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实战AI大模型
￥59.00
《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
AI赋能:企业智能化应用实践
￥59.00
本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深介绍了智能化应用的发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于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；对于智能化应用感兴趣，希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
嵌入式数字控制系统:基于C和Python编程实现
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本书基于ARM Cortex-M微控制器探索数字控制系统的设计与实现方法。作者分三部分阐述内容，首先，本书描述了如何通过Python编程语言实现数字控制系统原型机，帮助读者更好地理解数字控制的概念和原理；其次，通过C编程语言在实际微控制器上实现数字控制系统，帮助读者解决涉及数字控制、机器人和机电一体化的实际问题；*后，将本书中讨论的理论和实际问题相结合，帮助读者学习如何在实际应用中实现数字控制系统。本书特别适合电子电气工程相关专业的本科生阅读参考，也是数字控制系统和机器人相关领域工程师或业余爱好者的专业指南。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍，数据架构是重； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模的详细内容； 第四部分：数据管理，讲解了数据架构的核心内容，包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践； 第五部分：数据架构实践，通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例，对前面的内容行了融合，手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂，注重实践，不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路，还融了该领域优秀同行的经验和实践，相信对读者会有一些帮助。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景，物联网安全愈发值得关注，但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富，初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验，详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识，而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结，通过阅读本书，你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建，掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议，掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例，掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式，并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统，并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞，掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式，并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段，并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例，掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法，并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法，掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件，掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
Python网络爬虫入门到实战
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本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书，也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍，还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角，围绕AWD竞赛的内容全面展，包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节，还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题，详细讲解了解题的方法和经验。此外，书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练，让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的，本书包含如下内容，它将助力你造攻防一体的安全战线。（1）安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。（2）AWD竞赛中常用的安全工具，如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。（3）主机加固的方式，包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。（4）AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。（5）PWN漏洞类型以及修复方式，包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。（6）Linux系统常规的后门部署方式，包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 （7）Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧，对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。（8）常见的源自动化利用工具，帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。（9）通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操，包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等，一步加深理解安全技术知识。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
深度学习基础与实践
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本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识，包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程，以及主流的深度网络架构，为读者阅读本书剩余内容下基础。后五章带领读者行一系列深度学习的实践，包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
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。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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基瑞编著的《HTML5Canvas核心技术：图形动画与游戏发》是HTML5Canvas领域的标杆之作，也是迄今为止该领域内容为全面和深的著作之一，是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家DavidGeary*力作。它不仅全面讲解了Canvas元素的API，以及如何利用Canvas行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏发、移动应用发，还包含大量实例：可操作性极强。 《HTML5Canvas核心技术：图形动画与游戏发》共分11章。第1章介绍了canvas元素及如何在网络应用程序中使用它；第2章深研究了如何使用Canvas的API行绘制；第3章告诉读者如何绘制并操作Canvas中的文本；第4章专门讲解图像、图像的操作及视频处理；第5章介绍如何实现平滑的动画效果；第6章讲解如何用JavaScript语言来实现精灵；第7章展示了如何在动画中模拟物理效果；第8章介绍了行碰撞检测所用的技术；第9章以一个简单但是高效的游戏引擎始，提供了游戏制作所需的全部支持功能：第10章讨论了实现自定义控件的通用方法；第11章专门讲述如何实现基于Canvas的手机应用程序。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作，是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典，从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用，是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值，并结合大量的代码案例分析，深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理，同时也讲述了可能引的安全风险，帮助读者从零基础快速了解eBPF技术，始eBPF安全编程。 通过阅读本书，你将了解： ?云原生安全面临的主要挑战，发展现状和理论基础； ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用； ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理； ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理； ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息； ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段； ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
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。
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。
数据中心级计算:基础架构、设计原理与管理策略
￥59.00
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。
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。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
￥59.00
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。
