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DeepSeek全场景指南
￥41.30
本书是系统解读DeepSeek的实用指南，从AI基础知识始，书中讲解了DeepSeek的底层创新，详细剖析其优缺，探讨如何通过有效提问激发DeepSeek潜能，如何规避AI幻觉，如何实现本地部署；展示了DeepSeek在创意写作、图片视频创作、职场效率提升、学习辅导、知识库构建等领域的实战应用，并探讨了其在政企智能化转型中的价值。无论你是想提升工作效率的职场人、追求创作突破的内容生产者，还是渴望把握AI机遇的企业家，都能在书中找到属于你的智能化路径。除此之外，书中还探讨了AI未来的发展，如通用智能体 Manus、原生多模态图片、DeepSeek 后续的演化路径及 AI 学习的方法等。 本书适用于对AI技术及应用感兴趣的广大读者，包括学生、教师、创意工作者、企业职员及管理者等。
多目标贝叶斯优化——面向大模型的超参调优理论
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"以大规模深度学习模型超参调优为代表的评估代价昂贵的多目标优化问题被称为昂贵的多目标优化问题（Expensive MOPs）。昂贵的多目标优化问题广泛存在于现实世界中的不同应用领域。其优化目标通常为黑盒函数，且求得其真实目标函数值的评估代价高昂；而现实世界的有限资源和成本只允许求解器行有限次函数评估，用于搜索该类问题的帕累托前沿。多目标贝叶斯优化方法能有效地求解该类问题，其利用高斯过程代理模型近似原优化问题以降低函数评估成本，并使用能平衡利用和探索之间关系的获取函数推荐候选解。本书关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题，针对其经典的求解方法(贝叶斯优化方法)展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化函数评估问题、获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题，本书对多目标贝叶斯优化方法行四方面的研究，旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。 本书可作为当前大模型超参调优理论研究与应用实践的指导书，也可作为演化学习、智能优化、大数据及人工智能等相关专业的教材和参考书。 "
MATLAB矩阵分析和计算
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本书侧重于MATLAB软件在矩阵分析和计算中的应用介绍。本书由大量的MATLAB计算实例组成。本书共分10章，第1章介绍MATLAB基础知识，第2章介绍矩阵基础知识，第3章介绍常用数学函数运算，第4章介绍数组的生成及运算，第5章介绍常用矩阵生成，第6章和第7章介绍矩阵的运算，第8章介绍解稀疏矩阵，第9章介绍解矩阵方程，第10章介绍矩阵的综合应用。 本书适合三类人阅读或参考： 一是学习MATLAB课程的理工科大中专及高等、中等职业学校的在校学生； 二是包括广大工程技术人员在内的所有科技人员； 三是数学爱好者。 本书的特是通俗易懂，实例丰富，实用性强。本书既适用于初学者，也适用于有一定MATLAB基础的爱好者及专业技术人员。
零基础轻松学Python
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一本有趣、有用、好学的Python 编程书！本书以通俗易懂的语言、好玩有趣的案例让读者轻轻松松、循序渐地从零始掌握Python 3 编程。本书内容也是笔者带领的“Python 实战圈”里数千名“圈友”的学习结晶。圈子里的小伙伴都是零基础始学习Python 编程，甚至之前没有触过编程的，比如初中生、跨行业学习者等。本书提供了一套完整的、系统的Python 基础课，比如列表、if、函数等内容，每一部分内容除了有生动有趣的项目实战，还有实际工作中需要注意的问题。既能让零基础的读者更好地学习，也能让有一定基础的读者继续提升自身水平。本书适合零基础学习Python 编程的读者，想要门人工智能领域的读者，立志数据分析编程领域的读者，计划加Python 网页工程师或游戏工程师的读者，Python 爱好者等。
黑镜与秩序——数智化风险社会下的人工智能伦理与治理
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本书从现代科技伦理的隐喻“黑镜”出发，系统而深地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用发领域的专业人员以及公共管理决策者获得全面和独特的科技 洞察。同时，本书也是关注人工智能伦理与治理问题的读者适宜的科技人文读物。
想象力
