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零基础自学AI应用开发
￥51.07
本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至*佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
扩散模型——核心原理与强化学习优化
￥51.07
本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；*后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
数据素养
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本书旨在帮助读者一步理解数据在社会中的角色和作用，并帮助个人和组织提高他们的数据素养。 本书分为三大部分。第一部分首先讲解什么是数据和数据素养，随后概述大众数据素养的现状，表达了对于数据素养缺失的担忧，并给出提高大众数据素养的具体需求内容。第二部分介绍一个数字公民框架，针对移动数据传播者、成人数据传播者、知识工作者、数据教师和数据专家分别给出具体的数据知识。第三部分介绍如何培养具备数据素养的组织，并给出提升组织数据素养的十二步法。 本书适合所有与数据交道的读者阅读，尤其是那些希望提升个人或组织的数据素养的读者，包括普通的个人、数据管理者、组织管理者、数据科学家等。
DeepSeek极速上手 :*做事不内耗
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本书本着“不止授人予鱼，更要授人以渔”的写作宗旨，系统性地讲解了大 语言模型 DeepSeek 在人们工作、生活中的革命性应用，从技术原理到案例实践，为读者提供了全栈式的 DeepSeek 应用指南。 全书共 6 章，分别聚焦于 DeepSeek 应用的不同主题，从理论基础到实际操作，再到行业应用，为读者构建了一个完整的知识体系。第 1~2 章从技术演的角度，深浅出地介绍 DeepSeek 如何重构人机交互范式，并全面、细致讲解了 DeepSeek的基础操作，为读者快速上手 DeepSeek 下基础。第 3 章重介绍了具有独创性的六定模型，这是基于提示工程提出的 DeepSeek 提示词方法论，能帮助读者系统地掌握从简单到复杂的 AI 交互技巧。第 4 章介绍了与 DeepSeek 的深度交互方法，这是基于推理机制、用户意图理解机制、情感交互机制、记忆机制、幻觉机制等DeepSeek“思维本质”的交互方法，能帮助读者一步提升与 DeepSeek 对话的能力。第 5 章介绍了 DeepSeek 与其他 AI 工具的融合应用，包括生成图像、视频、音乐、流程图、PPT，以及信息处理、搭建智能体、管理知识库和信息检索等。第 6章主要面向十大应用领域提供应用模板与范例。 本书可作为对 DeepSeek 感兴趣的新手用户的快速门教程，也可作为阶用 户提升效率与挖掘潜力的速查手册，还可作为各行业人士寻找 DeepSeek 应用灵感与提升效能的参考书。
GPT图解 大模型是怎样构建的
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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零始搭建起一个又一个语言模型。 无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。
算法学习指南
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在编写代码时，每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中，作者对一些关键的算法行了详实的描述，可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法，以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密，环环相扣，用醒目的图表有条不紊地展示了一些核心概念，并对书中介绍的每种算法的性能行了分析。在每一章的后，读者需要应用在该章所学习的知识，解决一个新颖的具有挑战性的问题，就像在参加技术面试。 在本书中，读者将会： 学习计算机科学和软件工程中非常重要且基本的算法； 学习高效解决问题的常用策略，包括分治法、动态规划等； 使用大O表示法对代码行分析，评估它的时间复杂度； 在算法中使用现有的Python程序库和数据结构解决问题； 理解重要算法的主要步骤。
运算放大器从入门到精通
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内 容 提 要 近几年，随着国家对芯片产业的重视，国内越来越多的企业对包括芯片、新能源汽车、光伏、工业自动化等在内的领域所涉及的模拟电路、硬件电路工程师的需求越来越大。为了满足读者的学习需求，本书结合作者十余年的电路设计和开发经验，从运算放大器的发展史和基础知识讲起，逐步介绍运算放大器的关键指标、环路稳定性、典型电路，以及特殊功能放大器、基于运算放大器的模拟滤波器设计等知识。本书还讲解了运算放大器在当下一些热点领域的应用案例，包括新能源汽车、光伏、工业自动化等，从而让读者能够结合实际案例去理解模拟运算放大器的知识和技术。 本书内容通俗易懂，图文结合，案例丰富，适合半导体领域的应用工程师（实验室环境）、现场应用工程师、市场工程师学习，也适合光伏、新能源汽车、工业自动化、楼宇自动化、电池行业的从业人员参考，还可以作为高等院校相关专业师生的学习用书和培训机构的培训用书。
