OpenClaw时代的OPC:一人公司从0到1方法论
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本书是一部系统研究AI时代OPC这一新型商业组织形态的著作。它既是一部关于AI时代组织进化的认知之书,也是一部关于超级个体如何完成系统化跃迁的实践手册。本书试图回应我们这个时代的核心命题:随着大模型、AI Agent、自动化工作流与数字基础设施日益成熟,当技术把过去属于公司的能力重新交还给个体时,我们是否已经准备好像经营一家公司那样重新经营自己。
新智:从工业革命走向全业革命
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作者将新一代AI技术置于工业文明的延长线上,揭示其作为“时代级通用技术”——如蒸汽机、电力和计算机——如何驱动生产方式、社会结构乃至人类认知范式的重塑。书中既有对新范式、新生态、新AI等前沿话题的热点追踪,也有对新工软、新工网、新智机等技术逻辑的冷静剖析,更饱含对人类命运的深切关怀。本书既是一部产业变革的观察记录,也是一场关于文明走向的思想对话,为身处变革洪流的读者呈现一份兼具理性深度与人文温度的价值坐标。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累,结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识,*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性,旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术,掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识(第1~5章)?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入,系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术,以及分布式训练的基础知识,为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术(第6~11章)?? 首先,深入解析DeepSeek的模型架构创新,包括 MoE、MLA与分词器设计,探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题,揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后,聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化,涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化,为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告,更重视将前沿理论与工业实践相结合,帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势,为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
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本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图,提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值,以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息,以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想,并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计(及其后续实施)能够长期保持价值。第9章对全书进行总结,提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
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。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
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本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线,本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重,不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑,更通过丰富的代码注解与可视化案例,将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员,还是致力于优化重建流程的开发工程师,都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景,奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础,详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心,从源码层面剖析位置编码、分层采样,并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术,详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用,介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈,探讨跨平台加速与优化策略,助力模型*部署。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内,语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型(LLM)这一细分领域,在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景,并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章,内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异;依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力,并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此,作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合,指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中,并通过Copilot 提升生产效率;同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型(LLM)——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵;它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图,而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
软件漏洞检测与修复
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软件漏洞是当前软件安*临的*大挑战,如何尽可能早地检测与修复软件漏洞,减少漏洞带来的危害?本书以软件安全为基础,致力于深入探讨软件漏洞检测与修复的方法与技术,涵盖了软件漏洞概述、静态分析、漏洞静态检测、漏洞动态检测、漏洞自动修复、漏洞检测与修复技术在移动终端的应用等内容。通过方法的归纳、技术的对比和实例的详尽分析,本书旨在从理论到实践、从传统到前沿,对软件漏洞检测与修复进行*而深入的阐述。本书的目标读者是研究生和科研人员,特别是关注软件漏洞检测与修复领域前沿研究和未来发展趋势的研究人员和从业人员,也可作为相关领域教育培训班的教材。
复杂系统架构设计实战:从架构设计原理到*公司面试
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本书系统讲解复杂系统架构设计知识,兼具理论深度与实践价值。全书分为三部分,先阐述系统设计基础概念、分布式系统属性及核心定理与数据结构;再详解DNS、负载均衡器、数据库、分布式缓存等核心组件的设计与实现;*后通过API设计、安全防护等实践内容及URL短链、仿Twitter/Instagram/Google Docs等真实案例,结合面试指南与实用手册,助力读者掌握系统设计思维。本书面向软件工程师、面试求职者等群体,既夯实理论基础,又提供实操方法,帮助应对系统设计面试与实际工作中的复杂问题。
Effective Rust:编写高质量Rust代码的35个有效方法
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本书是Rust编程进阶指南,面向有基础的学习者。第1章讲解类型系统,涵盖基本类型、枚举等及类型转换等技巧;第2章聚焦Traits,介绍标准库Traits及设计原则;第3章解析生命周期、借用检查器等核心概念;第4章探讨依赖项管理,包括语义化版本、可见性等;第5章介绍文档、宏、测试等工具使用;第6章涉及no_std环境、FFI交互等进阶内容。全书通过具体条款提供实用建议,帮助读者写出规范、*的Rust代码。如果你是一名具备现有编译型语言经验的软件工程师,或者你在将Rust语法的基础理解转化为实际可运行的程序时遇到了困难,那么这本书正是为你量身打造的。本书聚焦于Rust与其他编译型语言之间的概念差异,并提供了程序员可轻松遵循的具体建议。通过学习本书,你将很快写出流畅的Rust代码,而非蹩脚的“C++翻译版”代码。
