大语言模型:原理、应用与优化
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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等,展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外,书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术,如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后,本书讨论了大模型的局限性与安全性问题,展望了未来的发展方向,为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师,还是对前沿技术充满好奇的读者,本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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内容介绍 这是一部ECharts的实战手册,内容系统而全面,由浅深,能带领读者快速从新人晋级为高手,做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章,从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇(第1~4章) 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图,以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 阶篇(第5~6章) 主要讲解了ECharts的色彩主题,以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇(第7~10章) 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard,如何使用ECharts发数据产品demo,如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来,以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇(第11~12章) 总结了一些ECharts可视化的高级用法,并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
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这是一本认识、应用AI Agent的实战指南,系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践,面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面,内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法,详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面,精选多个行业实用案例,覆盖常见业务场景,帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势: ?循序渐,体系完整:从零基础概念到核心原理,再到全生命周期(发、测试、部署、维护与升级),帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主,案例驱动:基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架,提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战,贴近真实应用场景。 ?经验沉淀,路径清晰:作者结合多年发与创业实践,总结出智能体构建与落地的完整路径,既有清晰的方法论,又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛,受众多层次:教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖,既适合初学者门,也能为发者、研究人员与专家提供启发。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
促销价:¥26.99|¥89.00
随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起,传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及?如何让你的品牌成为AI*的推荐对象?本书是一本系统论述AIO(AI 优化)与GEO(生成式引擎优化)的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例,从AI搜索的底层架构出发,深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化,更提供了针对不同行业(电商、SaaS、本地服务等)的落地策略,助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书,你将学会用GEO轻松解决以下问题: (1)企业主和创业者担心AI抢走流量,不知道如何应对?AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧,让你从传统SEO平滑过渡到GEO,抢占AI红利窗口期; (2)营销从业者发现传统SEO效果下滑,急需新方法?ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧,让你的内容被AI优先理解和引用,流量成本大幅降低; (3)跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战?多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧,一次内容优化触达多区域市场,品牌全球曝光率提升数倍; (4)SaaS和软件企业专业术语复杂,AI难以理解?技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧,让技术内容成为AI信赖的信源,专业客户咨询量暴增; (5)本地生活服务企业依赖地理位置,如何被AI推荐?POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧,提升区域AI推荐率,到店咨询量数倍增长; (6)品牌方担心负面信息被AI引用,影响声誉?舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧,建立AI时代的数字信任资产,负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构,每章都配有真实案例分析和行动清单,把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论,只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒,即便没有技术背景,也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
企业数据治理那些事:源端数据治理
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本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上,一步聚焦数据治理的两大场景之一—源端数据治理(另一场景是末端数据治理)行系统介绍,更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容,19 个实践,全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向,提出了企业源端数据治理的“八步走”策略;然后从项目层面对企业如何行源端数据治理行了深分析,分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理,以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控行了介绍,并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源端数据管理人员、企业信息总监、企业中高级管理人员,能够帮助读者系统地掌握企业源端数据治理的策略和方法。
AI原生架构落地指南
促销价:¥26.99|¥89.00
这是一本面向架构师、程序员与智能化转型从业者的AI原生企业架构落地指南,聚焦“如何将AI深度融入企业现有架构”这一核心命题,以业务、应用、数据与技术架构四大维度为骨架,提供从理论框架到可复制工程方案的完整路径,助力企业打造可信、可持续演进的数智化转型底座。 阅读本书,你将收获: ●一套完整的AI原生企业架构理论体系,打通“业务→应用→数据→技术”脉络。 ●4种业务架构设计范式与金融领域落地案例,提供可复用的范式。 ●AOA架构五级能力模型与“飞行号”落地模型,摆脱智能体架构工程落地困境。 ●三层数据体系构建方法,掌握DataToken本体方法论,打通语义壁垒。 ●四大技术架构挑战的解决框架,构建安全、可观测、可评估、可控的技术底座。 ●大量已落地的真实案例,提供从金融领域战略到战术的完整实施路径。
24小时精通 AI Agent:快速定制你的智能体
促销价:¥26.99|¥89.00
本书是一本AI智能体(AI Agent)应用与发的实用手册。共分6章:认识AI Agent、各具特色的AI Agent平台、用好AI Agent的关键——提示词(Prompt)、玩转AI Agent、基于AI平台定制AI Agent、基于发工具定制企业级AI Agent。无论技术背景如何,通过本书清晰的指导和丰富的实践案例,依照书中提供的学习路径,读者都能快速掌握AI Agent基本概念和实践技巧,快速上手AI Agent。本书是智能化的读物,特别配备了名为“才兔”的专属AI Agent,可辅助读者学习阅读,增强用户体验和学习效果。