01改变世界:计算机发展史趣谈
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本书从数字和制的诞生始，以一系列具有代表性的计算工具和计算思维为例，讲述人类如何一步步制作出强大的现代计算机。本书依次介绍了计算机发展中的手动时期、机械时期、机电时期、电子时期，并描述了充满可能的未来时代。 本书语言深浅出，既可作为计算机业余爱好者的门科普读物，也适合作为高校相关专业学生和从业者了解计算机发展历程的参考读物。
揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
AI赋能超级个体
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ChatGPT引发了新一轮关于人工智能讨论的热潮，科技圈乃至各行各业都跃跃欲试，希望借助这次AI浪潮乘势而起。那么，回归到个人层面，我们该如何更好地利用互联网和AI技术，实现自我价值，创造社会价值，充分地享受美好生活呢？ 本书不仅揭示了ChatGPT的神奇之处，而且解读了全球范围内的生成式人工智能产业格局。此外，本书还剖析了如何在大模型时代构建个体竞争优势，梳理了超级个体的成长秘诀，并通过丰富而翔实的案例总结了ChatGPT、文生图工具、AI绘图工具等的使用技巧，展示了一系列超级个体实践案例。最后，本书还客观地分析了使用大模型可能面临的安全风险及应对措施。 本书旨在帮助普通人理解人工智能、大模型等新技术、新应用，并将其与自己的工作和生活紧密地结合在一起。本书旨在从实践角度出发，探索一条让更多人通过人工智能放大自身优势，成为“超级个体”的可行路径。
深入大模型系统:提示工程、符号推理与智能体实践
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本书从发展概述、核心技术原理与产业实践的角度深入解析大模型系统。 全书共 9 章。第1章首先对大模型技术进行概述，系统梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第3~5章介绍大模型系统的技术实现，从监督学习、迁移学习等方法入手，逐步深入文本标记化、编码器-解码器架构与从 RNN/LSTM 到 Transformer 的革新，再介绍缩放定律、数据 / 算力/参数等预训练要素，以及指令微调、基于人类反馈的强化学习对齐机制。第6~9章从产业实践的角度解析应用层技术，包括上下文学习、检索增强生成等提示工程方法，深入剖析以思维链为代表的符号推理，以及从工作记忆、长期记忆到认知架构的语言智能体体系的构建。 本书适合人工智能领域从业者、高校计算机相关专业师生，以及所有对大模型技术感兴趣的人士阅读。
ChatGPT速学通:文案写作+PPT制作+数据分析+知识学习与变现
￥51.07
本书以ChatGPT为主线，通过大量实用案例*介绍如何运用ChatGPT来提高工作和生活效率。 在工作方面，本书详细讲解了如何使用ChatGPT来辅助写作、制作PPT、进行数据分析等。这些章节的内容*为丰富，也*能体现ChatGPT的强大作用。读者可以学会运用ChatGPT来优化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本书通过许多案例来教会读者如何使用ChatGPT生成思维导图、解答常识问题、学习英语、实现简单助手等，这些功能可以让生活变得更轻松便捷。*后，本书还利用一个完整的章节介绍了如何通过ChatGPT进行知识变现，比如快速生成内容和视频。 本书内容丰富*，语言通俗易懂，案例直观详尽，无论是想提升工作效率的职场人士，还是想进行*研究、学习的教师和学生，甚至是希望利用AI技术获利的创业者，以及对ChatGPT感兴趣的爱好者，都可以做到开卷有益。
算法详解(卷4)——NP-Hard问题算法
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算法详解系列图书共有4卷，本书是第4卷——NP-Hard问题算法。全书共有6章，主要介绍了快速识别NP-Hard问题的方法和处理NP的算法工具。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维与计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
趣学Python——教孩子学编程(第2版)
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Python是一款解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库，因而在各行各业中得到广泛的应用。对于初学者来讲，Python是一款既容易学又相当有用的编程语言，国内外很多大学设了学习课程，将Python作为一门编程语言学习。 本书是一本可让读者轻松、快速掌握Python编程的门读物。全书分为3部分，共16章。第一部分是第1章到第10章，介绍Python编程基础知识，包括Python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第二部分是第11章和第12章，介绍如何用Python发实例游戏弹球。第三部分包括第13章到第16章，介绍了火柴人实例游戏的发过程。 本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅深，力求将读者阅读和学习的难度降低。任何对计算机编程有兴趣的人或者初次触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习Python编程。
