计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识始，教你如何从头始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性，以及直观的Keras口，继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例，本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）来生成和编辑图像，以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中，你将深了解迁移学习、数据增强、域适应，以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书，你将获得使
1. 聚焦互联网三大核心业务，详细阐述了检索匹配的理论和演历史。 2. 通过落地一个基于深度学习算法模型的分布式机器学习业务案例来加深读者理解。 3. 随书免费赠送全部案例源代码和超过180分钟的高清学习视频。
基于国产自主可控龙芯处理器，以项目式教学的形式，讲述深度学习框架在计算机视觉领域的应用 本书基于国产自主可控龙芯处理器通过具体项目的实施用直观的方式讲述深度学习与计算机视觉。通过阅读本书，读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。 本书主要内容： OpenCV基础功能实战； 深度学习框架的部署； 计算机视觉技术基础知识； 图像分类网络的部署； 目标检测网络的部署； 图像分割网络的部署； 龙芯智能计算平台模型的训练；
按照从0到1的顺序，引导读者深理解OpenAI API； 10大核心API，涵盖从自然语言处理到复杂数据分析等多个领域； 12个关键应用场景，帮助读者精准应用OpenAI API； 3个标杆案例，展示OpenAI API的创新应用。
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材，面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特是： 1.以前沿的算法应用为主，不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用源计算机视觉库OpenCV，通用性高，有利学生就业。 3.编程语言采用Python，易于编写和调试，学生可以专注在知识上面，避免耗费太多时间在配置发环境和调试程序上。
本书通过7个金融细分领域实践路径的梳理，揭示了 科技 金融 模式的深度融合，探索了金融科技领域在未来的变革与发展，将带领读者从多元视角了解金融科技3.0时代。
1. 名校教师执笔，结合实际课程经验，紧密结合艺术院校学生的特编写，具备普适性和通用性。 2. 课本内容兼顾理论和实际操作，内容具备创新性、前沿性和实用性。 3. 配套丰富，本书在配套资源上，提供案例素材、PPT课件、教学大纲、教学教案等资源。
1.基于教育博主梗直哥创作的人工智能系列视频和课程编写 2.配套视频（付费内容）助力学习。 3.涵盖当前深度学习的热领域。 4.知乎、B站、GZH、知识星球等平台设有交流互动渠道。
《比较》杂志研究部主管，主要研究方向为产业经济学、数字经济、反垄断和管制经济学。曾在中英文期刊上发表学术论文六十余篇，在报刊杂志上发表文章数百篇。曾获得《金融研究》年度论文奖、优秀论文奖、《经济观察报》专栏奖。著有《区块通识：关于区块的111个问题》。 吕琳媛 电子科技大学教授，主要研究方向为复杂网络信息挖掘领域，包括海量信息导航、挖掘、推荐和预测。国家自然科学基金优秀青年基金获得者、四川省青年人才。阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。2018年选《麻省理工科技评论》 35岁以下科技创新35人 。著有《重塑：信息经济的结构》。
2016，是人工智能60周年。从*主席的工业4.0，到国务院出台的关于积极推 互联网 行动的指导意见中明确将之作为重布局的11个领域之一，到机器人 十三五 规划，再到微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头将2016作为人工智能*关键的发展节，国内外在人工智能领域的全球化布局证明：人工智能将成为产业新风口，掀起新一轮技术创新热潮。 人类生活与工作的方式也正在被人工智能逐一颠覆：越来越多的工作被机器取代， 关灯工厂 遍布全球，人类劳动力面临着极大威胁；越来越多智能家居投使用，苹果Siri、谷歌无人驾驶汽车、扫地机器人等智能机器，正引领人类一个极大的便利时代；越来越多的好莱坞科幻大片将人工智能作为核心主题，大肆渲染着它的颠覆性影响。那么，人工智能究竟是天使，还是魔鬼？未来的机器人是否真的会具备***的人类智慧，而取代
《AI配音完全手册》的主要读者对象：短视频创作者/自媒体博主，内容运营/市场营销人员，有声书/广播剧制作人，学生、教师、知识分享者，以及所有对AI感兴趣的内容创业者。自媒体时代，AI配音，让你的内容“声”色俱佳！工具式学习：本书梳理了国内外20个主流的AI配音工具，从“国民级”的剪映、魔音工坊，到海外顶流的ElevenLabs、UBERDUCK，再到硬核源项目GPT-SoVITS。让你了解AI配音工具库，把更多时间花在创作上。案例驱动：精选了22个AI配音热门案例，全面解析从文本输到语音生成的完整流程，带领读者逐步掌握不同场景下的AI配音技巧。操作简单：本书以清晰的步骤和简洁的语言为基础，提供了“傻瓜式”教程，即使技术小白也能轻松上手，快速应用AI配音技术。