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与昆虫、飞鸟、乌龟或者人以外的哺乳动物相比，人类* 大的不同是什么？许多动物都拥有这样或那样的超人能力，为什么偏偏是人类从进化的长河中脱颖而出？瑞典于默奥大学的神经科医师和神经病学家大卫·贝克斯特罗姆认为，人类与其他动物的重要差异在于人类是一个不受限于当下和现实的物种：我们能反思过去、前瞻未来，吸取过往的经验教训，并为可能发生的事情做好规划和准备；我们善于站在他者的视角思考，从另一个角度看待周围的世界；我们还精于“脑补”，无论是填补缺位的感知信息，还是将自己置身于未曾经历的境地。换句话说，我们的大脑赋予了我们强大的想象力。 在本书中，基于神经科学、医学、心理学、考古学、语言学、美学、哲学等诸多领域的理论和发现，贝克斯特罗姆从进化的角度审视了其他哺乳动物、非人灵长类、远古人类以及现代人脑结构与功能的差异，展示了强大的想象力是如何推动人类的文化、技术甚至思维方式迅速发展，引发一场智人认知革命的。在日常生活中，这种能力未必会显山露水，不过一旦与之相关的脑区出现异常，无论是意外事故导致的损伤还是神经系统疾病引发的病变，其惊人的影响力往往就会突显出来。通过一个个临床病例，作者以类似《错把妻子当帽子》《脑中魅影》的笔触，向读者展示了想象力的强大力量：夏尔-博内综合征病人产生的漫天飞雪、精灵游行的视幻觉；卡普格拉综合征患者认为家人是冒牌货的偏执妄想；大脑颞叶梭状回面孔区异常引发的面孔失认症甚至使患者连家人也认不出来；在皮质性色盲人士的眼中和脑海中，西红柿永远是黑乎乎的…… 数千年来，想象力一直深深地植根于人类的文学、艺术和哲学命题当中。正如作者在书中论述的那样，亚里士多德、勒内·笛卡儿、大卫·休谟、让-保罗·萨特，一代又一代思想家对其有各自的理解和解读。有人认为它完全源自感知和体验；有人认为它是一种内在的思维形式，完全与感知无关；另有人认为它是感知和抽象的桥梁与支点。然而他们或许都会认同的一点是，与其说我们是智人，不如说我们是幻人——精于想象和幻想的人。
产品经理的AI实战——人工智能产品和商业落地
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以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型：*种面向广大公众行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种——从商业的角度讲人工智能，以产品的方式让人工智能落地的书，而本书正是这种少数类型。本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高的特。本书共分为三篇。*篇是基础篇，讲解技术商业的基本规律、AI技术的实质和边界、AI的商业格局和应用现状。第二篇是合格AI产品经理篇、包含合格AI产品经理的能力体系、AI技术-场景适配和AI产品规划、AI产品经理的职业发展等内容。第三篇是高级AI产品经理篇，包含高级AI产品经理的能力体系、AI技术-场景的洞察、AI商业模式设计等内容。本书适合两类人群阅读。一是未来的人工智能产品经理，他们可能是互联网产品经理，也可能是对人工智能产品工作感兴趣的大学生、职场新人，也可能是希望转行做人工智能产品经理的技术人员。 二是对人工智能的应用、产品、商业模式感兴趣，想系统了解的人士，包括企业家、创业者等。
策略产品经理：数据赋能业务
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随着互联网“下半场”的到来，企业经营思路发生了重大转变，由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡，数据成为了各大企业制胜的法宝。与之对应的是，传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高，求职竞争越来越激烈，而壁垒却越来越弱，用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求，策略产品经理就是其中之一。本书主要从职业发展、技能体系、工作过程以及方法论沉淀等角度来生成策略产品经理的画像，旨在帮助有志成为一名策略产品经理的人士了解策略产品经理需要具备的基本素质与能力、他们是如何工作的，以及成为一名策略产品经理的学习路径。本书适合计划成为一名策略产品经理的在校生学习，也可以为想转型为策略产品经理的职场人士提供参考。另外，也很欢迎现阶段正在从事策略产品经理工作的同行阅读本书、一起交流。
机器学习教程(微课视频版)
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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习行了全面的叙 述,比较深地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材,可供本科生和一年级研究 生课程使用,也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经 典方法和热门技术行了尽可能的平衡,使得读者不仅能在机器学习领域下一个良好的基础,同时也可 以利用所学知识解决遇到的实际问题并为学科前沿好基础。
智慧政务：数字政府发展的新生态
