*微控制器C语言编程
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本书向你展示如何从零始编写简洁、可维护的C代码。首先简要介绍C语言的历史和建立发环境的步骤。然后介绍C语言的语句,包括分支和循环语句,并对变量及其作用域行深探讨。之后展示C语言的数组、结构,并讲解如何查找和使用常用的代码片段。第8-11章介绍C语言在Arduino中的应用,涵盖设置Arduino发环境、代码编写技巧等,还通过完整的Arduino项目尝试使用多种电子外设,包括传感器、按钮和LCD显示器。最后会尝试快速完成一个物联网项目,并提出一些总结。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
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本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献,并用中文准确翻译,结合编者自身的理论研究和工程实践,针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向,采用考据考证和文本细读的方法,在每篇内部、篇篇之间先分析后综合,形成一个有机的整体,对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物,也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
计算机科学中的离散数学基础
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本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题,以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术,根据城市计算的框架分成四个部分:概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分(第1章和第2章)给出城市计算的概述。第二部分(第3章)介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成,介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成,介绍了从城市大数据中挖掘知识的基本技术和高级主题。本书适合计算机及人工智能专业的本科生、研究生和其他感兴趣的读者阅读。
物联网系统开发:从0到1构建IoT平台 第2版
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本书是一部从技术原理、工程实践、设计模式和最佳实践等多个维度详细讲解物联网系统和产品发的著作。它涵盖物联网应用发80%的场景,能指导读者零基础的读者从0到1构建一个功能齐备的物联网平台,并附有代码和解释。本书既有作者在物联网行业多年实操经验的总结,也结合了作者在高校的多年教学实践经验,是一本既适合高校学生、物联网初学者,也适合有经验的物联网发者和架构师阅读的佳作。 本书第1版是物联网系统发领域的畅销书,几乎零差评。第2版新增了全面解析MQTT 5.0协议特性的内容,同时,为了适配EMQX最新版本,对书中的相关代码和配置均行了更新。 全书共14章,分为三大部分: 第一部分(第1~2章)物联网基础 介绍物联网基础知识,涵盖物联网的概念和常用协议。 第二部分(第3~6章)MQTT协议详解与实战 详细讲解MQTT协议,通过详尽的示例代码对物联网的核心协议——MQTT协议的规范和特性行讲解。内容包括MQTT 3.1.1和MQTT 5.0。 第三部分(第7~14章)实战:从零始搭建一个IoT平台 物联网平台发实战,讲解如何使用源组件从0到1构建一个功能完备的物联网平台。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,也是被市场高度认可的人工智能科普著作,曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展,以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章,分为四个部分: 第一部分(第1~2章)以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线,通过该会议及其后续的影响,介绍了人工智能学科诞生的历史背景,并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分(第3~5章)学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派,分别是符号主义、连主义和行为主义,这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能,既有自顶向下从智能的本质出发,从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为,也有从行为出发,自底向上把智能看作黑箱,从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流,并各自取得了许多成果。 第三部分(第6~8章)第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮,这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先,以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚;然后,以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线,介绍了神经网络从低谷到复兴的过程,以及深度学习的提出和技术突破;最后,以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线,介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分(第9章)人机共生 几十年来,人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧,人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待,这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
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本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图,提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值,以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息,以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想,并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计(及其后续实施)能够长期保持价值。第9章对全书进行总结,提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
数据空间探索与实践