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其源过程的推，在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容： ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想； ● PaddlePaddle在MNIST上行手写数字识别； ● 图像分类网络实现案例； ● 天网 中目标检测和像素级物体分割的实现； ● NLP技术应用案例 ：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译； ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题； ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比
2022年12月16日， Science 杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC（人工智能生成内容）赫然在列。一时间，AIGC成为当下炙手可热的概念。2022年9月，AI绘画爆火；11月30日，ChatGPT横空出世，正式让全世界看到了AIGC的 强大 。无论是AI绘画的爆火，还是ChatGPT的诞生，都属于AIGC这一概念。谁曾想到，在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年，AI凭借 创作 强势崛起，这预示着AIGC元年即将启，下一个万亿赛道即将爆发。资料显示，国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投；国外科技巨头谷歌、Meta、微软、Stability AI、Jasper、OpenAI等也始布局AIGC。2023年，将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年。作为AIGC的门级科普读物，本书结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIG
1.由国内青少年编程机构 核桃编程 学习产品核心团队编写。 2.书中采用大量形象比喻以及贴近生活的案例行类比，让小读者们更清晰的了解人工智能。 3.精美装帧，通过诙谐幽默的手绘插画，来诠释抽象的概念和难。 4.通过阅读本书，可以帮助小读者们阔科学视野、培养科学思维并锻炼动手能力。
北师大实验中学一线信息/AI教学团队+清华、北师大AI博士+NOI钻石教练执笔中国人工智能学会中小学工作委员会秘书长袁中果推荐精准适配AI教育政策要求，内容贴合中小学课程标准1.一条完整的AI学习路径从AI科普到项目实践与反思，帮助孩子真正理解AI，而不是只会用工具。2.学得会、做得出、讲得明白配套实验与图形化编程项目，让孩子产出可展示成果，形成真实的学习成就感。3.游戏化学习机制增强“完成感”闯关测验、成就卡、成就贴纸对青少年来说是“我在升级”，不是“我在上课”4.适合课堂与家庭双场景老师：可拆成8–12课时的AI通识/社团课程家长：每章任务可直变成亲子活动
对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。 1.选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。 2.内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。 3.结构上，由浅深，由宏观到比微观，由基础知识到新技术，由理论到实践。 本书主要突出优如下： 1.知识覆盖全。本书共七章，对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。 2.知识覆盖新。本书紧跟本领域*研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。另外，本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别，在许多领域都具有重要
本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识始，逐步深，通过现实生活中的例子，展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论，而是针对实际问题提供了必要的指引。-深理解机器学习和深度学习基本概念-了解从神经网络到深度网络的演化历程-探索主流深度网络架构，包括卷积神经网络和循环神经网络-了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题-全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识-学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J
《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。
