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深度学习基础与实践
￥59.00
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。
构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
￥59.00
本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图，提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值，以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息，以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想，并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计（及其后续实施）能够长期保持价值。第9章对全书进行总结，提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
了不起的地理
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撒哈拉沙漠会下雪吗?冬天的漠河和南北极哪里更冷?南方人和北方人到底谁更抗冻?动画片《葫芦娃》的故事发生在哪里?……… 世界上有许多奇妙有趣的景象，地理知识无处不在。 这是一本综合性地理读物，旨在以简单有趣、实用清晰的方式向读者展示地理学的魅力。本书分为三大部分，涵盖了自然地理、人文地理及地理学习策略与方法，包括常见现象和热门现象背后蕴藏的地理知识，总结了与其相关的地理考增加趣味性，为读者提供观察世界的全新维度。本书还包含了对地理学科学习策略的讨论，如兴趣驱动的学习启蒙、思维导图的应用、多维度学习策略，以及考试前的准备和应试技巧等。《了不起的地理》不仅是地理知识宝库，也是广大学生和地理爱好者提升地理素养和学习技能的实用指南。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书，你将：?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据
AI赋能研发数字化转型:技术驱动和范式重构
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本书是一部聚焦制造业“AI重构研发范式”的实战方法论著作。在国务院“人工智能+”战略背景下，本书深刻剖析了传统研发模式中职能壁垒、数据断链等痛点，提出了从底层逻辑到顶层设计的深刻变革路径。 全书独创性提出“一二三四五”行动地图：即一个平台化AI分层架构、两类AI核心应用、三要素（数据/算法/算力）协同进化、四层转型驱动模型及五阶研发范式跃迁，系统回答了生成式AI如何赋能制造业，实现从经验驱动的“匠人模式”向数据驱动、人机协同的“智慧研发”模式跨越。 本书在行业内率先对AI Agent进行深度解析，将其设计模式映射到汽车、装备等行业的实际组织阵型中。同时强调利用数字主线（Digital Thread）打通研产销全链路，实现从“自底向上”的经验驱动向“自顶向下”的需求驱动转型。书中融合设仿测协同、数字孪生等丰富场景，提供可操作的落地清单，是企业在AI浪潮中实现研发基因重构的指南。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现，带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程；配套全流程源码，降低发门槛，轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难，让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以LeptonSearch为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层）的发流程，最后提供多个口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起，世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中，作者帮助大家专注于产品体验，而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略，了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计，以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书，你将可以： 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
政务元宇宙
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利用数字技术推政府治理创新已经成为广泛共识并上升为国家战略。元宇宙是基于互联网、大数据、区块、人工智能以及虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术融合形成的、具有颠覆性影响的应用发展新引擎。 本书系统探讨了元宇宙相关技术在政府管理服务中的应用，提出并定义了政务元宇宙的概念，论述了政务元宇宙的五大核心要素构成和总体架构，并对五大构成体系分别行了剖析和介绍，后还对政务元宇宙的建设与运营，以及政务元宇宙的发展风险与治理行了讨论。作为专门讨论政务元宇宙的一本著作，本书尝试从理论和实践上描绘元宇宙时代数字政府建设的基本构架、实现路径及其新愿景。
混沌:开创一门新科学
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混沌理论是这个时代重要的科学知识之一，它掀起了人类思想的新浪潮。从洛伦茨发现蝴蝶效应始，混沌理论阐释了生命的节律、社会的演变、自然的形状和宇宙的常数，那些貌似不相干的无规则现象被赋予了新的意义，人类看待自身与万物的视角也被拓宽。科普作家格雷克凭借极高的科学素养，深浅出地解释了混沌理论的奥秘。科学家们的敏锐、执着和创造力，以及他们追寻真理过程中的沮丧和欢欣，透过作者鲜活的文笔一一呈现。本书是格雷克的成名之作，也是混沌理论领域的科普名作，至今已翻译为25种语言。本书适合对混沌理论和科学故事感兴趣的大众读者阅读。
贯通:数字化订单交付
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本书内容紧紧围绕企业的订单交付体系管理和能力建设来展，框架上具体体现为订单交付体系和能力的“6 1”，即产品数据与制造工程、销售预测与需求感知、客户订单与需求管理、生产计划/排程与执行、采协同与内向物流、商品发运与外向物流，以及1个OTD运营监控和体系治理，并一步阐述了订单交付的数字化特。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代，生成式人工智能（Generative AI）、低代码/无代码平台、机器人流程自动化（RPA）等新技术不断涌现，深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而，面对如此剧烈的变革，许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生，更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知，从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征，并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维，如何构建平台驱动型业务的企业架构，从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
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。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统，从零始，带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章，主要包括以下4个方面： 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式，以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法，构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控，包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境，根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准，结合实操，探讨如何实现App合规。 总之，通过学习本书，读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术，还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
