本書是關(guān)于如何高效使用DeepSeek智能助手的實(shí)用指南。本書首先簡單介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)功能、對話技巧、提示詞技巧等,然后通過豐富的實(shí)操案例展示了DeepSeek在多個常見場景中的應(yīng)用,包括高效辦公、高效學(xué)習(xí)、高效處理政務(wù)、高效處理金融業(yè)務(wù)、高效制造、高效處理出版業(yè)務(wù)、高效處理外貿(mào)業(yè)務(wù)等,以幫助讀者深入理解和
本書系統(tǒng)地介紹了矩陣?yán)碚摰南嚓P(guān)內(nèi)容及其在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。全書共11章,主要內(nèi)容包括:矩陣?yán)碚摰幕局R及應(yīng)用、范數(shù)與測度、矩陣的相似標(biāo)準(zhǔn)形、矩陣分解、矩陣特征值的估計與定位、矩陣函數(shù)及運(yùn)算、幾種重要的矩陣、矩陣的廣義逆、矩陣不等式、矩陣方程以及矩陣乘法的推廣及應(yīng)用等。本書內(nèi)容豐富,每章都配有適當(dāng)?shù)睦}和一定量的習(xí)題,
本書探討了三支決策的基本概念、方法、模型以及應(yīng)用,內(nèi)容涵蓋了TAO模型、分布式三支決策、概念三支決策模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三支決策模型以及三支決策在自然語言處理、云計算領(lǐng)域的應(yīng)用等內(nèi)容。本書既有理論的證明推理,也有實(shí)際模型的構(gòu)建;既有方法論的闡述,也有緊密結(jié)合當(dāng)下熱門領(lǐng)域的交叉實(shí)踐。理論和實(shí)踐緊密結(jié)合、從實(shí)際場景出發(fā)以及問題導(dǎo)
本書追溯了人工智能從古代的機(jī)械計算器到現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的演變歷程,突出了人工智能歷史上的關(guān)鍵里程碑和眾多科學(xué)家、工程師及思想家的貢獻(xiàn),特別強(qiáng)調(diào)了圖靈測試的提出和達(dá)特茅斯會議對人工智能領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。作者深入探討了AI技術(shù)在個人助手、無人駕駛、擬人機(jī)器人等前沿領(lǐng)域的應(yīng)用,并對未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測。書中還介紹了圖
全書共分10章,全面介紹知識增強(qiáng)大模型涉及的各類技術(shù),涵蓋大模型、向量數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜、檢索增強(qiáng)生成、GraphRAG等內(nèi)容,并輔以豐富的實(shí)例、精心繪制的插圖和深入淺出的技術(shù)解析,幫助讀者快速掌握知識增強(qiáng)大模型的理論,引導(dǎo)讀者逐步構(gòu)建知識增強(qiáng)大模型應(yīng)用。本書既可以作為人工智能相關(guān)的技術(shù)從業(yè)者、企業(yè)或機(jī)構(gòu)管理者
深度學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域掀起了一場技術(shù)革命,本書從深度學(xué)習(xí)推薦模型、Embedding技術(shù)、大模型、AIGC、模型工程實(shí)現(xiàn)、業(yè)界前沿實(shí)踐等幾個方面介紹了這場技術(shù)革命中的主流技術(shù)要點(diǎn)。本書既適合推薦系統(tǒng)、計算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀,也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀,幫助建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)
"《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》深入剖析國產(chǎn)之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術(shù),從高性能注意力機(jī)制切入,深入揭示DeepSeek的技術(shù)精髓與獨(dú)特優(yōu)勢,詳細(xì)闡述其在人工智能領(lǐng)域成功的技術(shù)秘訣。《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》循序漸進(jìn)地講解深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制的演進(jìn),
"《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》為研究人員和從業(yè)者深入探討了聯(lián)邦學(xué)習(xí)最重要的問題和方法。聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning,F(xiàn)L)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)不是集中管理的。數(shù)據(jù)由參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程的各方保留,不與任何其他實(shí)體共享。這使得聯(lián)邦學(xué)習(xí)成為一種日益流行的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案,適用于因隱私、監(jiān)管或?qū)嶋H原因而難以將數(shù)據(jù)集中
"本書專注于介紹基于深度學(xué)習(xí)的算法。從探索深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和理論架構(gòu),到九大經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)算法,旨在為讀者提供一個從基礎(chǔ)到高級的全方位指導(dǎo)。截至2024年,書中介紹的9個算法幾乎涵蓋了整個深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典和前沿算法。本書在第1章和第2章介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ):數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。從第3章開始,書籍逐步引領(lǐng)讀者進(jìn)入
"這是一本面向AI開發(fā)人員以及對生成式人工智能技術(shù)感興趣的讀者的專業(yè)圖書!渡墒紸I應(yīng)用開發(fā):基于OpenAIAPI實(shí)現(xiàn)》深入探討生成式AI技術(shù)的原理與實(shí)現(xiàn),以及如何利用OpenAIAPI進(jìn)行高效開發(fā)。《生成式AI應(yīng)用開發(fā):基于OpenAIAPI實(shí)現(xiàn)》內(nèi)容包括ChatGPT的原理解析、OpenAIAPI請求庫的使用、