1.直观易懂，算法学习不再难：图文并茂，将复杂的数据结构和算法原理简化为易于理解的步骤图，让读者在轻松愉快的氛围中掌握算法的核心。 2.全面覆盖，算法基础详尽讲解：内容全面，从基础的数据结构到高级的算法应用，如图论、安全、聚类和数据压缩等，为读者提供了一个全面的算法知识体系。 3.修订升级，内容更加完善：在原有基础上行全面的增补和更新，确保内容的时效性和实用性。无论是新的算法动态，还是常见的编程实践，都力求为读者提供前沿的知识。 4.零基础友好，自学轻松上手：摒弃枯燥的理论和复杂的代码，采用简单易懂的文字和生动的图示，让算法学习变得轻松有趣。无论你是编程新手还是希望巩固算法基础的从业者，本书都是自学算法的理想选择。
想在AI智能体（Agent）发领域抢占先机？《复合型AIAgent发:从理论到实践》集结资深研发经验，为你揭秘复合型智能体的技术内核。《复合型AIAgent发:从理论到实践》不仅系统讲解DeepSeek私有化部署、RAG、MCP等核心与前沿技术，更通过海量实际案例，手把手带你在实践中精通AI智能体的构建与应用。《复合型AIAgent发:从理论到实践》是AI发者提升技术栈、实现能力跃迁的宝藏，也是教学培训专业人士获取前沿知识、激发创新思维的源泉。凭借其严谨的体系和超强的实用性，《复合型AIAgent发:从理论到实践》将成为有一定编码基础的你并深耕AI智能体应用发的最佳指引。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
1.陈春花团队与金蝶近8年研究成果，一对一访谈20多个行业的61位CHO，了解数智技术背景下，人力资源管理面临的挑战与应对动作。 2.书中总结呈现了调研的数据、问卷调查的结果，深分析受访者的观，提炼出HR数智化转型的五个行动建议。 3.人力资源管理从业者、企业管理者推荐阅读。
工具即学即用：提供 100 + 提示词模板、50 + 案例拆解、30 + 流程图，可直应用于调研设计、数据分析、报告撰写等工作。 方法论与案例结合：既有组织诊断、战略解码等理论框架，又有北京银行数字化转型、某民办教育集团政策应对等实战经验，兼顾专业性与可读性。 本书不仅是一本 AI 应用工具书，更是一场关于 人与技术协同化 的深度探索，帮助读者从 AI 旁观者 转变为 AI 共创者 ，在数字化浪潮中抢占先机，实现组织与个人的双重价值提升。
本书对近年来数字人产业的发展和现状进行了研究，是数字人行业的首本产业报告。
六多：实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多（40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题）。 注重通过实例和图表介绍算法，原理讲解透彻，让读者明白 是什么，为什么，怎么实现，怎么应用，怎么改 。 详解公式推导过程，扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步，每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现，满足不同业务场景。附赠50+源代码文件，下载即可运行 习题丰富多样，分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类，满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现，并与scikit-learn官方库的效果行对比，性能相当甚至更优。
（1）作者来自复旦大学，在国内具有一定的影响力，常举办相关的培训和讲座。 （2）教材难度适中、系统性强，内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容，深浅出，适合初学者。知识与时俱，行了更新。 （3）教材配套资料齐全，包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等，另外还提供配套的视频。 （4）实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践，提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。 （5）工信部 十四五 规划教材。
AIGC近年来发展迅速。想要深观察和理解 AIGC，需要系统性地学习、思考和实践。《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》一书正是应对这样的需求产生，希望本书能够帮助读者从爱好者转变成专业的思考者、理解者，再一步找到自己运用或发展 AIGC 的领域与路径。
计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
中国社会科学院专家通俗、深入、专业解读全国政协委员、中国社会科学院国际研究学部主任张蕴岭、国家发展和改革委员会学术委员会秘书长张燕生、国家全球战略研究智库负责人、中国社会科学院亚太与全球战略研究院院长李向阳、财新智库研究部主管、首席经济学家何帆联袂推荐
在过去几年中，自然语言处理技术的受欢迎程度呈现“爆炸式”增长。尽管Google、Facebook、OpenAI等前沿公司继续发布着规模更大的语言模型，但许多发团队仍在摸索着构建与时俱的自然语言处理应用程序。本书将帮助你快速了解自然语言处理的新技术及未来发展趋势。 通过阅读本书，你将学习如何为组织中的实际应用程序构建、训练和部署模型。作者使用强调现代自然语言处理*佳实践的代码和示例来指导你完成整个过程。 本书的主要内容包括： ?使用先的自然语言处理模型（如BERT和GPT-3）来解决命名实体识别、文本分类、语义搜索和阅读理解等自然语言处理任务。 ?发性能可媲美甚至优于箱即用系统的自然语言处理模型。 ?Transformer架构和现代技巧，比如席卷整个自然语言处理世界的迁移学习。 ?自然语言处理的工具和框架，包括spaCy、Hugging Face和fast.ai。 ?使用Python
