人工智能等级考试一级教程 人工智能通识
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《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外,书中每章都设计了一些思考与练习的题目,以便读者在课堂练习和研讨中使用。 《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》适合具有高中及以上数学基础的学生,包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读,也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。
涌现:AI大模型赋能千行百业
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AI大模型正成为数字经济时代的新质生产力,它将对经济社会的各行各业产生重大影响。本书详细介绍了AI大模型在各个领域的无限潜力和广阔前景。从精准农业的种植建议到智能制造的质量控制和精益生产,从医疗诊断的精准高效到文化传媒的智能化创新,从旅游业的个性化服务到教育领域的智能化辅助,从零售业的创新应用到交通运输业的智能化变革,AI大模型正在深度融并引领各领域和行业的数字化转型。本书不仅提供全面的行业洞察,而且给出了相关的策略指导和实践指南,助力读者抢占先机,实现高效创新。 本书既可作为政府相关部门负责人及企业高级管理人员的参考资料,也可作为人工智能产业相关单位、科研院所人员及高校人工智能相关专业师生的培训用书。
MindSpore大语言模型实战
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随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展,大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道,不同领域涌现出各种强大的新模型。发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型,需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。 本书梳理大语言模型的发展,首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用;然后介绍由只编码(Encoder-Only)到只解码(Decoder-Only)的技术路线发展过程中对应的 BERT、GPT等大语言模型;下来介绍大语言模型在部署、训练、调优过程中涉及的各种关键技术,如自动并行、预训练与微调、RLHF等,并提供相应的实践指导;最后以源大语言模型BLOOM和LLaMA为样例,介绍其架构和实现过程,帮助读者理解并构建、部署自己的大语言模型。本书还提供了基于MindSpore框架的丰富样例代码。 本书适合人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生和研究生阅读,同时也为从事大语言模型相关工作的软件发工程师和科研人员提供翔实的参考资料。
RPA落地指南
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本书从认知、实施、案例和拓展4个方面深浅出地分析了RPA(机器人流程自动化)的应用前景以及实践。本书首先介绍了RPA的基本概念和优缺、RPA相关的工具以及企业选择RPA的原因;其次,说明了企业如何启RPA之旅、RPA售前咨询、业务流程挖掘、RPA项目交付管理、RPA实施要、RPA发规范等实用知识;再次,通过RPA在银行、保险、政务、制造、人力资源、能源、物流服务和证券等领域的应用,帮助读者了解RPA实施方案;后,阐释了RPA机器人建设方案、IPA相关知识,以及RPA与区块、人工智能和元宇宙等前沿技术的融合应用。 本书内容丰富,讲解翔实,适合RPA从业者、实施RPA行企业数字化转型的企业管理人员以及对RPA发展历程和方向感兴趣的读者作为参考,也适合大中专院校计算机相关专业学生作为教辅。
研发管理快速上手
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本书以高效展研发组织管理工作为目标,首先引研发管理的常见问题,然后介绍研发管理的概念、目的、建设思路,以及如何从头创建一个项目(包括项目管理过程、项目发过程、项目实施过程、产品管理和营销客服过程、研发支持过)。本书围绕研发管理体系的四个要素—思想方法、工作流程、配套工具和人力资源行了详细讲解。阅读本书,读者可从中学习到如何建立自我成长、高效能的研发作战团队,从而在预定的时间和成本之内发出让消费者满意的产品。
模式识别与智能计算——Matlab技术实现
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本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测度,贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。 本书内容新颖,实用性强,理论与实际应用密切结合,以手写数字识别为应用实例,介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码,为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。 本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书,亦可供相关工程技术人员参考。
数据结构抢分攻略 真题分类分级详解
