高效使用DeepSeek+人人都能學(xué)AI（全2冊）國產(chǎn)AI之光的說明書解決DS使用難題覆蓋全面且核心的工作場景快速實現(xiàn)小

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，是研究利用計算機系統(tǒng)實現(xiàn)人類智能的理論、方法和技術(shù)的科學(xué)。本書系統(tǒng)介紹了人工智能的基本內(nèi)容和實用技能，主要包括人工智能的發(fā)展歷程、人工智能首選開發(fā)語言Python、線性回歸方法、幾種主要的分類器、聚類分析算法、個性化推薦、語音識別技術(shù)和人臉識別應(yīng)用等。本書以培養(yǎng)讀者的人

本書從三維動畫創(chuàng)作的行業(yè)需求和實戰(zhàn)應(yīng)用出發(fā)，全面系統(tǒng)的講解Cinema4D在三維動畫制作方面的基本操作與核心技能。本書一共分為六個項目，項目一為基礎(chǔ)建模，了解界面及基本操作，能應(yīng)用參數(shù)化對象進行建模；項目二到項目五，通過真實任務(wù)進行實踐，在實踐中去理解建模工具、材質(zhì)、燈光、渲染、運動圖形等技術(shù)；最后一個項目是綜合實戰(zhàn)，

"本書內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的全過程，從數(shù)據(jù)的預(yù)處理，到數(shù)據(jù)的存儲，以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化，整個實驗按數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用場景案例一共分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、實驗案例與應(yīng)用場景三大部分。數(shù)據(jù)處理即利用Kettle工具進行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換，向讀者介紹數(shù)據(jù)處理采集的方法與技巧。數(shù)據(jù)分析即通過

本書的設(shè)計和編寫理念是培養(yǎng)高等院校學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計算思維能力和人工智能應(yīng)用能力，內(nèi)容的選取適合職業(yè)院校學(xué)生的特點，又突出了人工智能的通識性、典型性、實用性和可操作性。與達內(nèi)時代科技集團有限公司共同研究開發(fā)，以人工智能初識、認(rèn)知人工智能的核心與支撐、認(rèn)知人工智能的應(yīng)用技術(shù)、走進人工智能行業(yè)領(lǐng)域等四個情境，展開任務(wù)訓(xùn)

"本書采用體系結(jié)構(gòu)式知識講授，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需求由設(shè)計到實現(xiàn)，以理論知識為基礎(chǔ)通過實踐項目將章節(jié)串聯(lián)起來，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情，能夠滿足職業(yè)教育本科層次和�？茖哟稳瞬诺呐囵B(yǎng)需求。引入“知識講解－實踐訓(xùn)練”層級遞進方法來構(gòu)建知識點，每個知識點按照該層級遞進方法進行介紹和說明，學(xué)生帶著疑問去學(xué)習(xí)，然后通過知識講解，明白知

本書主要從非重疊社區(qū)識別、重疊社區(qū)識別、基于鏈接的社區(qū)識別及動態(tài)社區(qū)識別4個角度對社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識別技術(shù)進行深入探索，提出相應(yīng)的社區(qū)識別模型，在真實社會網(wǎng)絡(luò)和人工基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上進行測試，并與多個同類型的經(jīng)典算法進行對比分析。

本書系統(tǒng)、全面地對多種生物的群體行為、自然機理及其衍生的人工智能——群智能算法進行了闡述，是一本對人工智能算法進行溯源的科普書。全書內(nèi)容分8篇，33章。每章內(nèi)容相對獨立，首先從童年往事、生活經(jīng)歷、民間小故事或社會趣聞入手，為讀者引出一些有鮮明特征的生物；然后，介紹相應(yīng)生物所具有的獨特群體行為及其生物學(xué)機理；最后，通過對

本書全面深入地介紹了基于人工智能的圖像生成技術(shù),特別聚焦于StableDiffusion這一革命性工具。本書從AI繪畫技術(shù)的發(fā)展歷程講起,闡述了擴散模型的基本原理,并提供了詳盡的StableDiffusion安裝、配置及使用指南。書中不僅涵蓋了用戶界面操作、模型選擇和提示詞技巧,還介紹了ControlNet插件等高級功

本書共8章。第1章介紹場景語義解析的研究背景及基本概念,評述了國內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與技術(shù)瓶頸。第2-6章詳細介紹作者針對場景語義解析任務(wù)的核心研究成果,包括網(wǎng)絡(luò)信息流傳遞機制、空間多尺度特征學(xué)習(xí)、頻域下高效知識表征、幅-相感知與高分辨率語義生成、模型訓(xùn)練動態(tài)優(yōu)化等前沿方法。第7章通過多個典型真實場景案例的應(yīng)用與分析