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内容简介 这是一部系统梳理和总结华为在数据空间领域的研究成果与实践经验的著作,*讲解了如何构建可信、可控、可证的数据流通体系,旨在为跨主体、跨边界数据共享这一难题提供完整的解决方案。 华为致力于数据空间理论与架构的研究近8年,积极参与国际数据空间协会(IDSA)、 Gaia-X 等国际组织的生态共建与标准制定,并与欧洲的相关科研机构在研究项目上开展了大量的合作。华为成功研发了自己的数据空间服务产品EDS(交换数据空间),并在鲲鹏昇腾生态率先得到验证,如今已经在华为内部的4大类20多个场景和外部的大量客户中得到广泛应用。在此基础上,华为将自己在数据空间理论框架、工程实践、落地原则等方面的认知、经验、教训凝结成了这本书。 本书将为您揭示数据流通的破局之道,从理论到实践、从架构到落地,*解析数据空间这一创新方案。阅读本书,您将收获: (1)一套完整的数据空间知识体系: 全书共11章,系统覆盖了数据流通的时代背景与世界性难题、欧洲数据空间的*新实践、数据空间的4大设计原则和五层三维参考架构、数据连接器的6大关键能力,以及如何构建“可信、可控、可证”的数据流通保障机制。 (2)一套可落地的企业实践方法: 详细阐述了企业在部署和运营数据空间时需要解答的3个关键问题(谁来用、谁来管、怎么用),并提供了4大类企业应用场景的实操指南,涵盖企业内部、集团内、产业链上下游以及与外部组织间的数据交换模式。 (3)一套面向未来的前瞻性思考: 深入探讨了在AI大模型时代,数据空间如何应对数据流通的新挑战,以及如何支撑AI场景下的数据可控利用,展望了数据空间成为未来国家数据要素流通基础设施的宏伟蓝图。 本书将为您的数据战略规划和数字化转型实践提供极具价值的参考与指引,帮助您在数据浪潮中占得先机。
大模型赋能工业应用
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本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。
AI赋能研发数字化转型:技术驱动和范式重构
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本书是一部聚焦制造业“AI重构研发范式”的实战方法论著作。在国务院“人工智能+”战略背景下,本书深刻剖析了传统研发模式中职能壁垒、数据断链等痛点,提出了从底层逻辑到顶层设计的深刻变革路径。 全书独创性提出“一二三四五”行动地图:即一个平台化AI分层架构、两类AI核心应用、三要素(数据/算法/算力)协同进化、四层转型驱动模型及五阶研发范式跃迁,系统回答了生成式AI如何赋能制造业,实现从经验驱动的“匠人模式”向数据驱动、人机协同的“智慧研发”模式跨越。 本书在行业内率先对AI Agent进行深度解析,将其设计模式映射到汽车、装备等行业的实际组织阵型中。同时强调利用数字主线(Digital Thread)打通研产销全链路,实现从“自底向上”的经验驱动向“自顶向下”的需求驱动转型。书中融合设仿测协同、数字孪生等丰富场景,提供可操作的落地清单,是企业在AI浪潮中实现研发基因重构的指南。
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题,包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术,以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架,并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结,同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题,以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累,结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识,*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性,旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术,掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识(第1~5章)?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入,系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术,以及分布式训练的基础知识,为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术(第6~11章)?? 首先,深入解析DeepSeek的模型架构创新,包括 MoE、MLA与分词器设计,探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题,揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后,聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化,涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化,为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告,更重视将前沿理论与工业实践相结合,帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势,为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
数据中心级计算:基础架构、设计原理与管理策略
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本书以其对现代数据中心的系统化阐述而独具特色,通过“剥洋葱”的方式将数据中心级计算面临的设计要点逐层展现在读者面前。全书跨越从硬件基础设施到软件管理框架的完整技术栈,并深度融合可扩展性、可持续性、可管理性三大核心设计思想,构建了一套层次清晰、相互关联的知识体系。书中借助丰富案例,不仅*梳理了资源管理、能耗优化等重要方向的核心内容,还前瞻性地讨论了当前技术热点与未来研究方向。本书对计算机系统相关课程教学具有重要参考价值,同时也为科研人员投身算力优化与绿色计算等方面研究提供了宝贵指南。
一本书讲透MCP:AI Agent互联网新纪元
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内容简介 这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作,旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写,他们各自发挥所长,从10余个维度对MCP行了全面、透彻、深的讲解。 全书共11章,从技术、生态、商业3大维度,深解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程,揭示传统Agent的局限性及互联化挑战,提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核,涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念,以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图,分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的发指南:从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件发,到客户端构建方法;结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例,演示AI Agent应用发全流程。第6章聚焦行业变革,剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应,以及对AI Agent平台架构的颠覆性影响。 第7~9章从宏观角度揭示MCP的产业价值:MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者化;MCP改变大模型公司商业模式,促技术普惠;规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10~11章展望AI Agent互联网未来,探讨MCP在智能社会中的核心地位,并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势,揭示智能系统演的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野,既是发者构建MCP应用的实操手册,也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景,为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