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本书面向参加计算机相关专业的硕士研究生招生考试(简称计算机考研)的考生,以全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础(简称全国统考)的考试大纲中数据结构部分的内容为依据,在研究、分析全国统考和院校自主命题考试的历年真题及其命题规律的基础上编写而成。 本书对全国统考的考试大纲行了深解读,提供了应试策略,并根据数据结构部分所涉及考的知识体系分章讲解,每章以“知识分类 经典例题精解”的形式,剖析了常考题型、命题特及解题方法,帮助考生掌握解题思路与解题技巧。此外,章末提供了“过关练习”,供考生行自测练习。本书还提供了面向数据结构的1套全真模拟题,供考生实战演练。 本书适合参加计算机考研(包括全国统考和院校自主命题考试)的考生备考学习,也适合作为计算机相关专业学生的学习用书和培训机构的辅导用书。
人工智能计算思维启蒙教程
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本书基于循序渐培养儿童数学核心概念和逻辑思维的培养目标,用故事情景和实物化编程游戏工具,引导孩子在角色扮演和对图形化程序指令符号的理解执行过程中,训练孩子用计算思维解决问题,使抽象枯燥的数学教育和编程教育变成生动活泼、充满童趣,又富有互动性的学习体验。 附带教学教案和教具
智慧共生 ChatGPT与AIGC生产力工具实践
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人工智能(AI)是否会取代人类?是不是所有的事情机器都能比人做得好?当 AlphaGo 能下围棋、ChatGPT 能理解并生成内容时,当每一次AI 应用取得突破时,这两个问题都会引起人们的广泛讨论。 本书提供了多个 AI 应用的例子,可让读者直观地了解 AI 已经可以出色地完成很多任务。通过一个个具体的案例,本书细致讲解了主要 AI 工具的使用方法,包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等 AIGC(人工智能生成内容)工具,以辅助我们完成绘画、视频制作、写作、科研等任务,从而提高工作效率。在具体的案例之外,本书还有对方法论的阐述,可提升读者对 AI 的认知,增强人人都能用好 AI 的信心。希望读者能举一反三,找到更巧妙、更适合自己的 AI 应用方式。 希望通过本书,生活在智能时代的我们能意识到 AI 不再只是机器人或软件,它可以成为我们很好的助手,甚至变成我们的“合伙人”。
统信UOS系统管理教程
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统信UOS基于Linux内核,同源异构支持5种CPU架构和7个国产CPU平台,为用户提供高效简洁的人机交互方式、美观易用的桌面应用、安全稳定的系统服务,是真正可用和好用的自主操作系统。 本书是一本关于统信UOS系统管理的实用教程,内容循序渐,理论讲解与场景应用相互结合。全书从统信UOS的安装、Linux的基础操作始,逐步讲解用户管理、密码管理、组管理、文件属性与权限、目录管理、系统交互工具、文件查找、输输出重定向等内容,带领读者熟悉统信UOS的系统管理工作。
从零开始——AutoCAD 2014中文版机械制图基础培训教程(第2版)
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本书实用性强,结合实例讲解AutoCAD应用知识,重培养读者的AutoCAD绘图技能,有助于读者提高解决实际问题的能力。 全书共13章,主要内容包括AutoCAD绘图环境及基本操作,绘制线段、平行线及圆,绘制多边形、椭圆及填充剖面图案,编辑图形,参数化绘图,书写文字,标注尺寸,绘制零件图,绘制装配图,查询信息、图块及外部参照,印图形,三维建模,编辑三维模型等。 本书颇具特色之处是将典型习题的绘制过程录制成了视频,读者可以下载观看。本书可供各类机械制图培训班作为教材使用,也可供相关工程技术人员及高等院校相关专业学生自学参考。
AutoCAD 2010中文版基础教程(第2版)
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本书系统地介绍AutoCAD 2010中文版的基本功能及用AutoCAD绘制二维图形、三维图形的方法和提高作图效率的技巧。本书在内容编排上充分考虑初学者的学习特,由浅深、循序渐,突出常用命令的讲解及上机实战操作这两个方面的内容。 全书共11章,主要内容包括AutoCAD绘图环境及基本操作,绘制和编辑线段、平行线及圆,绘制多边形、椭圆及填充剖面图案,创建和编辑多段线、对象及面域,绘制复杂平面图形的方法及技巧,参数化绘图,书写文字及标注尺寸,查询信息、图块及外部参照,三维建模,印图形,AutoCAD证书考试练习题等。 本书将典型练习的绘制过程录制成了视频,读者可以下载观看。本书可供各类AutoCAD绘图培训班作为教材使用,也可供相关工程技术人员及高等院校相关专业学生自学参考。
深度学习:主流框架和编程实战
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本书是利用实例来讲解深度学习框架以及深度学习方法的综合性著作,介绍了四大深度学习框架(TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet),还详细介绍了调参、二次口的编程、迁移学习的模型等内容。
嵌入式软件测试:方法、案例与模板详解
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本书全面介绍嵌式系统软件测试的设计方法、流程和常用模板,并且以实际工作案例的方式,对测试方法和流程行详细介绍。本书分为三个部分,“方法篇”介绍嵌式测试的流程管理、配置管理,并介绍基本的应用场景,例如,基于业务的场景、探索式测试、任务驱动的测试等方法体系,以及基于思维导图实现嵌式测试的设计方法。“案例篇”以一个真实的嵌式测试项目为主线,从需求说明书始具体讲解嵌式软件测试的各个环节,包括测试计划、测试方案、测试用例、缺陷分析、测试报告等,多维度地介绍嵌式系统测试流程的细节实现。“模板篇”包含大量测试案例与模板详解,而且相关网站提供这些案例与模板的电子版,可供读者直下载参考使用。本书的特是:扎根嵌式系统,重突出,系统全面,实用性强。
