人工智能数学方法(基础篇)
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本书系统梳理以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能技术所需要的数学方法,涵盖数据降维、解析优化、数值优化、参数估计与推断、估计量性能分析、概率图模型、序列数据模型等,为读者提供完整的理论框架。附录部分介绍数学基础知识,高度凝练地梳理线性代数、多元函数微积分、概率论与信息论的主要知识,使得全书体系完整自恰。 本书适合作为人工智能等相关专业学生的教材,也可以为从事人工智能相关工作的科研人员和读者提供参考。
Cursor与Copilot开发实战
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本书全面介绍如何利用现有的AI 技术辅助编程发,涵盖从基础工具的使用到企业级项目的全程实战与场景化应用。 全书分为三部分,共12 章,系统讲解AI 辅助编程的应用,逐步深,为发者提供详细的实践指导。第一部分介绍Cursor 与Copilot 的安装、配置和使用技巧,通过前后端发案例,帮助读者优化代码生成流程,设计高效的UI 组件,并利用Prompt 引导AI 生成所需的代码与文档。第二部分聚焦复杂发场景,涵盖后端发、口调试、并发处理、图像优化等,展示AI 如何解决高并发问题,以及如何优化系统性能,并处理“屎山”代码,同时探讨Prompt 优化策略,帮助发者巧妙控制AI 生成内容的质量。第三部分专注于企业级项目发,通过财务系统与在线拍卖平台案例,讲解从架构设计到自动化测试、部署与运维的全流程,提供完整的大型项目发方案。 本书内容深浅出,既具实用性又具前瞻性,适合中高级发者、AI 技术爱好者以及希望提升发效率、深理解AI 在编程中的应用的专业人士,尤其适合那些希望在实际发中应用AI 工具优化工作流程、提高代码质量和解决复杂问题的发者。
深度对话GPT-4
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人工智能技术的发展日新月异,提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性,还为人类了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者,拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具,其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题,激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话,精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章,从了解大语言模型的化之路始,循序渐地介绍了提示词及提示工程的知识和实践技巧,并结合GPT-4在各领域的应用案例展现了大语言模型的强大魅力。此外,本书还基于Azure OpenAI Studio平台讲解了具体的应用发实践。 本书适合对大语言模型及提示工程感兴趣的读者阅读,书中丰富的案例能帮助读者全面了解和掌握提示工程及其应用。
Excel 进阶指南:Power Pivot 与 Power Query 实战
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本书从Excel的局限性讲起,然后从零始详细介绍智能化Excel的两大组件:Power Pivot、Power Query。本书按照由易到难、由浅深、循序渐的教学方式,介绍Excel BI的Power系列组件的核心计算原理及底层逻辑,以实战案例为引导,清晰地讲解使用Excel BI行数据分析的方法,为读者综合使用Power Pivot、Power Query实现自动化报表下坚实的基础。 本书结构清晰、通俗易懂,讲解层层递,适合Power Pivot、Power Query门及阶读者,如计算机相关专业在校大学生、数据分析相关岗位的从业者、亟待提升数据分析能力的人员阅读。
Python财务应用编程
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本书结合具体实例由浅深、从易到难地讲解Python财务应用的精髓。本书按知识结构分为两篇(共11章),第一篇为基础门篇,讲解Python基础知识、NumPy数组、财务数据采集、财务数据处理与可视化、财务报表分析;第二篇为案例实战篇,讲解企业利润管理、企业成本管理、企业流动资产管理、企业固定资产管理、企业筹资决策分析、企业投资决策分析。 随书附赠的电子资料包括书中案例素材和源代码、所有实例操作过程以及基础知识的视频教程。 本书适合作为财务数据分析相关人员的学习参考书,也适合作为各学校和培训机构相关专业教师和学生的教学和自学辅导书。