本书系统介绍深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例。全书核心内容可以分为3部分，部分为经典强化学习，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶；第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用 AlphaGo系列算法。 ★ 大多数每个算法配有一个或多个测试案例，便于读者理解理论和算法； ★ 每个案例都配有编程实现的代码，便于读者理论联系实际，并亲自上手实践； ★ 为减轻读者编写代码的难度，本书所有案例的代码都是可以独立运行的，并且尽量减少了对依赖包的使用。
深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理（NLP）提供的，而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据，本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具，以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识，之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展，以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型（比如长短期记忆单元），还将认识神经机器翻译，并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书，你将学到： NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务
英特尔 FPGA中国创新中心系列丛书
本书既强调对深度学习理论的深理解，同时用代码实践结合理论的讲解。
1．本书的编写者在空间机器人系统的总体设计、路径规划和控制等方面的研究已经十余年，目前许多成果已经成功应用于我国的一些重项目中，个人理论成果和实践成果较为丰富，学术价值较高。 2.空间机器人总论是空间机器人系列书的总纲，对系列书起提纲挈领的作用，非常有利于初学者学习参考。
1．面向通识教育，构建知识体系 本书从最基础的 AI 概念手，沿着 AI 基础概念、机器学习基础、深度学习基础、AIGC背后的基础技术、AIGC 大模型的学习路线逐层递，读者不需要学习其他基础课程，即可读懂书中的内容。AI 是以计算机科学为基础，涉及计算机、数学、统计学等知识的交叉学科。书中讲到涉及其他学科的知识时，都会提前介绍，比如第 2 章介绍生成模型时涉及较多统计学的知识，因此 2.1.3 小节讲解了生成模型中用到的统计学概念，为读者学习和理解后面的内容奠定基础。 2．理论深度较浅，适合门学习 AI 模型的核心技术是算法和模型的网络结构。模型的网络结构是算法的具体实现，而理解深度学习模型（特别是 AIGC 大模型）中的算法需要很多数学知识。为了便于初学者理解深度学习模型的工作原理，本书只简要介绍一些基础算法的数学公式，而
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
面向实践 不仅涵盖经典的中小规模案例，还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学 以先讨论方法的动机、理论基础及背后思想，再给出完整代码示例的方式，通过现实相关问题来描述RL方法，GitHub上会实时更新书中的所有代码示例 。 初学者友好 基础理论讲解深浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰、完整， 便 于读者上手实践。 侧重实际应用 每种方法都针对非常简单到非常复杂的情况行了实现。 与时俱 新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、微软的TextWorld环境、高级探索技术等。
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环
1.本书主要针对职业院校学生的特，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。 2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。 3.教材的编写由浅深，即使没有触过云计算发的学生也能很快上手。 4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。 5.本书采用“任务驱动”“案例教学”“启发式教学”等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。 6.参与本书编写工作的人员都是长期从事云计算发技术及相关课程教学的一线教师和长期从事云计算发的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。