芯片形式化验证原理、方法与实战
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本书系统介绍了形式化验证的概念和原理,并通过丰富的实例生动展示了形式化验证所需的TCL和SVA语言语法规则,同时揭示了其在商业上的潜在价值和广阔前景。书中以目前广泛采用的RISC-V架构为例,借助新思科技的VC Formal形式化验证工具,深浅出地讲解了各种形式化验证应用的流程、使用方法以及常见陷阱,为读者提供了从基础知识到高级应用的学习途径。 本书包括三个部分: ? 基础篇(第1~6章),主要介绍形式化验证的工具、语言和设计; ? 实战篇(第7~13章),主要展示相关工具的使用方法、常见问题以及对应的解决方案; ? 阶篇(第14~17章),主要探讨简化、签核和加速等关键形式化验证技术。 本书不仅适合芯片设计和发领域的从业人员快速门和实践形式化验证,也可以作为电子工程等相关专业的教学参考书。
AI赋能:大模型概念、技术及企业级项目应用
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本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用,帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章:初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。 本书提供了详细的大模型选型和建设标准,旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南,帮助读者了解如何建设、部署和应用大模型。本书详细介绍了企业大模型项目的实施方法,从项目规划到工程化部署,并通过具体的企业应用实践案例,展示了大模型在基座型基础设施、企业知识中台、业务知识库、智能体及个人办公智能辅助工具中的强大应用潜力,帮助读者在实践中掌握应用大模型的关键技术和管理能力。 本书的读者对象为人工智能、机器学习和数据分析等领域的从业人员,对企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者,希望通过大模型技术和实施方法增强自身技能的技术研究者和开发者,以及对大模型技术感兴趣并希望深入了解和探索这一前沿科技及其应用场景的读者。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册,全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特,以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章:ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3~8章是本书核心内容,充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上,本书将具体场景、人的需求,如市场营销人员如何生成好的文案创意,英语学习者如何练习与反馈,家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等,与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上,本书遵循“授人以鱼,不如授人以渔”的原则,先介绍基础的知识和方法,再具体的例子场景。这样,读者可以在好基础,获得一些启发与思考后,再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展,但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性,能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者,各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
豆包*办公:AI 10倍提升工作效率的方法与技巧
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AI已成为职场的场券,你准备好了吗? 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南,它以流行的豆包为工具,从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论,得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎发者社区,以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事,必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法,为读者下AI基础;然后,详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法,以及7种好用的结构化提示词框架,为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔,本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景,以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案;也授人以鱼,本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板,可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用豆包、轻松驾驭AI,提升职场核心竞争力,成为AI时代的弄潮儿!
现代CPU设计
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本书以CPU设计为主线,系统贯通讲解其基本理论与实现技术,整体逻辑按照“设计方法学-设计实现技术-性能评估分析”三部分组织,其中的设计实现技术作为主体部分按照先指令架构、后硬件结构,先单核、后多核的顺序递进展开。内容涵盖计算机系统的基本组成及其工作过程、指令系统结构、CPU流水线设计、处理器前端和后端、存储子系统、多核处理器、片上互连系统设计,以及处理器性能量化分析和评估。本书主要面向计算机专业的学生、从事CPU设计与研发的工程师以及对计算机技术感兴趣的研究人员。
统计思维:用Python学透探索性数据分析(原书第3版)
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本书是面向零基础读者的Python探索性数据分析与统计学入门实战读物,秉持“统计是实用数据工具”的核心理念,区别于传统数理统计的理论教学模式,聚焦实操落地,适配具备基础Python能力、无深厚数学与统计功底的学习者。全书严格贴合真实数据分析工作流程,层层递进拆解核心技能,内容分为三大模块:基础模块讲解数据导入清洗、数据分布表征、各类经典统计分布建模方法,依托NumPy、Pandas、empiricaldist库实现基础数据处理与可视化;进阶模块聚焦变量关联挖掘,详解相关性分析、*小二乘拟合、多重回归、逻辑回归等核心技法,助力读者搭建数据预测模型;高阶模块覆盖时间序列分析、生存分析、中心极限定理、假设检验等专业内容,完善数据分析全栈能力体系。全书所有案例与练习均采用多领域真实公开数据集,贴合实际业务场景。第3版完成*迭代,整体迁移至Jupyter Notebook环境,简化代码逻辑、优化工具应用、更新习题体系,支持在线交互式运行,读者可通过实操模拟直观理解抽象统计概念,规避理论学习误区,*掌握可落地的统计分析技能,轻松实现从理论认知到实战数据分析的进阶。
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。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线,深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者(2005年正式App发领域)。曾在百度负责多个App的技术架构构建,全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华,是一本真正的干货集。 基础篇(第1~3章),从作者百度讲起,带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例,以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知,包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容,为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇(第4~12章), 围绕搜索全流程业务展,包括搜索客户端中并行化响应输的实现,以及可扩展网页(即功能插件化)、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇,读者可更深理解搜索App的业务流程,掌握技术架构的工作原理,并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇(第13章),从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
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。

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