Python程序设计:基础与实践
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Python 是一种面向对象的解释型高级编程语言,是当前流行的编程语言之一。本书系统性地介绍Python 的基础知识及利用 Python 行项目发的实践。全书分两部分,第一部分介绍 Python 的基础语法、Python 自带的两个模块及其使用方法,以及 Python 的矩阵计算包 NumPy 的使用方法等,在介绍基础语法的同时强调利用 Python 行编程时需要注意的编程规范;第二部分聚焦科学研究和工程实践中比较前沿的方向,涵盖绘图、图像处理、优化计算、游戏发、基于 Web 的系统发、爬虫、机器学习等方面的项目实践,侧重是利用 Python 实现项目需求。
十倍速开发:AI时代的Cursor编程手记
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本书是基于 Web 的博客系统 BlogN 的开发过程,采用人与 AI 工具对话的形式,记录 AI 辅助编程工具 Cursor 在实际项目开发中的应用过程。书中不仅展示 AI 工具在技术决策、代码生成和问题解决及优化方面的强大能力,还深入探讨 AI 工具的特性、*佳实践及 AI 技术对传统编程的冲击。通过具体的案例,本书揭示 AI 工具在编程中的优势,如快速生成高质量代码、处理复杂逻辑等,同时也指出其局限性,如对复杂问题理解不足、可能出现错误和幻觉问题等,还示范如何通过自然语言指令驱动 AI 工具完成任务,如何对生成的代码进行审查和优化,以及在 AI 工具失效时如何及时介入并解决问题。这些内容将为读者传达*新的 AI 辅助编程理念并提供宝贵的实战经验,帮助读者理解如何在实际开发中合理利用 AI 工具,提升开发效率。 全书共 15 章,详细描述从项目规划、技术选型、开发环境搭建,到各个功能模块的实现及*终的性能优化和测试的全过程,不仅涵盖后端服务的搭建、数据库设计与优化,还涉及前端界面的开发和用户体验的提升,*展示与传统编程过程不同的人与 AI 工具协同的开发方式。 本书面向有经验的软件开发者,尤其是那些希望在 AI 时代提升开发效率、掌握新开发方法的专业人士。无论是在个人项目中寻求*开发,还是在大型团队中探索新的协作模式,本书都能为读者提供实用的指导和启发。
Kafka实战
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本书旨在介绍Kafka的核心功能,以及如何在实际项目中使用它。本书主要内容包括Kafka的核心概念,如何使用Kafka Connect设置和执行基本ETL任务,如何将Kafka用于大型数据项目,如何执行管理任务,如何生成和使用事件流,如何在Java应用程序中使用Kafka,如何将Kafka实现为消息队列等。通过阅读本书,读者应该很快就会掌握如何在日常工作流程中使用Kafka,还可以始深研究更高级的Kafka主题。 本书适合软件发人员阅读,也可作为计算机相关专业的教材。
AI辅助React Web应用开发实践:基于React 19和GitHub Copilot
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本书旨在系统介绍React框架,围绕React18及后续版本的核心发范式--函数组件和Hooks展,并以一款聊天应用的发为例演示如何运用现代React技术发Web应用。另外,本书还将探讨 AI技术在React前端发中的应用实践。 本书分为3个部分。第一部分是React基础,从创建React项目手,先系统介绍JSX 语法、React组件、基础HooksAPI等基础知识,再介绍如何使用props、state、context等数据驱动 React发,如何利用副作用和事件处理实现业务、交互逻辑,以及如何发组件样式。第二部分是React 阶,深介绍生命周期与虚拟DOM、应用状态管理及相关框架、优化性能与用户体验,并从自定义Hooks、代码复用等角度介绍如何发可扩展的React代码。第三部分是Web应用发,以聊天应用为载体,结合 React技术生态,演示前端路由、表单处理、与服务器端通信、质量保证、工程化与架构等,并以发 AI 聊天机器人为例探索AI时代前端发的创新方向。同时,本书会在相关章节中融AI辅助发的内容,涵盖AIIDE、智能体代码生成、组件拆分辅助、性能问题分析、样式代码生成和单元测试、代码审查等。 本书既适合有一定编程经验的Web应用程序发人员阅读,也可作为高校及培训机构相关专业课程的教学用书。
