豆包*办公:AI 10倍提升工作效率的方法与技巧
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AI已成为职场的场券,你准备好了吗? 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南,它以流行的豆包为工具,从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论,得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎发者社区,以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事,必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法,为读者下AI基础;然后,详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法,以及7种好用的结构化提示词框架,为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔,本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景,以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案;也授人以鱼,本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板,可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用豆包、轻松驾驭AI,提升职场核心竞争力,成为AI时代的弄潮儿!
现代CPU设计
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本书以CPU设计为主线,系统贯通讲解其基本理论与实现技术,整体逻辑按照“设计方法学-设计实现技术-性能评估分析”三部分组织,其中的设计实现技术作为主体部分按照先指令架构、后硬件结构,先单核、后多核的顺序递进展开。内容涵盖计算机系统的基本组成及其工作过程、指令系统结构、CPU流水线设计、处理器前端和后端、存储子系统、多核处理器、片上互连系统设计,以及处理器性能量化分析和评估。本书主要面向计算机专业的学生、从事CPU设计与研发的工程师以及对计算机技术感兴趣的研究人员。
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。
AI赋能:大模型概念、技术及企业级项目应用
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本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用,帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章:初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。 本书提供了详细的大模型选型和建设标准,旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南,帮助读者了解如何建设、部署和应用大模型。本书详细介绍了企业大模型项目的实施方法,从项目规划到工程化部署,并通过具体的企业应用实践案例,展示了大模型在基座型基础设施、企业知识中台、业务知识库、智能体及个人办公智能辅助工具中的强大应用潜力,帮助读者在实践中掌握应用大模型的关键技术和管理能力。 本书的读者对象为人工智能、机器学习和数据分析等领域的从业人员,对企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者,希望通过大模型技术和实施方法增强自身技能的技术研究者和开发者,以及对大模型技术感兴趣并希望深入了解和探索这一前沿科技及其应用场景的读者。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册,全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特,以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章:ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3~8章是本书核心内容,充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上,本书将具体场景、人的需求,如市场营销人员如何生成好的文案创意,英语学习者如何练习与反馈,家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等,与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上,本书遵循“授人以鱼,不如授人以渔”的原则,先介绍基础的知识和方法,再具体的例子场景。这样,读者可以在好基础,获得一些启发与思考后,再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展,但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性,能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者,各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
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。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
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。
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。
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。
从程序员到架构师:大数据技术金融级全场景应用实战
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本书以功能更广更深、可靠性和安全性要求更高的金融级大数据平台为参照,介绍大数据平台的架构过程及各种大数据技术,不仅包含数据采集、数据集成、作业调度、数据加工、实时数据仓库、数据服务、数据可视化、数据挖掘等常见的应用场景,还加了数据质量、数据安全、三态投产等广受关注的内容。本书以业务场景、技术选型、技术架构对主要章节行划分,让读者在理解大数据业务需求的基础上,了解各种大数据技术,并能够选取合适的技术来构建大数据平台。 本书内容丰富,图文并茂,实战性强,适合大数据技术初学者,政府、金融机构的大数据应用决策和技术人员,以及IT经理、CTO、CIO等快速学习大数据技术,并能快速提升读者的大数据平台架构能力。
超融合数据库
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本书旨在*介绍超融合数据库的出现、基本原理、核心技术和应用案例。全书包括三个部分,首先从数据库发展历史的角度讨论超融合数据库出现的必然性;接着,介绍如何打造超融合数据库,重点介绍超融合数据库的核心技术和实现原理,涉及微内核、一体化、高性能、分布式、易用性等方面。书中给出了超融合数据库的典型应用案例,包括新能源制造企业的大数据平台、车企的车机信号系统、装备制造业企业的智能平台的超融合改造。本书还对超融合数据库的未来发展进行了展望。本书内容前沿、理论与实践并重,适合作为数据库、大数据等领域研究人员、技术人员的参考书,也适合作为希望进行数字化转型的企业决策者的参考书。
OpenClaw时代的OPC:一人公司从0到1方法论
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本书是一部系统研究AI时代OPC这一新型商业组织形态的著作。它既是一部关于AI时代组织进化的认知之书,也是一部关于超级个体如何完成系统化跃迁的实践手册。本书试图回应我们这个时代的核心命题:随着大模型、AI Agent、自动化工作流与数字基础设施日益成熟,当技术把过去属于公司的能力重新交还给个体时,我们是否已经准备好像经营一家公司那样重新经营自己。
新智:从工业革命走向全业革命
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作者将新一代AI技术置于工业文明的延长线上,揭示其作为“时代级通用技术”——如蒸汽机、电力和计算机——如何驱动生产方式、社会结构乃至人类认知范式的重塑。书中既有对新范式、新生态、新AI等前沿话题的热点追踪,也有对新工软、新工网、新智机等技术逻辑的冷静剖析,更饱含对人类命运的深切关怀。本书既是一部产业变革的观察记录,也是一场关于文明走向的思想对话,为身处变革洪流的读者呈现一份兼具理性深度与人文温度的价值坐标。
数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验,系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架,又适配智能化趋势的安全设计,涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容,为从业者提供从理论到实践的完整框架,意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系,更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值。 (1)*理解数字化风控体系:系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入,构建完整的数字化风控知识体系。 (2)洞悉前沿技术应用:深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践,包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用,助您驾驭未来风控挑战。 (3)掌握合规与伦理治理:厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系,理解金融科技伦理治理路径,有效规避法律与声誉风险。 (4)获取实战解决方案:学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式,以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 (5)提升职业竞争力:借鉴作者30余年国有大行管理经验,将理论研究与实践策略深度融合,为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南,助您在数字化转型中脱颖而出。 (6)紧跟政策法规动态:全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规,包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等,确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂,更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果,融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略,旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略,以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
