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法律人的*本DeepSeek操作指南:手把手教你打造*的AI法律助手
￥55.30
本书是一本系统化指导法律人掌握DeepSeek操作的实用指南。从基础操作到高阶应用，本书分为五个部分：第1部分详细介绍使用DeepSeek前的准备工作、法律人必学的五大DeepSeek基础技能；第2部分聚焦于诉讼业务与非诉讼业务的实战场景，内容涵盖起诉状生成、合同审查、合规管理等，也介绍法律人如何行学术研究和与客户沟通；第3部分介绍个性化定制AI法律助手和DeepSeek与其他工具协同应用技巧；第4部分介绍法律人使用DeepSeek的常见问题及解决方案；第5部分帮助读者保持DeepSeek时代的竞争力。附录A为即查即用工具包，帮助用户高效指挥DeepSeek完成复杂任务。 本书以“技术赋能专业”为核心，通过大量真实案例与渐式学习路径，将DeepSeek深度融法律工作全流程，适合律师、法务人员、法律学者及所有希望借助AI技术突破效率瓶颈的法律人阅读。
Adobe Firefly(萤火虫):AI绘画快速创意设计
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人工智能（Artificial Intelligence，AI）浪潮的席卷已经变成不可阻挡的趋势，伴随着这种变化，在图形设计、图像制作、绘画领域也相应发生了变化，出现了AI创作新的形式。《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》编写的目的就是带领读者朋友快速了解AI创作的原理机制，以及如何利用AI行创作。《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》以Adobe Firefly作为核心应用行讲解，得益于Adobe公司的图像处理发功底，Adobe Firefly的AI创作功能非常强大。通过阅读《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》，读者朋友可以快速门，掌握如何利用专业的关键词生成高水准的图形图像，同时也可以加强自己对图形图像创作的认知能力。 区别于以往利用繁杂功能的软件行创作的机制，Adobe Firefly提供了简单易上手的操作形式，读者朋友只需要掌握关键词的输，同时辅以示例提示、颜色调和、样式及效果等即可创作出惊艳的作品。《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》的讲解过程比较简单，只需要根据书中所列举的步骤行操作即可。在整个讲解过程中，《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》还安排了大量的提示和技巧，相信通过阅读《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》，读者可以快速找到自己想要的答案。 《Adobe Firefly：萤火虫：AI绘画快速创意设计》不仅适用于平面设计师、平面设计爱好者和平面设计相关从业人员阅读，也可作为社会培训机构、大中专院校相关专业的教学参考书或上机实践指导用书。
手机/电脑双平台剪映短视频后期编辑从新手到高手
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随着各大短视频平台的持续火爆，无论是视频创业者还是希望通过短视频分享自己生活的内容创作者，都需要掌握一定的后期处理技巧才能制作出优质的短视频。 虽然软件市场上有很多专业的后期剪辑软件，如Premiere、Final?Cut?Pro等，但由于其上手难度大，不适合希望快速掌握基本视频剪辑方法的非专业人士学习，所以《手机/电脑双平台剪映短视频后期编辑从新手到高手》将详细讲解手机版剪映和专业版剪映（计算机版），以及剪辑、后期处理的基本思路和操作方法。 相信通过阅读《手机/电脑双平台剪映短视频后期编辑从新手到高手》可以让零基础的新手也能制作出精彩的短视频，让有一定后期剪辑基础的读者掌握更多创意效果的制作方法，让视频剪辑不再成为短视频创业的门槛。
深度学习之图像目标检测与识别方法
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本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改YOLOv4的嵌式变电站仪表检测算法等。
AI提示工程——基础 ?应用?实例
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本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事AI提示工作的人员阅读，也可以作为各类学校相关课程的教材，还可以作为提示工程培训用书。
每个人都需要一个AI Agent——从DeepSeek看超级智能ASI
