数字化转型咨询专家、前腾讯高级产品经理力作。 来自一线互联网公司的数字化转型思考。 结合AI，从业务到思维对组织行全面重构。 2种决策思维模式、6个原创思维框架、4篇行业深度研究、100多个各行各业案例 要导读： 本书详解作者原创的6个思维框架，助力企业破解数字化转型的决策难题。 数字化 Y路径 演化模型：帮助企业确定数字化转型的大方向，明确现阶段要做什么，不能做什么。 数字化恐怖谷效应：描述企业在数字化转型过程中容易走的弯路，帮助企业规避风险。 优势 变量推演框架：基于企业自身的优势，寻找创新的可能性和突破口。 变量 场景融合框架：基于AI这类全局超级变量，在行业层面寻找突破口。 用户场景画布：帮助企业洞察用户，做出用户喜欢的产品。 价值 体验金字塔：平衡用户价值与用户体验的关系，在不同的市场环境中以不同的
本书非常适合作为高校和培训机构动画专业的课程培训教材，也可以作为广大三维动画爱好者的自学参考书籍。
赋能智慧轨交，践行绿智融合。与未来轨，与智慧同行。
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
本书适合想要深了解人工智能前沿动态、对ChatGPT类产品感兴趣的读者阅读，能够帮助普通读者快速门，为读者的参与、应用提供机遇与创想。
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
一本风格较为轻松，简明易学，可直观参照，并迅速上手实操的AIGC工具使用手册。旨在指导读者如何快速高效地学会使用AIGC工具，并且通过书中的指导流程和作者总结出的高效Prompts（提示词）提高自己向ChatGPT提问的能力，让AIGC工具输出令人满意的高质量创意内容。
多模态大模型与AI Agent智能体技术的快速成熟，为未来的AI应用辟了新的可能性，预示着人工智能将在更多领域发挥其深远的影响。本书正是在这样的背景下应运而生。它旨在为读者提供一个全面、深地了解当前多模态大模型与AI Agent智能体最新研究展和实践应用的窗口。全书共8章，力求将最前沿的技术原理、最实用的应用案例及最深刻的行业洞见呈现给读者。
零基础门： OpenClaw快速安装配置 、使用过程中的应用故障 手把手教学，面向 养龙虾 小白 的 实战 安全 应用指南。 AI实战落地： 能真正 "干活"的AI智能体 24小时监控信息、定时执行任务、跨平台自动化、批量处理重复工作 ，零门槛，各种 养龙虾 刚需直抄作业 全场景应用： 日常琐事自动化（邮件清理、文件整理、健康提醒），到内容创作批量化（热监控、文案生成、数据复盘），再到副业赚钱系统化（选品分析、客服自动回复、多平台管理）和职场效率提升（竞品监控、会议纪要、周报生成） 每个场景都给出可操作的步骤、配置模板和问题解答。快速 提升 工作效率 。 高效指南： 解答 80个常见问题，覆盖50个真实应用场景。案例 丰富、覆盖全面 ，一书在手，养 龙虾 一学就会 。
《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》讲述将ChatGPT和Excel两大工具完美结合，为读者呈现了一部极具实用价值的数据处理指南。《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》系统性地介绍了ChatGPT的基本用法，以及如何利用ChatGPT整理和优化数据，辅以丰富的Excel函数和技巧，助力读者解决复杂的数据计算与处理问题。 无论是Excel初学者还是希望提高数据处理效率的专业人士，都能从《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》中获得实用的知识和技能。 《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》内容通俗易懂，配有清晰的步骤和图解。无论您是财务会计、人事行政还是办公文秘，《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》都将成为您提升数据处理技能的得力助手。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI
本书详细介绍了Transformer大模型算法基础，内容丰富，案例经典
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
随着 元宇宙 热度持续，人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高，而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口，将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具，这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容，还从多个行业领域着手，分析了元宇宙具体的落地实践方法，为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容，这些都对读者一步了解元宇宙，并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。
《DeepSeek探索未至之境》是一本不可多得的AI技术指南，适合所有对人工智能感兴趣的读者。无论你是AI初学者、发者、研究人员，还是企业决策者，这本书都能为你提供从基础到高级的全面指导。本书作者凭借丰富的技术背景和实践经验，深浅出地讲解了DeepSeek的核心功能、应用场景及技术实现，并结合大量实战案例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 DeepSeek的火爆不仅代表了中国科技的崛起，更是一股来自东方的 神秘力量 。作为国产AI大模型的代表，DeepSeek凭借其低成本、高性能的优势，正在全球AI领域引发震动，甚至让硅谷为之侧目。它的出现破了美国在AI领域的主导地位，推动全球AI生态更加多元化，彰显了中国在人工智能领域的创新实力与战略布局。 本书不仅涵盖了DeepSeek的基础门、工具组合应用、本地与云平台部署，还深探讨了分布式训练、自然
工作总是时间不够用？学业压力大？不知道选什么专业好？一直吃处于亚健康状态？人际关系维护付出的精力太多？ 100个豆包实战场景指南，一键解决工作、学习与生活难题！ 本书聚焦当下最适合普通人的AI智能助手 豆包， 系统拆解了5大工作、生活、学习、社交等的相关场景， 提供了可落地、可复制的完整使用方案： 功能解锁篇： 零基础快速上手，掌握万能提示词公式，轻松搭建专属智能体。 工作提效篇： 豆包一键生成PPT、方案、报告、数据分析，告别加班熬夜。 学习减负篇： 豆包爱学APP实现一键解题、作文窍、升学规划，助力高效学习，家长省心、孩子轻松。 健康管理篇： 从膳食搭配、减肥计划到睡眠管理、心理疏导，告别亚健康。 人际关系篇： 优化沟通话术，维护亲属、职场、婚恋关系，成为高情商沟通者。 无论你是职场人、创业者、学生还是
内容全面 ：系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 ：采用PyTorch 2.x最新框架行实战，通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法，读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 ：源了全部课程源代码、课件、代码，本书Github仓库已收获超3000个Star数，并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。
笔者根据多年的学习和工作经验，总结出一条有效的学习路线：先抓主干，后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节，算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习，笔者将它归结成了5个层次：理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现，帮助读者分阶段地学习，轻松迈机器学习的大门。
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
