物联网系统开发:从0到1构建IoT平台 第2版
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本书是一部从技术原理、工程实践、设计模式和最佳实践等多个维度详细讲解物联网系统和产品发的著作。它涵盖物联网应用发80%的场景,能指导读者零基础的读者从0到1构建一个功能齐备的物联网平台,并附有代码和解释。本书既有作者在物联网行业多年实操经验的总结,也结合了作者在高校的多年教学实践经验,是一本既适合高校学生、物联网初学者,也适合有经验的物联网发者和架构师阅读的佳作。 本书第1版是物联网系统发领域的畅销书,几乎零差评。第2版新增了全面解析MQTT 5.0协议特性的内容,同时,为了适配EMQX最新版本,对书中的相关代码和配置均行了更新。 全书共14章,分为三大部分: 第一部分(第1~2章)物联网基础 介绍物联网基础知识,涵盖物联网的概念和常用协议。 第二部分(第3~6章)MQTT协议详解与实战 详细讲解MQTT协议,通过详尽的示例代码对物联网的核心协议——MQTT协议的规范和特性行讲解。内容包括MQTT 3.1.1和MQTT 5.0。 第三部分(第7~14章)实战:从零始搭建一个IoT平台 物联网平台发实战,讲解如何使用源组件从0到1构建一个功能完备的物联网平台。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说,主要分为两部分内容: 部分介绍性能分析,包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述,还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会,以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外,还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单,包括循环优化、向量化、函数内联等,并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题(如缓存未命中、分支预测错误等)的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说,这本书也很有用。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作,旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章:第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率;第4~9章主要讲解6类经典图算法,包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等,一共20余种算法,详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用,旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅,深浅出、重突出,既适合门读者阅读,又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。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、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
深入理解物联网
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本书以AIoT为主线,由浅深、循序渐地剖析AIoT概念、技术与应用,力求构建脉络清晰的AIoT知识体系,为一步学习AIoT技术下基础。本书由9章组成,系统地介绍了从IoT到AIoT的发展过程,讨论了AIoT智能硬件、智能人机交互,以及可穿戴计算设备、智能机器人在AIoT中的应用,介绍了AIoT技术与网分类,讨论了5G移动边缘计算的概念、技术与应用,探讨了6G与AIoT相关的研究与发展愿景,讨论了AIoT核心交换网结构特,以及AIoT隐私保护与区块在AIoT安全中的应用等。本书可供物联网技术研究与产品研发人员、技术管理人员阅读,也可作为物联网工程专业、计算机与信息技术相关专业的教材或参考书。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起,世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中,作者帮助大家专注于产品体验,而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略,了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计,以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书,你将可以: 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇,涉及9章内容,涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目,知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务,这些资源包括全书所有实例的源文件和素材,同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看,方便读者循序渐地行练习,并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强,讲解由浅深且循序渐,知识涵盖面广又不失细节,非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时,本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册,还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者,都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读,提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”,互联网的特征是“放”,核心精神是“放共享,合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网(阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网)的代际更迭;然后,用通俗的语言,以IPv4和IPv6协议为基础,介绍了互联网标志性技术,科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展;最后,分析了如日中天的元宇宙的概念,对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑,提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议;分析了互联网面临的国际形势,并提出要警惕互联网领域的霸权行为;提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用,提出“信息素养的提高尤为重要”的观;重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级;并提出互联网发展的“五阶段模型”,得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
Web漏洞分析与防范实战:卷1
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知道创宇核心的安全研究部门,持续在网络安全领域行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的源分享和推广。本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础,结合团队多年的网络安全研究和实践经验,系统地介绍了网络安全中常见的漏洞类型、攻手段以及相应的防御策略。每个章节都以实际案例为例,通过分析案例中的漏洞成因、攻过程和防御方法,使读者能够直观地理解网络安全的实战操作。此外,本书还注重于工具和技术的介绍,以一个章节的篇幅介绍了代化的防御工具体系,使读者能够在实际工作中快速应用。在写作风格上,采用通俗易懂的语言,避免过多的专业术语和复杂的技术细节,力求使即使没有专业计算机背景的读者也能够顺利阅读和理解。通过学习本书,你可以获得以下知识。(1)从前端安全方向真实案例中总结出的知道创宇实验室的前端安全攻和防护的相关思路。(2)从各种后端安全漏洞的真实案例中总结出的不同类型漏洞的攻方式和技巧。(3)各类客户端和服务端中存在的文件读取漏洞。(4)渗透测试中各种常见的各种攻手段及其防御策略。(5)以Pocsuite3的流量监控规则来预防、检测和响应安全威胁的重要手段。(6)利用防御工具如Pocsuite3和pfSense防火墙来构建强大网络安全防线。(7)现代防御体系中10个具有代表性的领域的基本防御思路、防御效果和常用工具。
大数据SQL优化:原理与实践
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这是一本站在一线发人员的视角,从SQL的本质出发,采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式,深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员,期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理,掌握SQL优化的落地实践方法,从而真正“玩转”大数据SQL优化技术,根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。本书共分为4篇,包括10章。认知篇(第1章)主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今最终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊,大数据SQL从业者目前面临的主要问题,以及调优的两个根本目标。原理篇(第2章)以深浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛,本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例,从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。实践篇(第3~9章)首先深解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性,然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本,探索SQL优化(包括结构与参数调优、子查询优化、连优化、聚合优化)的解决思路和方法论,并给出作者多年总结的一些“坑”。案例篇(第10章)以实践篇的各种真实需求调优历程为基础,以带面,以小明大,分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例,还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写,带你一次性学透BEV,实现快速落地与创新。在内容设计上,本书以BEV主流技术与工程实践为主线,系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法,助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架,强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集,如KITTI、nuScenes和Waymo,并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术,涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法,如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
推荐系统
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作为人工智能和机器学习的应用方向之一,推荐系统不仅在学术界积累了众多文献著作,在互联网业界也有着广泛的落地实践,已服务过数亿用户,其算法和系统设计相当复杂。本书结合互联网大规模应用场景的实践需求,回顾了推荐系统的发展历史,解析了核心算法、系统架构、评估方法等诸多推荐系统涉及的方向,具备很强的实用性。内容包括推荐系统介绍、推荐系统原理、推荐系统经典链路、推荐系统进阶、推荐系统内容审核与冷启动、推荐系统架构、推荐系统评估。 本书适合*器学习基础的学生、算法工程师,以及互联网行业从业人员阅读,也适合想了解推荐系统的跨行业人员阅读。
AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
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这是一本立足企业的真实痛点,以DeepSeek大模型为“智能大脑”,以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”,全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方,均有丰富的项目经验,这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合,致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟,将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力,助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇,共17章。 概念与挑战篇:厘清与数据治理相关的概念与挑战,直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点,系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境,勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图,*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇:深入数据治理的“深水区”,针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域,逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论,让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇:拒绝空洞说教,主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架,从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用,让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇:将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法,并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果,本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想,系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用,包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战,以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算,可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角,也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
内容理解:技术、算法与实践
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这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作,由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写,全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。 第一部分 内容理解(第1~7章) 首先,详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解,帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着,讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后,介绍了两个主流的内容理解框架,并结合一个自研的多模态内容理解框架,阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成(第8~11章) 详细讲解了内容生成的技术细节,结合作者团队在业务实践中探索的应用案例,从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作,介绍了内容创作的全栈技术,能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量(第12~14章) 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题,比如标题党、假新闻、低俗图片等,介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外,还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。

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