AI绘画极简入门与应用: 豆包、即梦绘画方法与提示词技巧
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内容简介 无论你从事何种职业,工作和生活中一定经常会用到各种图片素材,当你找不到合适的现成素材,也没有绘画功底,又不会使用Midjourney和Stable Diffusion等复杂的AI绘画工具时怎么办?不要沮丧,这本书不需要你有美学基础,不需要你懂AI绘画工具复杂的参数,也不需要你懂得复杂的提示词技巧,它能教会每一个像你这样的普通人轻松用AI画出自己想要的作品。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI(通往AGI之路)官方出品,社区核心共创者亲自执笔。系统且简明扼要地讲解了以下6大方面内容: (1)AI绘画的常识,可帮助读者建立对AI绘画的正确认知; (2)即梦、豆包、可图等主流AI绘画工具的使用方法,可帮助读者举一反三,从此成为AI工具使用达人; (3)AI绘画提示词编写与优化技巧,避免了复杂参数和专业美术词汇,彻底铲平了AI绘画的技术门槛; (4)AI绘画的基本技法,包括构图、角色塑造、场景营造、风格表现、分镜、故事构建等,聚焦核心技法,恰到好处,讲解通俗易懂,不深不浅; (5)为电商、营销、广告、办公、教育、旅游、餐饮、健康、医疗等20余个行业和领域高频的AI绘画需求提供手把手指导,具备极大的商业价值; (6)近200个经典的案例,每个案例包括详细的提示词、像菜谱一样的操作步骤和直观的效果对比图,既能按图索骥、一学就会,又能照搬照抄、为己所用。 综合而言,本书还有以下3大特色: 在内容编排上,遵循认知规律,设计了循序渐进的体系化学习路径,引导你从基础概念逐步进阶到高级应用,构建稳固的知识与技能体系。 在实用价值上,不仅确保所有案例贴合实际应用场景,而且融入众多学习者的“踩坑”经验,为你提供宝贵的“避坑”指南,助你少走弯路,提升效率。 在阅读体验上,本书化繁为简、图文并茂,力求将每一个复杂概念和实用技巧讲解得清晰透彻。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南,为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用,对于重要的结果均给出了数学证明,从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程,在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计,zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路,适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融(风险管理)等不同领域的技术人员参考,也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内,语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型(LLM)这一细分领域,在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景,并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章,内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异;依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力,并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此,作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合,指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中,并通过Copilot 提升生产效率;同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型(LLM)——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵;它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图,而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
深度剖析ChatGLM:原理、训练、微调与实战
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近年来,随着大语言模型技术的迅猛发展,人工智能领域迎来了新的变革浪潮。ChatGLM作为一款双语大语言模型,凭借其在多语言生成、精准对话理解和高效推理上的良好表现,成为了自然语言处理领域的重要代表。 本书以ChatGLM模型为核心,系统性地介绍了其从原理、训练、微调到实际应用的全流程,全面解析了大语言模型的实现方法与优化策略。全书共分为12章,从基础原理切,涵盖模型架构解析、训练与微调实现、推理优化、部署集成与性能调优等关键技术,同时深探讨数据处理、多任务学习与迁移学习,以及API发、Web应用搭建与云端部署的完整方案。本书特别关注ChatGLM在客服、金融、医疗、教育等领域的创新应用,展现了其多样化的适用能力,并以双语对话系统为实战案例,总结了从数据处理到系统部署的完整发流程。 本书的特色在于理论与实践并重,注重案例引导与操作指导,特别适合AI初学者、希望深了解ChatGLM的工程师和研究者,以及希望学习大语言模型的高校师生使用。随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT等海量学习资源,希望通过立体化的学习方式帮助广大读者从中获得系统的知识与启发。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
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本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线,本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重,不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑,更通过丰富的代码注解与可视化案例,将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员,还是致力于优化重建流程的开发工程师,都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景,奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础,详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心,从源码层面剖析位置编码、分层采样,并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术,详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用,介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈,探讨跨平台加速与优化策略,助力模型*部署。

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