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AIGC与智能体开发实战:基于开源大模型+Serverless API

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本书主要介绍树莓派不同类型的特性,以及树莓派门所需要的基础知识;涵盖了 树莓派GPIO的不同操作方法,以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM 脉宽调制等偏硬件操作的内容;同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭 建和配置,包括树莓派推流服务器搭建的方法,常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安 装配置操作,MQTT服务器的搭建配置,DHCP服务器的搭建配置等。此外,还加了 一些比较有趣的实验,例如利用TensorFlow实现对象检测,使用OpenCV制作一个树莓 派扫描仪,或利用OpenCV实现换鼻子的实验,带领读者了解树莓派通过摄像头能够实 现的一些应用。

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咖哥继AI Agent之后的又一力作,给程序员最实用的RAG实战课 从零始,一步步搭建个人和企业的知识库 不使用任何框架,深解析RAG的十大组件,纯手工造RAG系统 基于DeepSeek、LangChain、LlamaIndex、源嵌模型和Milvus的知识库构建指南

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随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展,人工智能已广泛应用于各行 各业,把人工智能技术作为大学教育的通识课程,已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程,这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上,结合通识课程的要求,编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。

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国家出版基金项目,近百位高校、业内专家倾力造

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DeepMind人手一本! 屡次对战深度学习三巨头,揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器,还是加工符号的机器

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作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累,用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件,从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步,甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么?它们背后的方法学和思维方式又是什么?算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题? 国际象棋领域诞生了深蓝,围棋领域诞生了AlphaGo,更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁?它何时能够超越人类*水平? 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手?它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系? 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化? 针对这些问题,本书给出了有深度的见解,给您有益的启迪。

本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。

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本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势,文字通俗易懂,图文并茂,将抽象的问题简单化,选取人工智能典型应用案例为载体,运用Python高效语言,突出人工智能计算思维和方法的培养,以任务为驱动,抽丝剥茧,以问题为导向递式展学习内容。

原Bootstrap畅销书重磅升级,核心案例移植到Bootstrap4; 注重实践应用,作者融多年教学经验和前端发经验于一体; 每章配完整的案例,微课视频、项目指导、教学PPT等资源辅助教学。

讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇; 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持; 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。

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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



原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书,全彩印刷,效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际,剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。

本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法,包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等,各章内容在编排上知识难度由浅深,讲解分析循序渐,以帮助读者理解算法的基本概念,掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。

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。

系统整合人工智能技术与计算机视觉理论,兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术,全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰,技术解析深透彻,配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材,也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册;既适合初学者建立系统的知识框架,也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发,本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。