知识增强大模型
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全书共分10 章,全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术,涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容,并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析,帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论,引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书,指导实际工作;也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”(AI Agent)时,我们怎么让机器真正懂业务?这本书基于本体方法论,给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南,旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”,再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验,提出以“业务本体”为核心的全新范式:通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型,将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合,为AI提供可理解的业务语义框架,使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动,贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇,层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系: 战略认知篇(第1~3章):剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑,阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性,提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇(第4和5章):系统阐述本体的思想渊源与理论体系,从哲学本源到计算科学演进,揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值;提出“事实–事理–行动”一体化动态模型,构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式;围绕“7+1”语义规范,建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇(第6~8章):提供本体工程化的完整方法论,通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模,将建模周期从数周缩短至分钟级;围绕六类核心应用模式,形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇(第9和10章):展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径,提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架;探讨多模态本体、世界模型等前沿方向;描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
数据驱动的工业人工智能:建模方法与应用
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本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线,介绍数据驱动的工业智能,使得理论与应用实践深度融合;将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中,使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程,做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型发的介绍中既注重对理论知识的介绍,也将各章节知识串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统,提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。 本书可作为工业界企业技术专家、IT系统研发人员、学术界智能制造、人工智能、工业互联网、数据科学等领域研究者的参考书,也可以作为高等院校计算机、自动化、机械等相关专业工业人工智能课程的教材,同时还可作为工业领域新一代人工智能、深度学习、区块爱好者、发者的自学教材或参考书。
大语言模型原理、微调与Agent开发
¥59.00
本书全面探讨了大语言模型(通常可简称“大模型”)在应用发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目发流程及高效实用的工程实践案例,通过结构化的模块设计和详细的代码解析,帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景,搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分,共10章,系统梳理了大语言模型的核心架构与原理,深讲解了Transformer模型的构造与训练机制,全面介绍了现代微调方法(如LoRA、P-Tuning等)以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景,本书结合多个企业级实际案例,包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件发工程师助理等,详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整发流程。这些案例不仅强调技术实现,还融了工程实践中常见的问题与解决方案,为读者提供了丰富的参考资料。本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能发的工程师和产品经理,同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时,随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT,读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术,还是工程师在一线工作中行实践发,本书都能提供系统化的知识体系和实用的发技能。
AI数据分析极简入门:零基础用AI做数据分析与可视化
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内容简介 这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心,学会“提问”,剩下的交给AI和本书的指导。 本书由资深数据科学与AI算法专家(微软MVP连续10年获得者)、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书,确保内容既权威又易懂。 掌握本书内容,您将收获: (1)掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流,实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式; (2)学会用自然语言驱动数据清洗与预处理,几分钟完成原来几小时的重复性工作; (3)精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术,零安装、一键出图; (4)掌握pyecharts交互可视化,制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘; (5)学会Mermaid文本绘图,实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成; (6)构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。 在数据成为核心生产要素的今天,本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径,是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头手册。

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