Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
¥53.00
这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作,它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词,大幅提升我们的工作效率,让我们实现AI普惠,成为AI高手。 ?本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者,本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书,你将获得以下知识和技能: ?认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质,包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等; ?ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型; ?提示词(Prompt)编写的门指南、基本原则、黄金公式和阶技巧; ?AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等; ?程序设计、艺术设计、游戏发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧; ?用好AI工具,成为AI时代的超级个体。 全书有200余个案例,200余个提示词模版,人人一看就懂,一学就会。
大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
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大模型赋能,重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南,系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验,深讲解如何在多模态环境中,实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础,更通过丰富的行业案例与系统性的方法论,帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书,你将获得: (1)全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用,理清从感知到行为的智能演化路径。 (2)掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略,覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 (3)构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制,提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 (4)搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台,助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师;投身人工智能前沿的科研人员;关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者;本书都将成为你不可或缺的参考读物,引领你从理念到落地,真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术,让你在这场技术革新中把握先机。
编译器设计实战:基于Python的增量式设计
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本书将带领读者使用Python语言动手构建编译器,通过循序渐的方法,在设计和实现编译器的过程中了解基本概念、算法和数据结构等相关知识。本书将每章作为构建编译器的一个基本“步骤”,逐步为编译器添加功能。全书涵盖变量、寄存器、条件、循环、元组、函数、动态类型、通用类型等内容。本书适合作为高等院校编译原理等课程的教材,也适合相关技术人员参考。
大规模图神经网络:并行和分布式技术
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本书系统介绍并行与分布式图神经网络的核心技术和实践方法,内容*、结构清晰,既涵盖理论基础,又包含系统实现与编程案例,具有很高学术价值和工程指导意义。全书共 9 章。第 1 章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状,并探索大规模图神经网络的缘由;第 2 章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用;第 3 章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识;第 4 章从整体上介绍分布式并行图神经网络训练的流程和方法;第 5 章和第 6 章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和全图分布式并行训练方法及其优化技术;第 7 章介绍经典的大规模图神经网络系统;第 8 章介绍大规模图神经网络编程实践案例;第 9 章探讨大规模图神经网络技术的未来发展方向。
从零开始构建企业级RAG系统
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这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南,全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式,配以丰富的图表和代码示例,为读者提供了一条完整的学习路径,帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章,分为四部分。 第一部分(第1章和第2章) RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战,同时深探讨了RAG技术背后的原理,包括嵌技术、数据索引与检索,以及大语言模型的应用。 第二部分(第3~5章) RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节,从数据准备与处理,到检索环节的优化,再到生成环节的技巧。 第三部分(第6~8章) RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略,介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节;针对常见框架,介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等;针对评估方法,从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分(第9章和第10章) RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案,展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用,以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势,如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用,以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题,最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验,本书准备了丰富的配套资源: GitHub 仓库:地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo,包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区:关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”,加交流群,与作者和其他读者交流讨论。
机器学习数学基础
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本书系统地阐述机器学习的数学基础知识,但并非大学数学教材的翻版,而是以机器学习算法为依据,选取数学知识,并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等,侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以,书中将使用发者喜欢的编程语言(Python)来实现各种数学计算,并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
概率机器学习:金融与投资实战
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《概率机器学习:金融与投资实战》深探讨了概率机器学习在金融与投资领域的前沿应用,揭示了这一技术如何成为下一代金融分析与投资决策的框架。本书详细阐述了概率机器学习如何从有噪声的金融数据集中持续学习,并实现概率推断、回溯预测、预测及反事实推理。同时,该技术还能将个人、实证及机构知识系统地编码机器学习模型中。书中通过实战案例,展示了如何利用概率分布量化不确定性,从而做出更贴近现实的金融推断与预测,为决策制定与风险管理提供有力支持。
MCP极简入门
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内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP,从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式,从基础知识、工作原理、服务架构和应用发等多个角度对MCP行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础,也能充分了解并简单使用MCP,从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分: 第一部分 MCP基础认知(第1、2章) 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等,让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践(第3、4章) 手把手指导读者建立本地MCP主机,从Hello World示例到工具扩展,帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务发与应用(第5~12章) 深讲解了MCP服务器的发,工具方面,涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架;应用场景方面,覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外,还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂,以帮助读者快速门,所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节,用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程,真正做到“快速上手”。
大模型应用开发:方法与案例
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这是一本案例驱动的LLM应用发指南,适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书,读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法,以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此,本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章,全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例,具体内容如下: 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景,然后介绍LLM应用发的核心技术,并引出主流的集成性发框架。 第2~8章 分析大语言模型应用的场景案例,即基于常见业务场景,梳理LLM应用的系统架构和实现过程,并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例,包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例,都提供具体的应用场景分析和系统架构设计,强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时,案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架,详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
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全书主要分为三部分介绍Redis。 第1部分介绍Redis6中使用的数据结构,包括动态字符串、跳跃表、压缩列表、字典、整数集合和快速表,详细介绍其基本结构及常见操作。 第二部分为本书核心篇章,首先介绍了Redis6的启动流程,命令解析流程,之后对Redis6中的命令实现行了全面的介绍,包括键命令、字符串命令、哈希表命令、列表命令、集合及有序集合命令、地理位置相关的GEO命令、统计相关的HyperLogLog命令。 第三部分,主要介绍了Redis6的一些特性及使用,包括事务、持久化、主从复制以及集群等。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