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本书以备受瞩目的DeepSeek为切，深剖析人工智能领域，探讨智能体（Agent）这一前沿科技。书中详细介绍了大模型发展历程、智能体技术原理，以及多模态融合等前沿内容，可以充分满足科技爱好者对人工智能新技术的探索欲望；对于职场人士，书中则呈现了在文档处理、代码发、设计创意等工作场景下，智能体如何助力提升 300% 的工作效率，从而为其职业发展添砖加瓦；学生群体也能通过本书了解智能体在学习导师、个性化训练等方面的应用，找到提升自身学习效率、培养兴趣爱好的新途径；而商业人士，则能通过书中智能体驱动的商业新生态内容，如个人IP孵化、小微商户智能客服搭建、大型企业数字化转型等，拓商业新思路。无论哪个领域的读者，都能从这本书中得到满满的收获，从容应对智能时代的变革。
Vue.js 3.x从入门到精通(视频教学版)
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本书通过应用示例和综合案例的讲解与演练，使读者快速掌握Vue.js 3.x编程知识，提高使用Vue.js发网站和移动App的实战能力。本书配套示例源码、PPT课件、同步教学视频、教学大纲与执行度表、习题与答案、其他超值教学资源。 本书共18章，内容包括快速Vue.js的世界、搭建发与调试环境、熟悉ECMAScript 6的语法、熟悉Vue.js的语法、指令、计算属性、精通监听器、事件处理、class与style绑定、表单输绑定、组件和组合API、过渡和动画效果、精通Vue CLI和Vite、使用Vue Router发单页面应用、数据请求库——Axios、状态管理——Vuex、网上物商城发实战和电影票App发实战等。 本书内容丰富、理论结合实践，可以作为工具书和参考手册，适合Web前端发初学者、网站与移动App设计和发人员，也适合作为高等院校、中职学校和培训机构计算机相关专业的师生教学参考。
ChatGPT大模型:技术场景与商业应用
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.ChatGPT作为人工智能领域的一大步，引起了热议，其强大功能的背后离不大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。 本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景，并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。 本书内容丰富，理论与实践案例结合，能够为对大模型感兴趣的企业管理者、创业者、投资者等深研究大模型提供指导。
网络数据采集技术——Java网络爬虫实战
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本书以Java 为开发语言，系统地介绍了网络爬虫的理论知识和基础工具，包括网络爬虫涉及的Java 基础知识、HTTP 协议基础与网络抓包、网页内容获取、网页内容解析和网络爬虫数据存储等。本书选取典型网站，采用案例讲解的方式介绍网络爬虫中涉及的问题，以增强读者的动手实践能力。同时，本书还介绍了3 种Java 网络爬虫开源框架，即Crawler4j、WebCollector 和WebMagic。 本书适用于Java 网络爬虫开发的初学者和进阶者；也可作为网络爬虫课程教学的参考书，供高等院校文本挖掘、自然语言处理、大数据商务分析等相关学科的本科生和研究生参考使用；也可供企业网络爬虫开发人员参考使用。
速通深度学习数学基础
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本书以线性代数、微积分、概率论为逻辑主线，讲解了与深度学习有关的大部分数学内容。本书以理论结合实际的方式讲解，使数学知识不再是冰冷的公式堆砌，而变成一个个真实的案例，同时对案例背后的原理行理论上的升华，希望达到一通百通的效果。读者通过阅读本书，不仅能够提升阅读学术论文中的数学公式的能力，还能加深对深度学习本身的理解。 本书面向门级读者，摒弃复杂的数学推导和证明，重视逻辑推理和简单的表达，特别适合数学基础不足的读者阅读。
AI营销画布:数字化营销的落地与实战
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高毛利的类比商业模式已经一去不复返，取而代之的是低毛利且依赖销量的数字驱动型商业。全新的商业模式需要由人工智能驱动，而忽视这一变化的商家和品牌注定被淘汰。 本书以商业模式画布为理念，切到AI营销战略地图设计中去，帮助客户用数字化方法实施营销战略中的核心内容——与客户建立持续交易。AI营销画布通过基础、做实验、扩场景、促转型、保收获五大步骤，优化客户关系旅程中的4个关键时刻。通过本书你可以清楚了解客户关系时刻的心智模型，确定品牌所处阶段，以及品牌适合用哪种网络化模型。 《AI营销画布》能够帮助营销、广告、市场等行业的负责人及从业人员将以客户为中心的战略营销付诸实践，创造数字化驱动的商业，限度上发挥人工智能与机器学习的价值。
MATLAB 2024a从入门到精通(升级版)
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本书以MATLAB R2024a为软件平台，基于作者20余年的学习与使用经验，从初学者角度*讲解MATLAB的基础知识和解决问题的方法，深入浅出，实例引导，内容翔实，易学易用。 全书共分为两篇16章，*篇为MATLAB基础知识部分，内容涉及MATLAB概述、向量、矩阵与数组、数据类型与运算符、程序设计与调试、矩阵运算、数据可视化、图形处理与操作、数学函数通览、符号计算、数值计算、输入与输出、Simulink系统仿真等。第二篇为MATALB综合应用篇，内容包括优化问题求解、数学建模应用、信号处理应用、图像处理应用等，以适合不同需求的读者学习。全书语言通俗易懂，内容丰富翔实；突出以实例为中心的特点，通过大量实例实现理论与实践相结合，帮助读者快速、轻松地掌握MATLAB。