"1. 版本新，易门 本书详细地介绍从TensorFlow 2.1的安装到使用、TensorFlow默认API，以及使用官方所推荐的Keras的编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富，代码编写细腻 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员，实战经验丰富，对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验，使得读者能够少走很多弯路。 3. 理论扎实，深浅出 在代码设计的基础上，本书还深浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识，通过大量的公式与图示结合的方式对理论做介绍，是一本难得的好书。 4. 对比多种应用方案，实战案例丰富 本书采用了大量的实例，同时也提供了一些实现同类功能的其他解决方案，覆盖了使用TensorFlow行深度学习发中常用的知识。 "
读者对象： 1、图像视频应用与处理架构师；2、图像视频发人员；3、深度学习应用发人员；4、深度学习算法工程师；5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写； 2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖； 3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析； 4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。
（1）作者来自于微软亚洲研究院，在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 （2）以实战为导向的深度学习全栈技术指南，作者凭借多年经验，精选初学者需要掌握的知识精要，大大降低深度学习的门槛 （3）详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法，以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用
学术志 原创力作，一本覆盖技术纵深与场景宽度的AI工具操作圣经，让你真正「拥有」而非「使用」DeepSeek DeepSeek技能全覆盖，一书尽享硬核技术 本书从技术原理到案例实践，从操作技法到AI工具联合，网页版、App版、API一网尽，全路解锁DeepSeek核心技能。 独创六定模型提示词设计框架，从 简单问答 到 复杂任务 ，精准操控AI输出，远离低效困扰。 14种高阶交互技巧，让DeepSeek真正懂你的思维、暖你的心灵、快你的节奏。 15类通用提示词模板，倍数提升做事效率，让内耗无处遁形！ 联动9类AI工具，快速生成图像、视频、音乐、流程图、思维导图、PPT，无缝衔知识库、智能体，一键复制生产力。
奇真的会到来么？奇到来时人类该如何生存？人工智能超越人类时，我们往何处去？ 《人工智能超越人类》一书，从700万年人类历史和40亿年的生物化史的角度，解答 奇具有怎样的意义？ 生物与人类生存的意义究竟在何处？ 人类在未来究竟探求什么？ 等重要问题，解未来人工智能的奥秘！
1. 随着AI技术不断步，文生视频逐渐凸显其关键作用。随着文字、图片生成技术逐渐成熟，文生视频成为多模态能力拓展的重要一环。 2. 本书不仅讲解了AI文生视频的相关理论、创作方法以及相关应用，还融大量实践案例，通过对具体案例的剖析让读者更加深地了解AI文生视频技术。 3. 在这个充满变革的时代，AI文生视频技术成为内容创作的新引擎。而Sora作为这场变革的引领者，实现了AI技术与创意的完美融合，降低了视频创作门槛，给创作者带来全新创新体验。
1.将推荐系统的思想应用于流程管理 2.充分考虑流程执行的智能化、动态性与柔性 3.充分利用流程管理系统积累的执行日志 4.用切实可行的算法大幅提升工作流管理效率
1.以操作实践为学习的切，而不是直切理论讲解； 2.以任务为驱动，贯穿知识内容； 3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅深，边讲边练边切理论知识； 4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。
1.内容新颖，重新审视元宇宙生态 理性讲解元宇宙前沿技术、应用场景、商业发展逻辑，为小白的投资、生活等方面进行理性讲解，预防被割韭菜。 2.由浅入深，简单易懂 本书语言通俗易懂，层层递进，凝聚了作者多年研究成果和认知总结，适合对元宇宙感兴趣的小白、区块链从业者阅读。 3.作者资历丰富，众多专业人士推荐 何宝宏、蔡文胜、冯波、神鱼、孔剑平等26位领域专业人士联袂推荐！作者通证一哥专注NFT、DAO、Web3、元宇宙研究，具有丰富的区块链行业经验，曾担任多个区块链项目通证设计顾问和网络营销高管。 4. 洞察热点，自下而上。 从宇宙和人类文明的本源说起，洞察DAO、GameFi、Land等热点，推荐大家一读~
本书的作者长期深耕数字经济领域，在行业内具有一定影响，并已经出版了元宇宙主题的图书，发表过相关论文，有一定研究基础。 书的内容主要侧重于对元宇宙相关技术的科普，和市场上侧重于应用的书有差异性。对于希望了解相关技术发展的人士，有较强的帮助。 本书将支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的"技术图谱"，读者提供有趣的科普阅读体验。 本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友，都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
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