Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容)这一话题，加速了AIGC产业的发展。本书聚焦ChatGPT与AIGC进行详细讲述，解析ChatGPT的概念、应用价值和对职场发展的深远影响，帮助读者对ChatGPT建立全面的认知；深入挖掘AIGC的价值，从生产力变革、核心技术、产业格局、商业前景等方面描绘AIGC的发展态势；从智能工具赋能、行业探索
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
泰戈尔
阎连科
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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