OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧,拓展OpenCV发者技能。全书共16章,分为3篇。 ● 基础篇(第1~4章):主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色:从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示,从图像的表示到基本的像素操作,方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧,为深学习下坚实基础。 ● 阶篇(第5~12章):主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色:结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用,通过多个案例通知识节,学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇(第13~16章):主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色:面向工程应用,帮助OpenCV发者提升技能,通过实战案例增强OpenCV应用能力,掌握视觉发必*的深度学习知识,以及从模型训练到部署加速的技巧。
速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程,以适合实际应用为核心思想,将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目,由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程,通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章,包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷,包含64个案例动画(通过扫描对应二维码观看),并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者,都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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本书分三大部分: 首先是部分,架构设计方法论。这部分首先侃侃而谈,为架构师成长指引道路。然后,以“5视图法”架构设计为主线,同时穿插领域驱动设计、整洁架构设计、大前端+技术中台等思想,为读者展现一整套严密、完整,且落地可操作的架构设计方法。后,探讨另一个难题:技术架构改造,并提出架构跑道、使能故事、架构重构等一系列方法。 之后是第二部分,分布式架构设计与实践。这部分从实践的角度讲解目前非常流行的互联网分布式架构的设计思路、软件架构,以及涉及的软件技术,让读者在应对这一类型的系统时,对架构设计、技术选型、架构演化,都有一个清楚的认识。 第三部分,大数据架构设计。这部分首先从宏观的角度描绘未来大数据、人工智能的发展方向、商业应用,以及技术发展趋势,以及5G/物联网背景下新的发展动向。然后,从大数据技术、数据治理、数据分析和人工智能等几个方面,讲解大数据架构设计。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下,这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人,基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下:(1)基础篇首先,探讨大模型在制造业中的应用与价值,使读者对二者的关联建立基本认知。然后,介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后,深讨论大模型构建路径,包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时,指出预训练模型的局限性,并提出相应的优化策略,如指令微调和混合专家模型。此外,本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术,以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。(2)应用篇首先,介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法,包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG(检索增强生成)技术。然后,围绕 AI Agent,介绍其内部原理、应用案例、与 RPA(机器人流程自动化)的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着,详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术(如蒸馏、量化、剪枝等)以及软硬件适配策略。并且,通过两个实践案例,展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用,涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后,综合全书内容,对大模型的技术与应用行梳理和总结,并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型,以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术,之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践(第4~10章)详细讲解大模型插件应用发、RAG实践,以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写,带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性,让性能与安全问题无所遁形,效果立竿见影。具体来说,本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架,并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章,从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础(第1~3章):第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景;第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理;第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序,尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践(第4~9章),第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践,如Java应用的GC观测;第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法;第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法,包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏;第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈,并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题;第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践,包括长时间关中断和持续性能追踪等;第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践,如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践,包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等; 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
物联网与穿戴式应用中的传感器及其接口技术
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传感器在人类现代社会后已经到了无所不在的程度,如在物联网、穿戴式装置、机器人、汽车、飞机、高铁等领域均广泛应用。本书在介绍必要的传感器原理的基本知识和传感器技术的基础上,全方位地介绍*型的、面向物联网与穿戴式应用的传感器及传感器口电路,为电子工程师拓视野、研发有竞争力的新产品提供集成化传感器及其口电路的选择参考。
内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分,首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念,并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备,并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练,系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段,快速掌握大量的内网渗透实战技能。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识; 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演; 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现; 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程; 第11章对GPT的未来发展趋势行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地,读完并学会本书,读者将能掌握以下知识: (1)AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法; (2)AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战,以及HR的AI能力模型; (3)针对人力资源的提示词方法和技巧; (4)AI辅助HR的日常工作,包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景; (5)AI辅助人力资源战略管理,包括战略规划、人力需求预测等场景; (6)AI辅助招聘管理,包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景; (7)AI辅助培训与人才管理,包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景; (8)AI辅助绩效管理,包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景; (9)AI辅助薪酬与福利管理,包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景; (10)AI辅助员工管理,包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景; (11)AI辅助企业文化建设,包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景; (12)大模型在各种规模的企业的部署和实践; (13)HR在使用AI时应该防范的风险,包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
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本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术,并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分:第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目;第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术;第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素,以及对NLU未来的展望。
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。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来,在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架,展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式,以及如何设计高级AI,而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今,计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合,以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展,让社会科学研究呈现出崭新面貌,为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路,以人工智能的经典模型为基础理论支撑,从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸,围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。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、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念,突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释,是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料,同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
AI赋能:企业智能化应用实践
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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。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性? 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射? 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言? 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统? 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力? 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果? 在实际产品中如何应用语义解析技术? 以上所有问题都能在本书中找到答案! 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写,通过本书的学习,读者可以了解NLP的相关技术,掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分(第1章):从具体的语义解析问题手,引出了各种主流技术,讨论了不同技术方案的对比和实现路径,并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分(第2~6章):详细讲解了5种语义解析技术路线,即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分(第7~11章):讲解了如何从零始构建一个语义解析系统,并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时,阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作,它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上,本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同,它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(已举办10届)和“泰迪杯”数据分析技能赛(已举办5届)(累计1500余所高校的10余万师生参赛)为依托,精选了11个经典赛题,将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合,让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学,还适用于教师教学,为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容,本书提供了以下10项附加价值:(1)建模平台:提供一站式大数据挖掘建模平台,免配置,包含大量案例工程,边练边学,告别纸上谈兵(2)视频讲解:提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频,边看边学,快速收获经验值(3)精选习题:精心挑选不少于60道数据挖掘练习题,并提供详细解答,边学边练,检查知识盲区(4)作者答疑:学习过程中有任何问题,通过“树洞”小程序,纸书拍照,一键发给作者,边问边学,事半功倍(5)数据文件:提供各个案例配套的数据文件,与工程实践结合,箱即用,增强实操性(6)程序代码:提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包,代码导平台即可运行,学习效果立竿见影(7)教学课件:提供配套的PPT课件,使用本书作为教材的老师可以申请,节省备课时间(8)模型服务:提供不少于10个数据挖掘模型,模型提供完整的案例实现过程,助力提升数据挖掘实践能力(9)教学平台:泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台,附有详细操作指南,边看边学边练,节省时间(10)就业推荐:提供大量就业推荐机会,与1500+企业合作,包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书,读者可以理解数据挖掘的原理,迅速掌握大数据技术的相关操作,为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通,将四代NPU架构设计经验融为一体,将端侧和云侧NPU架构合二为一,总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面,尤其是芯片设计层面的内容,主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书,读者可以深了解主流的神经网络结构,掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书,你将: 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
《四圣心源》白话解:附原文
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继先圣典籍精蕴,解百病原始要终。 原文对照,溯本求源,执简驭繁。 本套书共两册,一册为白话解讲义,一册为《四圣心源》原文。本设计方便携带,便于读者携带背诵,随查随记。其中《四圣心源》白话解,由黄元御中医学术第七代传人陈宇雷主编,宗黄师原义,解脏腑气机升降之微义,一字一句讲清经典,为中医门之佳作。另附原文,为读者原汁原味地呈现古籍。 《四圣心源》是清代名医黄元御的精华之作,是黄元御中医学术的核心思想的体现。黄元御,清代著名医学家,尊经派的代表人物;乾隆皇帝的御医,乾隆皇帝亲书“妙悟岐黄”褒奖其学识,亲书“仁道药济”概括其一生。 《四圣心源》阐发《黄帝内经》《难经》《伤寒论》《金匮要略》诸书蕴义,是一部包括中医基本理论和部分临床医学的综合性著作。

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