精通游戏测试(第3版)
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本书主要介绍如何将软件测试的专业方法运用到游戏产业中,全面涵盖了游戏测试的基本知识。通过阅读本书,读者将掌握以下知识技能:游戏软件测试的基础理论,游戏测试和测试工程师融游戏发流程中的方法,游戏测试中所使用的工具和实用经验,游戏测试工程师这个角色的职责以及决定游戏质量和测试流程的标准。借助真实游戏场景,读者将一步一步地学习测试设计和其他的质量保障手段。
AI辅助编程Python实战
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本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起,逐步深到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能,并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习,还探讨了AI助手的潜力和局限,以及未来的发展趋势,是希望在编程领域融AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣,希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。
迈向自智网络时代:全光自动驾驶网络
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本书以自动驾驶网络概念为切入点,系统阐述在全光自动驾驶网络运营运维过程中,网络管理和维护工程师、网络设备、网管系统以及业务运营系统之间的交互过程,以及全光自动驾驶网络系统的架构建议和关键技术方案,力求清晰地呈现全光自动驾驶网络的方案和技术全貌,帮助读者深入理解全光网络面临的挑战和技术演进方案。 本书面向全光网络的运营管理人员、全光网络相关产品的设计开发人员、全光网络技术的研究人员,以及对光通信技术感兴趣的广大读者,旨在帮助读者*了解全光自动驾驶网络,助力全光网络技术和产业的发展。
计算机图形学编程(使用OpenGL和C++)(第2版)
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本书以OpenGL和C 作为工具,介绍计算机图形学编程的相关内容。全书从图形编程的基础和准备工作讲起,介绍了OpenGL图像管线、3D模型、纹理贴图、光照、阴影、天空和背景、增强表面细节、曲面细分、几何着色器、水面模拟、光线追踪等计算机图形学编程技术。本书各章配备了不同形式的习题,供读者巩固所学知识。 本书适合作为高等院校计算机科学专业的计算机图形编程课程的教材或辅导书,也适合对计算机图形编程感兴趣的读者自学。
好代码 ,坏代码
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本书分享的实用技巧可以帮助你编写鲁棒、可靠且易于团队成员理解和适应不断变化需求的代码。内容涉及如何像高效的软件工程师一样思考代码,如何编写读起来像一个结构良好的句子的函数,如何确保代码可靠且无错误,如何行有效的单元测试,如何识别可能导致问题的代码并对其行改,如何编写可重用并适应新需求的代码,如何提高读者的中长期生产力,同时还介绍了如何节省发人员及团队的宝贵时间,等等。
Android自动化测试实战:Python+Appium +unittest
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本书主要介绍Android自动化测试的相关内容:首先介绍自动化测试的市场情况和行业前景;着介绍Android的相关知识,包括系统概览、环境搭建等,为读者学习后面的知识下基础;最后介绍自动化测试的相关内容,包括元素识别与定位、等待机制、测试框架等,通过实战案例帮助读者快速掌握自动化测试技术。全书语言通俗易懂,讲解透彻,案例丰富。 本书适合计算机相关专业的学生和测试行业的从业人员阅读。
智能驾驶之激光雷达算法详解
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本书内容涵盖了智能驾驶场景中常用的激光雷达的标定、感知和定位算法。标定算法部分介绍了有代表性的激光雷达与车体的外参标定算法以及激光雷达和相机间的外参标定算法;感知算法部分介绍了基于激光雷达行地面检测、障碍物聚类、目标检测、多目标跟踪、路沿检测的代表性算法;定位算法部分则介绍了几种有影响力的激光里程计、激光雷达 IMU(intertial measurement unit,惯性测量单元)组合定位算法以及多传感器融合定位与建图算法。本书着重从理论出发,介绍激光雷达关键算法的原理,可为读者提供车载激光雷达相关算法的基础指导。 本书可作为高等院校车辆工程、机器人工程、交通工程专业和自动驾驶专业的教材,也可供智能驾驶或机器人领域的技术爱好者以及激光雷达标定、感知、定位算法工程师使用和参考。