深浅出的大模型技术解析-模型部署与调用：详细讲解本地与在线部署方法，帮助读者从零始理解并实现模型应用。-RAG技术与微调优化：探讨如何通过RAG技术提升大模型的性能，结合深度微调使模型更加智能和精准。高效的智能体发框架与技术-LangChain与LangGraph：介绍具备高度生态支持的框架，助力发者快速构建模块化智能体系统。-DeepSeek模型应用：专门选择DeepSeek系列模型作为支撑，展示其在多种场景下的强大能力。多元应用场景-企业级AI发：通过多个实际案例，展示如何在企业环境中部署与优化智能体系统，提升工作效率。-跨行业应用：涵盖客服、数据分析、代码生成等多个行业场景，帮助读者轻松应对各种挑战。
懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口，《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、发实践与系统部署三大维度展，可以帮助希望系统转型为大模型工程师的发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向，各章内容都从实际面试出发，归纳整理出15类500余道高频面试题，每类列举若干典型问题并附答案，同时还提供了200余道自测题，使求职者在巩固知识的同时，测试自己能力水平。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》共12章内容，逻辑上可划分为四部分，分别说明如下：●基础篇（1-2章）：介绍行业生态与岗位图谱，帮助求职者精准定位自身角色优势；掌握高质量数据
本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法，以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书，读者能够理解大模型背后的技术，感受到它所带来的改变。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
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。
本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括： 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗
机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向，而深度学习作为机器学习的重要组成部分，伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛，越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中，让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书，你将学到： MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用，以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法
★立足企业战略管理系统建设。案例覆盖金融、地产、高科技、医药等30个行业,分享国际公司战略咨询经验，推动中国本土企业战略落地。 ★本书兼备全球经典战略管理思想和中国企业战略管理*实践，简捷高效助力初创企业快速成长。 ★本书提出的战略三环方法论，融合了战略咨询与企业内部战略管理的实战经验，并提供大量真实案例和工具指引，易懂易学。 ★丝路视觉集团董事长李萌迪、金地集团副总裁徐家俊、珠海金控集团副总裁秦军、罗兰贝格前中国区合伙人刘则治、美世（Mercer）前中国区总裁张世东、光辉国际（Korn Ferry）全球高级合伙人张军照、华为公司薪酬管理部部长陈萍联合推荐。
本书注重算法理论与实际案例相结合，将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现，并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址：https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R
（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统门，也适用于具备一定经验的发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直在微信群找作者答疑解惑。
采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络，这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下，解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始，展示了如何使用Keras行深度学习；从加载数据到拟合、评估模型获得*性能，逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下，你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外，本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例，可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书，你将学到： 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神
AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型
（1）AI技术作家、AI应用发王晓华新作，这人真的很牛。（2）工程级别应用案例实现代码，可直复用，算是Agent发新手老手的福利。（3）所有示例与案例代码都经过测试，均可顺利运行，过王晓华图书的小伙伴都知道。（4）众多小示例，以及五大重案例，包括多Agent智能客服、高德地图MCP服务、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体，读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。（5）智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体，分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案，极具参考价值。（6）系统整合大模型与智能体技术体系，从AIAgent技术体系，到AIAgent发技术栈（微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio），再到AIAgent发工程案例，全面构建智能体技术的完整知识
DeepSeek助力短视频创作拍摄、剪辑、调色与*制作(剪映+Premiere)(全彩微课版)
36个动手练+10个实战演练+42节同步学习视频+24节AIGC拓展学习视频
本书通过严谨简明的预备知识介绍，首先帮助读者掌握有关大模型架构、分布式训练等理论知识；然后围绕造首先行业智能助手这一有重大价值的实际问题，向读者展示如何将该问题分解为一系列大模型技术，并展示完整的技术实施和优化过程。 本书侧重于行业实践。同时对涉及的相关理论、框架原理行一定深度的讲解。这样既降低了门难度，又提升了实践的高度。
《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代，人形机器人的前沿技术探索，人形机器人的法律与伦理，人形机器人的社会影响与未来挑战，以及人形机器人在各领域的应用，为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。
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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