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本书通过文献研究和计量的方法，对智慧政务的探索实践和研究历程进行了回顾，较为系统地提出了智慧政务服务范式和应用平台的协同建设模式。基于信息生态理论，构建智慧政务发展演进的关键影响因素模型，并对智慧政务的运行机制进行系统动力学研究。在此基础上，通过开展智慧政务信息生态评价，对国内外智慧政务发展战略政策进行梳理，提出完善智慧政务管理制度体系的策略建议。 总体来看，智慧政务是一个新兴的研究领域，研究和诠释智慧政务的运行机制规律，解决智慧政务建设中基础性、开拓性的科学问题，构建智慧政务的理论方法体系，对于拓展相关学科的基础研究工作，对于推动数字政府建设发展，都具有十分重要的理论意义与实践价值。本书在丰富该领域研究成果的同时，将为智慧政务发展提供理论指导，为智慧政务管理提供决策参考。
实战Python设计模式：可复用面向对象软件开发实践
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作为可复用面向对象软件开发的基础，设计模式集合了很多软件开发领域专家的宝贵经验和良好实践，其重要性不言而喻。但是，学习设计模式的过程并不是一帆风顺的，对于缺乏面向对象开发经验的设计者尤其如此。就像在游泳池中不能学会海战一样，我们不应该指望理解几个似是而非的例子就可以在实际开发中灵活运用设计模式。学习设计模式好的方式就是在实际的开发中边学边练边体会。本书利用Python 的标准GUI 工具包tkinter，通过可执行的示例对23 个设计模式逐个进行说明。这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题；另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明，让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊，并合理运用设计模式。对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础，迅速构建自己的系统架构。
OpenHarmony开发与实践——基于红莓RK2206开发板
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本书是一本介绍OpenHarmony操作系统的技术书籍，通过系统地讲解操作系统的概念和实现原理，帮助读者深了解OpenHarmony操作系统的特和优势，掌握其发和应用的技能。 本书共七章，分别介绍了OpenHarmony操作系统的概述、快速门、内核、适配移植、IoT组件发、SIMPLEGUI显示及发示例。第1章介绍了OpenHarmony操作系统的基本概念、特和架构；第2章通过一个简单的示例程序，帮助读者快速门OpenHarmony操作系统的发；第3章详细介绍了OpenHarmony操作系统的内核，包括任务管理、内存管理、同步机制等内容；第4章介绍了OpenHarmony操作系统的适配移植，包括板级支持包（BSP）的发和适配，以及外设驱动的发和移植；第5章介绍了OpenHarmony操作系统的IoT组件发，包括GPIO、PWM、UART等常用组件的发和使用；第6章介绍了OpenHarmony操作系统的SIMPLEGUI显示模块，帮助读者快速发应用程序界面；第7章通过一系列发示例，帮助读者深理解OpenHarmony操作系统的发和应用。 本书适合从事OpenHarmony操作系统发和应用的工程师、学生等读者，也适合想要了解OpenHarmony操作系统的技术爱好者和初学者。读者应具备一定的嵌式发基础知识和C语言编程经验，以更好地理解本书内容。
MWORKS系统建模与仿真:汽车系统设计与验证
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本书以 MWORKS 软件为平台，围绕汽车系统设计与验证，首先介绍了多领域统一建模与仿真的背景，引出国产软件平台 MWORKS，着介绍了平台三大系统级产品——系统建模仿真环境 MWORKS.Sysplorer、控制策略建模环境 MWORKS.Sysblock 以及科学计算环境 MWORKS.Syslab，然后介绍了汽车工具箱，最后基于MWORKS 平台介绍了车载控制器的相关应用。通过书中的内容，读者将学习如何使用 MWORKS 软件行汽车系统的建模与仿真，深了解 MWORKS 软件在汽车系统建模与仿真领域的理论方法，掌握建模与仿真的基本方法和技巧，从而更好地理解汽车系统的工作原理和行为规律，提高系统设计与验证的效率和质量。 全书共 8 章，图文并茂、案例丰富、逻辑严谨、文字精练，内容通俗易懂，主要面向车辆工程专业和其他相关专业的高年级本科生和研究生，以及从事车辆工程研发工作的工程师和其他研发人员。
从掷骰子到人工智能:趣谈概率
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《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。概念的引思路清晰，重要知识有拓展，许多重要概念和理论都有直观的解释和应用场景。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏基础科学、人工智能、信息技术的大门。