算法分析导论(第2版)
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本书全面介绍了算法的数学分析所涉及的主要技术,涵盖的内容来自经典的数学课题(包括离散数学、初等实分析和组合数学等),以及经典的计算机科学课题(包括算法和数据结构等)。本书的重是平均情况或概率性分析,书中也论述了最差情况或复杂性分析所需的基本数学工具。本书第 1 版为行业代表性著作,第 2 版不仅对书中图片和代码行了更新,还补充了新章节。全书共 9章,第 1 章介绍算法分析;第 2~5 章介绍数学方法;第 6~9 章介绍组合结构及其在算法分析中的应用。 本书适合作为高等院校数学、计算机科学以及相关专业的本科生和研究生的教材,也可供相关技术人员和爱好者学习参考。
仓颉编程快速上手
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本书通过丰富的示例和大量的练习,简明扼要地阐述了仓颉编程语言的基本知识和核心概念。全书共15章,涵盖起步、变量、简单的数据操作、流程控制之if表达式、流程控制之循环表达式、函数初级、面向对象编程、struct类型、enum类型和模式匹配、函数高级、基础Collection类型、泛型、包管理、扩展、数值和字符串操作等内容。其中,“面向对象编程”这一章详细讲解了一系列重要的概念,如类、对象、封装、继承、多态、重写、抽象类和口等,并通过一个小型的课务管理项目对上述概念行了深阐释。本书适合希望快速上手仓颉编程语言的初学者阅读。
开启创意之门:AIGC创作一本通
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AIGC(人工智能生成内容)的兴起使大量低成本的构思、设计的实现和精美的演示文稿、图片、视频、动画的制作成为可能。现在互联网上出现了不少由AIGC技术生成的高质量内容,如生活、哲理、心理、知识、技能类短视频,得到了观众的高度认可。 本书是为致力于创作高质量内容的读者而精心编写的,以系统化、结构化的思维,将策划和制作高质量内容的知识、技能和工具有组织、有条理地编写出来,供读者学习。 本书适合想要创作高质量、有品位的互联网内容创作者(图片生成、短视频制作等)阅读,也适合热衷传播知识和技能的知识工作者(知识付费、课件制作等)阅读。
编写整洁的Python代码(第2版)
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这是一本介绍如何实现Python代码整洁的书,主要介绍如何使用Python 3.9引的新特性提升编码技能。此外,本书还介绍了以下内容:通过利用自动化工具建立高效的发环境,利用Python中的魔法方法来编写更好的代码,抽象代码复杂性并封装细节,使用Python特有的特性创建高级的面向对象设计,通过使用面向对象设计的软件工程原则创建强大的抽象来消除代码重复,使用装饰器和描述符创建特定于Python的解决方案,运用单元测试方法有效重构代码,以及通过实现整洁的代码库为构建坚实的架构下基础等。 本书对新手程序员和有经验的程序员同样适用,也适合想通过编写Python代码来节省成本和提高效率的团队领导、软件架构师和高级软件工程师参考。当然在阅读本书前,读者应掌握一些Python基础知识。
Python医学数据分析入门
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数据分析是当今大数据时代关键的技术,其广泛应用于包括医学在内的各个领域。Python 语言简单易用, 第三方库功能强大,提供了完整的数据分析框架,深受广大数据分析人员的青睐。 本书涵盖传统的统计分析方法和较为复杂的机器学习算法,结合大量精选的实例,使用 Python 行数据分析,对常用分析方法行深浅出的介绍,以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 本书强调实战和应用,尽量淡化分析方法的推导和计算过程,大量的 Python 程序示例是本书的亮。阅读本书,读者不仅能掌握使用 Python 及相关库快速解决实际问题的方法,还能更深地理解数据分析。 本书不仅适合临床医学、公共卫生及其他医学相关专业的本科生和研究生使用,亦可作为其他专业的学生和科研人员学习数据分析的参考书。

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