新一代人工智能:从深度学习到大模型
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本书注重对新一代人工智能相关理论和技术行深的原理讲解,共计19 章,囊括了深度学习的基础理论、深度学习的优化问题、各种卷积操作、损失函数、经典的卷积神经网络结构、目标识别和度量学习算法、深度学习目标检测技术、图像分割算法、生成对抗网络、蒸馏学习、长尾学习技术、图像增广技术,以及大模型相关的Transformer技术、预训练技术、大语言模型、视觉-语言模型及视觉大模型等技术。 本书既可作为高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的教材,也可作为人工智能领域的科研人员、业界人士、高校教师和爱好者的参考书,以系统掌握新一代人工智能的相关理论和技术。
移动机器人自主导航技术
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本书以移动机器人自主导航系统研究中的定位、感知和规划技术作为研究内容,总结了移动机器人自主导航技术的研究现状,阐述了移动机器人运动学模型、移动机器人同步定位与建图、移动机器人任务规划、移动机器人路径规划,给出了移动机器人运动规划与控制方法,提供了移动机器人自主导航系统开发案例,突出了理论性和实用性。
一本书讲透具身智能:技术、应用、商业与未来
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AI的下个10年,*大的风口是什么?答案就是具身智能!它被誉为AI的终极形态,让AI不再只是计算机里的虚拟“大脑”,而是长出“身体”,走进现实世界,彻底改变一切。本书不讲晦涩难懂的理论,而是用*直白的方式,带你一口气搞懂具身智能:它到底是怎么工作的,能用在哪些地方,背后的商业机会在哪里,未来的世界会变成什么样……书中还独家揭秘了具身智能的商业化路径,帮你抓住未来10年*不容错过的科技大机遇。 本书特色: 全景视角,打通知识全部链条:从技术原理、大模型架构、机器人形态,到产业应用、全球竞争、商业化实战与社会未来,构建具身智能完整知识体系,一本书读懂从理论到落地的全部逻辑。硬核技术,深度拆解标杆产品:深度解析分层具身大模型、端到端模型、混合架构等核心技术,揭秘波士顿动力、特斯拉Optimus、Figure02等人形机器人背后的关键技术突破。 产业实战,直击商业化痛点:覆盖工业、服务业两大赛道产业现状,详解2B/2C落地路径、投融资趋势、创业陷阱与评估矩阵,给科技从业者、投资者、创业者可直接使用的实战方法论。 全球视野,看清行业格局:全景呈现全球具身智能产业链竞争,解读中外政策端、技术端、市场端的差异,清晰呈现中国产业突围方向与未来机会。 前瞻未来,洞察文明变革:超前探讨社会结构重构、就业市场变迁,提供个人适应未来就业市场的对策。展现外骨骼、脑机接口、感官增强技术的未来发展,帮你把握下一个10年科技与人类文明的走向。
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。
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。
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”。
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
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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。
一本书读懂边缘计算 第2版
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本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章,介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景,介绍了边缘计算行业组成和生态现状,*后通过业界专家的视角,分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望,深浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面,覆盖当前技术前沿,用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。
Kubernetes快速进阶与实战
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本书精选Kubernetes的硬核知识,帮助读者快速阶和积累Kubernetes实战经验。本书共8章,主要包括认识Kubernetes,快速构建Kubernetes集群,Kubernetes核心对象使用,Kubernetes容器编排实践,Kubernetes系统运维与故障处理,构建Kubernetes高可用集群,Kubernetes监控与告警(Prometheus Grafana)和基于Kubernetes的CI/CD项目综合实践(GitLab Harbor Jenkins)。 本书前三章可以帮助读者快速掌握Kubernetes核心知识和高频操作;第4、第5章帮助读者快速掌握Kubernetes的阶使用;第6~8章是Kubernetes及其外围系统的综合应用,帮助读者快速积累实战经验。 本书既可以作为云原生及相关行业从业者的技术参考书,也可以作为高等院校计算机、云计算和大数据相关专业的教材。
Jira实战:项目管理与精益看板
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这是一本全面讲解如何用Jira工具平台(尤其是精益看板)为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径,能帮助企业优化研发流程,实现高效的需求管理、项目管理等,提升研发效能,实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分,各部分的侧重不同,以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础(第1~3章) 首先介绍了Jira的常识,以及它的安装与配置;然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶(第4和5章) 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能,以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战(第6~11章) 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘,介绍了精益看板的概念、作用和实现路径,内容非常详尽,企业可以结合自身诉求行参考复用。
机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别
¥53.00
这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作,是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法,又有行业的新热和新趋势。 通过本书,读者将能轻松掌握如下知识: 机器视觉的概念以及索引技术,包括向量空间索引和度量空间索引; 人脸识别技术,以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法; 面向人脸检索的高维空间快速索引技术; 人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测; 面向嵌式设备的人脸识别技术与算法,轻量级的人脸识别技术与算法,以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace; 人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。
企业开源实践之旅:基于红帽客户的开源建设实践案例
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以真实客户案例为基础的,从方法论到实践,从为什么需要云原生的应用转型到如何建设基于源的应用体系,从如何构建企业源治理能力到如何针对企业源软件现状做到安全、合规、管控等的系统书籍。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
¥53.00
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。
编程菜鸟学Python数据分析
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全书共15章,第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python;第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装;第3章讲解编程的常识,包括io、文件系统、编码格式等;第4章介绍Excel和text文本的读写;第5章介绍数据处理神器-pandas;第6章介绍python的编程调试;从第7章始数据分析的范畴,第7章介绍行数据预处理;第8章介绍数据分析的常见问题和方法;第9章介绍在python中如何寻找异常值;第10章介绍相关和回归;第11章介绍聚类技术;第12章介绍决策树技术;第13章介绍关联分析技巧;第14章介绍降维技术;第15章介绍matplotlib绘图。

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