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《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一,《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时,《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法,并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者,或是对深度学习理论有所了解,希望尝试更多工程实践的读者,抑或是对工程产品有较多经验,希望学习深度学习理论的读者。
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自动化编程未来已来,AI自动化编程让你事半功倍,助力你提升编程效率。 本书深入探讨了如何通过ChatGPT、GitHub Copilot等AIGC工具实现自动化编程,提升编程效率,以及如何让ChatGPT可以自动实现任意复杂的项目。 本书主要内容: 国内外流行的AIGC工具(ChatGPT、New Bing、Claude2、Bard、CodeGeeX等); GitHub Copilot的各种典型用法; 通过ChatGPT和GitHub Copilot自动实现复杂的桌面应用; 通过ChatGPT和GitHub Copilot自动编写与 Web 相关的应用; 通过ChatGPT和GitHub Copilot自动生成与游戏相关的代码; 通过ChatGPT与GitHub Copilot自动编写与办公自动化相关的代码; 通过ChatGPT、Claude2、GitHub Copilot等自动编写其他类型的程序; ChatGPT Plus中与编程相关的插件。
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本书从物流业及大数据和人工智能的发展出发, 详尽介绍了物流概念的产生与发展、物流效率的飞跃、物流管理的突破、物流自动化的变革及物流智能化的未来。将物流智能化的发展历程和发展脉络展现在读者面前, 可以使读者对大数据和人工智能在物流领域的应用有较为深入的认识; 同时还分析了物流智能化的发展趋势, 可以帮助读者更清晰地展望物流智能化产业的未来。 本书适合物流从业技术人员及管理人员阅读, 也可供高等院校相关专业师生参考学习。
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(1)作者背景:本书由中国电信天翼智库大模型研究团队精心撰写,凝聚了团队在大模型领域的大量研究成果和实践经验。(2)阅读门槛较低:本书不要求读者具备任何AI技术基础,更不要求读者有任何大模型基础,人人都能读得懂,读完后都能系统认识大模型。(3)内容系统全面:围绕大模型的核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面展开。(4)既科普又专业:既从科普的视角对大模型的核心技术、基座模型、应用场景等做了全面的介绍,又从专业的商业视角对大模型的商业模式、商业实践、产业体系等做了全面的梳理。(5)看得懂读得完:本书语言上通俗易懂,内容上深入浅出,呈现上图文并茂,能让读者看得懂并坚持把书读完。
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