股票大数据挖掘实战——股票预测篇
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本书围绕股票大数据挖掘技术展，主要介绍数据挖掘的方法及其在股票大数据上的实战应用。在1~3章中首先介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和工具、大数据炒股、股票时间序列、量化投资、股票数据的获取等；在4~10章中，每一章根据股票挖掘的不同目标，介绍相关的数据挖掘算法，同时基于对基础算法的优劣势分析，提出适用于股票场内实盘交易全景数据分析的新方法，结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作行实战解析。具体包括：分类方法及股票卖的判断；相似/相关匹配方法及股票走势的预测；动态时间规整相似股票判断与投资组合；马尔科夫模型与股票盘面强弱状态的判断；关联规则与股票间的延时涨跌联动；n-gram模型与股票的幅值组合关系；深度学习与循环滚动预测等。
Python全栈开发——基础入门
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Python全栈系列包括4册，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列丛书的第1册，将重讲解与Python相关的基础门知识，搭配近600个示例代码，可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术，为之后的阶学习下夯实的基础。 本书共18章。第1章Python简介，主要包括Python的历史、设计哲学、特和应用前景等知识；第2章Python发环境，主要包括Python解释器、Python编辑器和IDE工具的安装等知识；第3章基本语法，主要包括变量、常量、模块和包的定义等知识；第4章编码规范，主要包括命名规范、注释规范、导规范和代码排版等知识；第5章变量类型，主要包括整数、浮数、复数、布尔值、空值、字符串、列表、元组、字典和集合等类型；第6章数据类型转换，主要包括int()、float()、bool()、str()、list()、tuple()、set()和dict()等函数；第7章运算符，主要包括算术、赋值、位、逻辑、比较、成员和身份等运算符；第8章流程控制，主要包括顺序结构、选择结构和循环结构；第9章函数，主要包括函数的创建、函数的调用、函数的嵌套、函数式编程、迭代器和生成器等知识；第10章面向对象，主要包括类和对象、封装、继承、多态和枚举类等知识；第11章异常处理，主要包括异常的分类、捕获异常、异常堆栈和自定义异常等知识；第12章常用模块，主要包括math、random、datetime、logging、pickle和configparser等模块；第13章文件，主要包括文件内容操作、文件和目录操作等知识；第14章正则表达式，主要包括普通字符、转义字符、字符类、量词、分组、断言和re模块等知识；第15章数据交换格式，主要包括CSV、XML和JSON等格式；第16章数据库编程，主要包括SQLite、MySQL、MongoDB和Redis等数据库；第17章网络编程，主要包括网络基础和Socket编程等知识；第18章多程和多线程，主要包括程守护、程阻塞、程池、程间的消息队列、线程守护、线程阻塞、互斥锁、事件、条件变量、信号量、障碍对象、线程定时器、线程池和线程间的消息队列等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书；也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
数据分析方法论和业务实战(全彩)
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数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了互联网行业中数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。本书适合产品运营、 数据分析、数据挖掘人员以及在校计算机 数据 市场营销等方向的学生。
剪映+Vlog+Premiere短视频制作从新手到高手
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《剪映 Vlog Premiere短视频制作从新手到高手》是一本系统讲解剪映专业版、剪映手机版和Premiere Pro 2022软件的门到精通教程，主要讲述了剪映和Premiere Pro门知识和短视频制作实战技巧，涉及视频剪辑技巧、视频转场、视频调色、抠像、字幕等应用，以及在短视频领域，如抖音、快手、B站等短视频制作的知识。 《剪映 Vlog Premiere短视频制作从新手到高手》共14章，第1章介绍拍摄门的基础知识；第2章介绍剪映专业版软件的运用；第3章介绍视频剪辑技巧；第4章介绍视频转场过渡；第5章介绍抠像和蒙版；第6章介绍字幕和贴纸；第7章介绍特效运用；第8章介绍音频处理方法；第9章介绍滤镜调色和调节功能；第10章介绍短视频制作流程；第11章介绍手机版剪映制作；第12章介绍热门短视频的制作方法；第13章介绍Premiere Pro快速门方法；第14章介绍Vlog短视频制作方法。 《剪映 Vlog Premiere短视频制作从新手到高手》适合剪映、Vlog和Premiere初、中级读者使用，也可以作为相关院校的教材和辅导用书。
