Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT，从CLIP到Stable Diffusion，当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时，结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型，并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写，涵盖的内容十分广泛，包括构思项目，准备数据集，训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例，指导你预训练和准备数据集及模型，配置环境，并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后，你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集，消除偏差，实现高吞吐量以及构建部署管道。最后，你将完全有能力开发个人
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函数式编程图解 终于有一种简单的方法可以学习函数式编程了！函数式编程入门书，以趣味图文拆解抽象概念，结合交互式代码案例，通过可视化思维+即时实践，零基础掌握函数式编程核心范式。
目前，C 、Scala、Java、C#、Python等高级编程语言也设计了函数式编程语言特性。但函数式编程语言设计思想抽象，特性比较多，这给很多读者带来了很大的困扰，尤其是涉及并发的编程，已成为很多人的梦魇。本书以图解方式，以Scala和Java语言作为实现载体，通过大量的代码示例和案例呈现出了函数式编程语言的特性。本书内容比较基础，建议读完本书的读者阅读《函数式与并发编程》(Functional and Concurrent Programming)，该书与本书一脉相承，都以Scala和Java作为示例，主要围绕函数式编程和并发编程高级特性展开讲解。本书适合计算机科学与工程、软件工程、人工智能专业的高年级本科生和企业中对函数式编程感兴趣的工程师阅读。
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AI可解释性（Python语言版） DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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知识图谱开创了人工智能的新范式，以数据驱动和知识驱动相结合，开启了下一代人工智能，实现了人与人、人与机器、机器与机器的协同协作。此外，知识图谱突破了传统的人工智能研究领域，从广泛的文本、结构化、视觉和时序等多模型数据中提取知识已成为知识图谱发展的主要方向之一，多模态知识图谮的构建可深度融合并灵活运用显式符号知识和隐式数据知识。将深度学习、图深度学习、迁移学习与元学习深度融合是知识图谱的发展趋势，可用于全类型、高涵盖的大规模知识图谱构建，实现更精深的知识推理，是通往鲁棒、可解释的人工智能之路。 Dieter Fensel 是语义网络研究的先驱之一，本书是其团队在知译者序识图谱领域的主要成果之一。本书共5章，主要讨论了知识图谱的整个生命周期，知识图谱的概念、构建、实现、维护和部署、技术架构和未来工
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Python贝叶斯深度学习 是一本简化BNN理论、讲代码实现、介绍工具集和填补了目前贝叶斯深度学习市场空白的BDL实战技巧书。示例代码文件和彩色图片扫描封底的二维码下载。
贝叶斯深度学习、深度集成学习、集成学习、贝叶斯推理等这些术语以及这些理论的推理过程，会让人望而生畏，畏葸不前。不过，本书并不是一本讨论贝叶斯深度学习理论的著作，而是将理论进行了简化，着重讲述其代码实现，以及贝叶斯深度学习工具集使用方面的实战技巧。本书内容共分三部分，第一部分(第 1~3 章)是基础概念和理论，主要介绍深度学习的发展历史和局限性，以及它与贝叶斯推理结合的时机、贝叶斯推理基础、深度学习基础；第二部分(第4~7 章)主要介绍贝叶斯深度学习的基本思想、使用原则、标准工具集代码实现、实际考虑因素；第三部分(第 8~9 章)，讲述贝叶斯深度学习的应用和发展趋势。本书内容新颖、实战性强，填补了目前该领域的市场空白。此外，如果读者想进一步深入学习贝叶斯推理、集成学习等方面的主题，可参阅译者翻译的《概
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集成学习实战 DeepSeek知识储备，图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行剖析，呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。扫描封底二维码下载源代码。
目前，关于集成学习著作比较少，主要是周志华教授团队编写的EnsembleMethods Foundations and Algorithms。不过，该书的出版时间较早(2012年出版英文，2020年出版了中文译著)，未涉及近10年来集成学习的前沿理论和技术；另外该书主要偏向前沿理论，缺少算法实现和案例配套。 《集成学习实战》的引进可谓恰逢其时，填补了集成学习领域著作方面的不足。本书图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行描述，并结合大量的案例和应用程序，引导读者边思考边实践，从而逐步加深对集成学习的理解，并将这些新方法、新理论和新思想用于自己的研究。本书梳理了集成学习近20年来的前沿理论和技术，主要从集成学习基础知识、集成方式和集成学习数据集制作、特征提取和可解释性三个方面进行了专题讨论，还讨论集成学习理论以及与概率机器学习和深度学习的结合策略。本
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OpenAI API编程实践（Java版） 赠DeepSeek大模型应用开发。是Java开发者学习使用ChatGPT和OpenAI API构建智能应用的理想帮手。
《OpenAl API编程实践(Java版)》主要以OpenAI发布的ChatGPT为对象，为Java程序员而撰写。本书详细介绍了ChatGPT的标准接口、调用形式以及丰富的应用场景，重点涵盖了基于ChatGPT的结对编程实践、企业API 调用实战、多模态场景调用以及AI智能机器人的实现等内容。本书采用场景案例驱动的方式，结合接口使用说明和代码实战，旨在教会读者如何灵活运用ChatGPT接口，满足各种业务场景的需求。 通过阅读《OpenAl API编程实践(Java版)》，读者不仅可了解 ChatGPT 大模型，还可掌握类似的逻辑和思维方式，通过迁移学习方法运用其他大模型，如文心一言、通义千问等。本书篇幅紧凑，内容精辟，面向应用开发人员以及希望利用大模型解决业务场景问题的科学家、工程师。同时，对于非专业人员来说，本书也是一本颇具价值的参考读物。相信通过本书的学习，你将能够更加熟练地运用C
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函数式与并发编程 Cay Horstmann作序推荐！助力灵活使用函数式编程和并发编程设计思想，提升编程艺术，解决实际生产中遇到的各种问题。扩展资源下载见封底二维码。
《函数式与并发编程》主要围绕两个主题:函数式编程和并发编程。本书主要使用Scala 编写代码示例，逐一讲解各编程特性的用法和注意事项，是一本不可多得的工具书，强烈推荐给程序员们。笔者周围的程序员提到这两个主题时都存在一定的畏难情绪，这是正常的，也是可以理解的。程序员不仅需要丰富的编程经验，还要具备深厚的编程设计思维，而这并非一朝一夕就能形成的，需要经年累月的实战和经验积累。我并不推荐读者将本书从头读到尾，这样不利于理解和消化书中的知识点。建议具备一定的函数式编程和并发编程基础的读者建立场景和问题，通过解决问题的方式来学习本书，并在遇到问题时查阅本书。本书也可作为理解这两个主题的途径。
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Python贝叶斯建模与计算 采用PyMC3和TFP进行建模和计算，是贝叶斯建模与计算从业者不得多得的参考书。彩插和参考文献扫描封底二维码获取。
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。
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编程之道 (美)杰弗雷·詹姆斯 郭海 郭涛 译 清华大学出版社【达额立减】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
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Python预训练视觉和大语言模型 [美] 艾米丽·韦伯 清华大学出版社9787302678311
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编程之道 [美]杰弗雷·詹姆斯 著,郭海,郭涛 译 清华大学出版社【正版】 畅销推荐，正版保证，现货直发，物流快捷，优惠多多，欢迎选购！
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Python预训练视觉和大语言模型 [美] 艾米丽·韦伯 清华大学出版社9787302678311 [美] 艾米丽·韦伯
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