移动App性能评测与优化
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移动应用的使用量和重要性与日俱增,通过移动应用性能的评测与优化可以捕捉到移动应用所有的功能或者性能方面的问题。本书通过六个专题方向介绍腾讯公司在移动应用方面的实战经验,涉及内存、电量、流畅度、导航、网络优化和应用安装包瘦身。每个专题都有案例说明,重在讲述问题解决的思路,以及过程中碰到的问题。读者可以通过本书快速了解提升应用的思路与方法,造更加优秀的移动应用。主要内容有:第1章是内存篇,介绍了各种内存使用情况分析的方法和一些优化技巧。第2章是电量篇,从app层面到rom层面,从硬件测试方法到软件测试方法,结合多个案例多方面介绍电量测试的切和测试方法以及测试原理。第3章是流畅度篇,介绍了Android流畅度的测试和优化方法。第4章是导航篇,介绍了路线规划、语音播报这两个导航中*重要的模块的测试方法和经验。第5章是网络篇,重介绍提升上传速度和成功率、产品流量优化。第6章是应用安装包瘦身篇,结合一个瘦身实际案例介绍了当前常用的瘦身方法、瘦身工具以及瘦身过程中的技巧。第7章是工具篇,介绍腾讯公司发并源的工具,专门针对移动应用的性能评测与优化,可帮助读者真正应用到实际工作中。
Docker源码分析
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本书是一本引导读者深了解Docker实现原理的技术普及读物,主要目标是通过对Docker架构和源代码的详细讲解和解剖,帮助读者对Docker的底层实现有一个全面的理解。本书的内容主要集中于三部分:Docker的架构、Docker的模块,以及Docker的三驾马车Swarm、Machine和Compose。 部分(第1章)主要从宏观的角度和读者一起领略Docker的架构设计,并初步介绍架构中各模块的职责。 第二部分(第2~14章)是本书的主体部分,主要针对Docker中多个重要的模块行具体深分析,包括DockerClient、DockerDaemon、DockerServer、Docker网络、Docker镜像、Docker容器等。读者可以发现,Docker的模块之间耦合度非常低,很适合循序渐,层层深。第2~8章主要从Docker软件的架构手,勾勒骨架;第9~11章集中于Docker镜像技术,夯实基础;第12~14章则一步分析Docker容器的始末,阐述本质。 第三部分(第15~17章)介绍Docker生态三驾马车—Swarm、Machine和Compose。Docker拥有强大的单机能力,三驾马车可以很好地补充Docker的跨主机能力以及部署能力。读者可以通过这几章感受Docker生态中其他功能强大的软件。 ?
Web测试囧事
¥38.35
着重讲解Web测试中可能遇到的各种问题以及思考和解决思路。第1~4章,重介绍了Web测试中为关键的功能测试,并从发和测试技术、测试覆盖率、测试实践和业务需求4个方面分析了功能测试中Bug产生的原因及其解决思路。第5、6章详细介绍在Web测试中安全和性能测试实践,从思维和实践两个维度讲解。第7章详细介绍在行Web自动化测试过程中你可能遇到的各种问题,以及应对策略。第8章详细介绍移动Web测试需要行的实践与测试思路调整。第9章介绍了非功能性的其他测试。第10章通过介绍在需求澄清、测试环境管理和运维中的测试实践,阐述如何通过这几方面的测试活动提升产品质量。
机器人操作系统ROS原理与应用
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本书主要分析ROS的核心功能实现原理,探讨基于ROS的智能机器人软件系统优化发方法与实现技术。本书主要分为四部分:智能机器人发展现状和ROS基本框架;ROS核心功能包集实现原理及源码分析;基于ROS的服务、工业智能机器人发;ROS优化及智能机器人软件展望。
一带一路:迈向治理现代化的大战略
¥38.35
本书讲述当下中国的国家大战略一带一路,从历史出发讲述古代丝绸之路的起源和发展,而引出建设现代丝绸之路。利用翔实的资料分析了一带一路战略在国内外的环境,阐述了一带一路的优势和面临的挑战以及对中国和世界的重大意义。
神经网络与PyTorch实战
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全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识,并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子,使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解;第3~9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建,涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能,并通过例子使读者完全掌握相关技术;第10和第11章介绍生成对抗网络和强化学习,使读者了解更多神经网络的常用用法。
PyTorch机器学习从入门到实战
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近年来,基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的门图书,从深度学习原理手,由浅深,阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容,同时穿插学习PyTorch框架的各个知识和基于知识的实例。*后,综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题,比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说,本书是深度学习和PyTorch的门教程,同时也引领读者机遇和挑战共存的人工智能领域。