Python数据结构与算法(视频教学版)
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数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面，通俗易懂，所选案例典型，结构清晰，重难突出，所有算法均采用Python实现，示例可直运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树和二叉树，图，查找，排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件发人员，可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
Java系统分析与架构设计
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《Java系统分析与架构设计》面向软件工程项目实战，内容按照软件项目的生命周期展，分别为软件项目需求分析、软件项目架构设计（发架构模式为主）、软件项目模块设计、软件项目的持久层设计（关系型物理表设计、Redis设计、MongoDB设计）、软件项目的部署等。 《Java系统分析与架构设计》共7章，第1章以大型企业项目“中国石油物资采管理信息系统”为例，详细讲解需求分析技术，如流程图分解、UML用例图设计、UML状态图设计、概念模型分析等；第2章为“软件架构设计”，讲解架构设计五视图、Java EE架构模式、微服务架构模式、Dubbo 3架构模式、MOM架构模式等内容，同时结合大型分布式项目“电影院综合票务管理平台”行详细的架构设计示范；第3章为“项目模块设计”，讲解UML类图、UML时序图设计方法，同时结合项目“新闻系统”与“物流管理系统”行模块设计的项目实战示范；第4章为“持久层物理表设计”，讲解“三范式与反范式”设计方法，并总结13个真实企业级软件项目，行物理表设计示范；第5章为“持久层Redis数据库设计”，结合“当当书城”项目行Redis项目实战示范；第6章为“持久层MongoDB数据库设计”，结合“新浪微博”系统，行MongoDB项目实战示范；第7章为“项目部署”，讲解了Nginx反向代理、Docker虚拟化部署以及Web服务器集群、MySQL集群部署、Redis集群部署、MongoDB集群部署。 《Java系统分析与架构设计》提供大量项目实战代码示例，具体程序代码见本书配套资源，获取方式见前言。 《Java系统分析与架构设计》适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的教材，也可供有一定编程经验的软件发人员、广大科技工作者和研究人员参考使用。
软考直通车:系统集成项目管理工程师高频考点与应试专题
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2024年1月，软考中项出版了第3版官方教程，其中新增了很多内容。对于考生而言，最直的问题就是，面对内容的更新，该如何高效地复习和备考？ 为了解决此问题，也为了帮助考生顺利通过软考中项，拿到证书，以及帮助读者深刻领悟项目管理精髓，能够学以致用，作者编写了本书。本书分为认知篇、知识精讲篇和应试专题篇。认知篇首先介绍软考相关基本信息，然后分析软考中项各科目的考试特及备考策略，最后论述对学习本质的理解，也就是对“认知”的认知。知识精讲篇主要通过分析软考命题的规律，从官方教程中提炼出重考，为考生减负。应试专题篇主要通过让考生刻意练习，做到举一反三、触类旁通，能答对题拿到分。 本书适合所有参加软考中项的考生使用，也可以作为项目管理人员的参考用书。
Python面试通关宝典
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《Python面试通关宝典》内容分为两篇，第 1 篇是 Python 语言面试题，第 2 篇是算法面试题。Python 语言面试题涵盖面试通用问题、Python 语法面试题、函数、类、模块、文件管理、正则表达式以及 Python 语言综合应用；算法面试题涵盖排序、搜寻、字符串、数组、表、二叉树、堆栈、数学问题、贪婪算法、动态规划算法以及综合应用。
OpenCV 4.5计算机视觉开发实战:基于Python
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OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、发环境与答疑服务。 本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python发环境搭建、OpenCV基本作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。 本书既适合计算机视觉与图像处理、人工智能算法的发人员阅读，也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的师生教学参考。