短视频拍摄与编辑综合案例从新手到高手
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本书深探讨了利用智能手机和微单相机行短视频制作的专业知识，详尽地阐述了在短视频拍摄过程中所需的硬件和软件，以及摄影师如何运用灯光、麦克风等辅助设备。在探讨拍摄技巧时，本书特别强调了针对人物、风光、静物等不同类别的短视频，如何调整拍摄参数和构图技巧，并详细解释了拍摄细节和光线运用策略。在短视频的后期处理方面，本书以剪映专业版为工具，通过众多实例，重讲解了视频剪辑以及音频、字幕、色彩校正的处理方式。全书内容全面而系统，逻辑清晰，易于理解。除了必要的理论说明，书中还提供了图文并茂的步骤指导，使读者能够轻松且迅速地行实操练习。为了提升学习效率，作者还精心录制了所有案例的教学视频，供读者参考学习。本书适合作为高等学校新媒体类专业、电子商务类专业的教材，也适合短视频制作爱好者、自媒体从业者，以及新媒体平台的运营人员、短视频电商用户、个体商家等阅读。
轻松学编程:中小学C++零基础入门
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本书从计算机历史及基础操作讲起，计划包括八章内容，从什么是编程、计算机基础知识与历史出发，以蒜头君和花椰妹的故事作为主线，介绍C++输入输出、条件分支、复杂逻辑运算、C++数学运算、循环、循环的嵌套、循环控制与字符类型等内容。结合“蒜头君”和“花椰妹”的一系列生动有趣的小故事，为读者将C++中的种种知识点娓娓道来，一方面可以培养读者对编程的兴趣，另一方面让读者具备成体系的C++语言基础，为读者后续备考信息学奥赛或使用C++实现各类实际应用软件打下坚实的基础。
网络化多智能体系统的分布式优化算法
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本书主要内容包括：(1) 提出了分布式的随机次梯度投影算法；(2) 提出了异步广播的分布式次梯度随机投影算法；(3) 提出了分布式随机坐标块次梯度投影算法；(4) 提出了分布式随机坐标块条件梯度算法；(5) 提出了量化信息与随机网络拓扑的扩散小均方算法；(6) 提出了分布式随机次梯度在线算法；(7) 提出了差分隐私的分布式随机次梯度在线优化算法；(8) 提出了分布式条件梯度在线学习算法。本书选材广泛、内容新颖，适合数学、控制、计算机等专业的本科生及研究生，适合从事应用数学、计算数学、机器学习等研究领域的科技人员。
自然语言处理——原理、方法与应用
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本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的参考书。
Arduino Uno轻松入门48例
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本书以实验案例形式系统讲述了Arduino Uno门基础知识与编程实现方法。*部分讲述了初学者应了解的门基础知识，包括Arduino是什么、如何始Arduino编程、Arduino语言等；第二部分依次讲解了48例经典的Arduino Uno编程实例，内容包括实验描述、知识要、编程要、程序设计、拓展和挑战等。本书可作为Arduino初学者的参考用书，尤其可作为课外或校外中小学生学习和行Arduino编程的辅导教材。
Tableau数据可视化从入门到精通(视频教学版)
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本书基于Tableau 2020版本编写，结合编者十余年数据分析行业从业经验和应用心得，详细介绍了Tableau 2020.1的数据连功能、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连数据源、基础操作、数据与图形的导出、连大数据、基础图表、函数、高级数据操作、地图分析、故事、Tableau Online、Tableau Server等内容，还介绍了Tableau在大数据方面的应用、数据分析案例以及上机操作题。另外，为方便读者使用本书，本书录制了同步全程视频教学，提供配书资源文件和PPT教学课件。 本书适合Tableau软件的初学者，互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户使用，也可作为Tableau软件培训和高等院校相关专业的教学用书。
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
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本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。 本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。