Joy RL:强化学习实践教程
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本书是继《Easy RL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门造的一本深实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速门强化学习的代码实践，并辅以一套源代码框架“JoyRL”，便于读者适应业界应用研究风格的代码。与“蘑菇书”不同，本书对强化学习核心理论行提炼，并串联知识，重视强化学习代码实践的指导而不是对理论的详细讲解。 本书适合具有一定编程基础且希望快速实践应用阶段的读者阅读。
领域驱动设计工作坊
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本书通过一个完整项目案例由浅深地介绍了业务建模和软件设计的方法论——领域驱动设计（Domain Driven Design，DDD）。首先，本书介绍了DDD的基本概念和主流设计方法，同时引贯穿全书的案例系统，并完成案例系统的基础设计；其次，围绕DDD的统一语言、子域和限界上下文展讨论，探讨从问题空间解空间的解决方案；再次，从领域建模范式讲起，详细分析实体、值对象、聚合、领域服务、应用服务和领域事件等DDD中与战术设计相关的核心概念，并给出各个组件的设计方法和使用技巧；最后，围绕常见领域驱动架构模式及DDD架构考量，给出DDD的架构设计和整合方案。 本书结构清晰、内容丰富、图文并茂，适合团队负责人、业务设计人员、系统设计人员以及架构师等阅读。
域渗透实战指南
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本书致力于阐述域环境下的渗透测试技术，内容包括域环境的基础知识、环境搭建、历史漏洞利用以及高级渗透技巧等，旨在从实践角度出发，通过丰富的实战案例，帮助读者掌握并应用所学知识。 本书分为3个部分，共8章。第1部分包括第1章和第2章，重介绍域环境的整体架构搭建流程以及域渗透过程中常用的工具，帮助读者奠定坚实的实践基础。第2部分由第3～5章组成，详细探讨域环境中核心的3种协议——NTLM、LDAP和Kerberos，分析它们在域渗透中的关键作用，并从渗透测试的视角出发，探讨这3种协议存在的缺陷及其对应的利用方法。第3部分由第6～8章组成，专注于介绍域环境中的服务关系，例如Active Directory证书服务、域信任等，并深剖析近年来曝光的漏洞的原理及利用方法，为读者提供宝贵的网络安全实战经验。 本书适合已经初步掌握渗透测试、协议分析知识，并对渗透流程有一定理解的高校学生、教师和安全行业从业者阅读和实践。本书助力读者掌握高级域渗透技术，可作为企业职培训教材或高校教学参考书。
全程软件自动化测试:开源实战
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本书系统阐述自动化测试在软件开发生命周期中的理论体系与工程实践。 本书从自动化测试方法论入手，*覆盖软件全生命周期中的应用场景，包括测试左移、持续集成、测试右移、敏捷开发和DevOps等；深入探讨自动化测试的框架选型、测试用例管理、测试策略等核心理论与方法；详细解析TDD、ATDD和活文档等自动化测试实践；对比分析单元测试、API自动化测试、UI自动化测试、性能测试和自动化安全测试等不同测试类型，并介绍在不同平台下的数十种主流开源自动化测试框架和工具。此外，本书前瞻性地探讨自动化测试在Serverless架构下的应用，以及大语言模型辅助自动化测试的理论与实践。 为增强学习效果，本书附赠超过10小时的配套教学视频，使本书兼具理论深度与实践指导价值。 本书可作为软件测试工程师、质量分析师、软件开发人员和项目管理人员的参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业师生的教学用书。
SOLIDWORKS 2023中文版机械设计从入门到精通
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内容提要 SOLIDWORKS是三维CAD软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学易用等特点。 本书系统地介绍了SOLIDWORKS 2023中文版软件在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计、仿真分析等方面的功能。本书每章的前半部分介绍软件的基础知识，后半部分利用一个或多个内容较*的实例介绍具体的操作步骤，引导读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深入地理解SOLIDWORKS软件中一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SOLIDWORKS自学教程和参考书，也可作为各类院校计算机辅助设计课程的参考用书。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
￥51.07
本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