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内容简介本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。通过阅读本书,你将能够: (1)全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深了解源大模型向垂直领域迁移的核心方式,包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径,并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 (2)快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集,同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术,显著降低数据获取成本。 (3) 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法(如LoRA和QLoRA),并结合推理优化技术(如量化、剪枝和模型编译),高效实现低成本的大模型训练与推理。 (4)精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案,涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术,确保模型在实际应用中的高效、安全运行。无论你是大模型发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你掌握这一前沿技术的实践精髓。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深剖析数据指标波动对业务的影响,旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联,把数据指标体系落地到业务中。第一篇(第1章):深度解读数据指标体系的基础知识,让读者充分理解数据指标,并掌握构建策略、全流程和方法概要,其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇(第2~6章):从实践层面出发,带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品(工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类)的关键数据指标,并通过精细的维度拆解,呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇(第7章和第8章):在第二篇形成的规划图谱的基础上,给出数据指标构建的完整方法论,并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例,完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇(第9章和第10章):揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程,包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键,也是数据分析师技能之一。第五篇(第11章和第12章):通过实际案例指导读者搭建数据指标体系,并展示如何利用数据指标体系监控业务动态,分析数据异动,量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略,以及7种量化数据异动贡献度的方法。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
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本书是一本全面的Python技术及面试指南,旨在帮助读者深理解Python编程语言的核心概念,并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。 第*部分 面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程,包括非技术电话面试、技术电话面试(包括闲谈、技术沟通和提问环节)以及现场面试的准备和策略,既为读者提供了面试前的全面准备指导,也帮助读者在面试中展现出良好状态。 第二部分 数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合,到更复杂的表、二叉树、其他树结构(如前缀树、线段树、二叉索引树)和图的表示与应用,每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。 第三部分 算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题,通过逐步分析,引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。 第四部分 系统设计。理论知识部分,从设计需求分析到高层构建,然后到具体组件设计,再到扩展设计,帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分,包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计,涵盖系统设计的关键技术。此外,这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识,既帮助读者理解并行处理的概念和应用,又扩展机器学习的重要知识和面试技巧,并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
供应链安全与治理:基于关键信息基础设施信息系统的实践
¥53.00
本书以关键信息基础设施信息系统为研究的切入点,深入探讨了该领域供应链安全和治理的相关理论和实践,旨在帮助读者更好地理解和应对供应链风险和挑战。本书从关键信息基础设施信息系统的供应链安全基础、供应链安全治理现状及方法、供应链安全威胁分析、供应链安全风险识别、供应链安全评估方法、供应链自主可控性分析、供应链安全典型案例分析和供应链安全治理思路的完善等方面进行了深入阐述。对于供应链管理人员、企业高管、信息技术专业人员、政府官员以及相关领域的研究者和学生来说,本书是一本有价值的参考书。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础,阐述了设备智能运维的现状和问题,提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标,从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度,并介绍了这5个维度各自的提升途径,给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术,以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要,可以作为实施状态检测的参考资料,助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
大模型项目实战:Agent开发与应用
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这是一本面向初中级读者的Agent学习指南,作者既是资深的AI技术专家,又是经验丰富的项目导师,融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源,为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧,分为三篇: ?基础篇(1~2章) 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇(3~6章) 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类,通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型,详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇(7~16章) 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础,针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面,通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外,对基于CogVLM2的多模态模型应用发,也提供详细的案例演示。
Python金融风控策略实践
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全书讲述风控策略的分析与挖掘,主要内容包括3部分:1,风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等;2,结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标,行风控策略分析和挖掘实践;3,风控策略涉及的系统以及系统实现等,通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读,也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。
精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长
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内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策(管理)和业务增长(经营)的著作,提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验,而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式,从数据层面完整剖析了其商业路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程,能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章,分为三个部分。第一部分 面向北极星指标(第1~4章) 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标,旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标,并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析(第5-10章)总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式,完整展现了不同业务形态(免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等)的商业路、商业数据模型和分析逻辑,使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平,帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析(第11-17章)阐述了完整业务路中涉及的关键业务模块(业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等),以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法,能够有效指导业务深度优化,使关键指标达到目标或超出预期,赋能业务增长。
企业架构决策:战略框架与实施指南
¥53.00
本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构,探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出,企业架构需融合业务战略、流程与技术,以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员,包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展,涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面,还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外,介绍了评估框架与决策制定框架,助力组织评估现状、制定战略,以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案,提升组织效率与创新能力。
数字化洞见 :AI时代的技术、商业与管理
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本书阐述了数字化、智能化领域的新思想、新技术、新商业和新管理内容。第1章“数字化新思想”对当前广受关注的数字化观点和趋势进行了阐述,既有对“什么是数字化”“什么是智能化”“什么是信息”“什么是智能”等概念的剖析,也有对“数据要素”“信息孤岛”“从数字化角度看新质生产力”“业务数据化与数据业务化”等热门专题的详述。第2章“数字化新技术”对数字化新技术及其发展趋势进行了阐述。第3章“数字化新商业”对新的商业模式进行了阐述。第4章“数字化新管理”对多个管理相关主题进行了深入阐述。无论是技术从业者、企业管理者,还是对数字化与智能化感兴趣的普通读者,都能从中获得启发和指导。
“寒温合一”解析《吴鞠通医案》外感篇
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伤寒温病派分为以“六经辨证”为治疗大法的伤寒派、以“卫气营血(三焦辨证)”为治疗大法的温病派;“六经辨证”伤寒派 以“六经辨证”统摄病性病位辨证的独立体系,代表作有张仲景的《伤寒杂病论》。 代表人物张仲景以“寒邪”为例行阐释,故后人习惯称张仲景为伤寒派。 “卫气营血”温病派 以“卫气营血、三焦辨证”统摄病性病位辨证的独立体系,代表作有叶天士的《温热论》、吴鞠通的《温病条辨》。代表人物叶天士、吴鞠通以“温热、湿温等”为例行阐释,故后人习惯称其为温病派。

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