DeepSeek的誕生標志著中國人工智能技術(shù)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，既重塑了全球人工智能（AI）競爭格局，又為我國搶占數(shù)智時代制高點奠定了基礎(chǔ)。當前，高效使用DeepSeek成為黨員干部的一堂必修課。 本書在系統(tǒng)闡述數(shù)智時代的背景特征、發(fā)展趨勢以及AI技術(shù)對經(jīng)濟社會發(fā)展帶來深刻影響的基礎(chǔ)上，詳細介紹了DeepSeek賦能政

本書采用漫畫的形式，通過可愛的小倉鼠們的對話，講述了國產(chǎn)AI模型DeepSeek的基本概念、底層原理、使用方法、實際應(yīng)用場景，以及變現(xiàn)技巧等。第1章介紹DeepSeek的基本概念，告訴大家什么是AI和AIGC，以及DeepSeek的前世今生。第2章介紹DeepSeek的基本原理，包括人機對話的實現(xiàn)、MoE架構(gòu)、MLA機

本書系統(tǒng)講解MCP的技術(shù)原理與應(yīng)用實戰(zhàn)。首先從MCP的基礎(chǔ)知識入手，詳細講解MCP的起源與發(fā)展、架構(gòu)、核心組件（資源、工具、提示模板）、支持的傳輸類型和安全機制等，并通過與API、Agent、FunctionCalling、A2A協(xié)議l等的對比，體現(xiàn)其標準化優(yōu)勢。然后講解如何安裝與搭建MCP服務(wù)器，并以Node.js和

這是一本零基礎(chǔ)也能快速上手的AI編程實操指南，小白讀者可以不寫代碼、不學編程，通過"提問比代碼更重要"的創(chuàng)新理念，手把手教會讀者用AI工具開發(fā)出微信小程序、iOSApp、網(wǎng)頁游戲和AI網(wǎng)站等爆款應(yīng)用。 本書從精準提問、模塊化開發(fā)等核心技巧講起，通過貪吃蛇游戲、MBTI測試小程序等實戰(zhàn)案例，帶讀者完整經(jīng)歷需求分析、開發(fā)調(diào)

《DeepSeek圖解：大模型是怎樣構(gòu)建的》是一本系統(tǒng)講解DeepSeek開發(fā)的技術(shù)指南，傳授大家開發(fā)DeepSeek模型的基礎(chǔ)知識。旨在幫助讀者深入理解DeepSeek的工作機制，并掌握其在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練、推理優(yōu)化及應(yīng)用開發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)。全書共10章，依次介紹文本預(yù)處理、特征提取、文本分類與情感分析、語言的生成、機器翻

"《scikit-learn機器學習超入門：算法原理與實踐》通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開了籠罩在機器學習上方的復(fù)雜數(shù)學“烏云”，讓讀者能以較低的門檻和學習成本快速入門機器學習。 《scikit-learn機器學習超入門：算法原理與實踐》共11章，詳細介紹在Python環(huán)境下學習scikit-lear

"本書首先概述人工智能的基本概念、研究內(nèi)容、研究途徑與方法、分支領(lǐng)域與研究方向、應(yīng)用前景、歷史沿革、現(xiàn)狀與趨勢等，勾畫了人工智能學科的總體架構(gòu)；然后簡要闡述人工智能主要分支的原理、方法和發(fā)展概況，并指出延伸學習的內(nèi)容和方向。全書共11章，內(nèi)容全面、基礎(chǔ)、經(jīng)典而新穎。 本書篇幅適中、層次分明、條理清楚、理例結(jié)合、圖文并

"智能體（Agent）是大模型落地應(yīng)用的重要方向，也是AI應(yīng)用的一個重要風口。為了讓更多非技術(shù)出身的讀者能夠理解Agent，能夠零基礎(chǔ)開發(fā)AI應(yīng)用，我們選擇火山引擎的扣子智能體開發(fā)平臺來設(shè)計開發(fā)自己的Agent�！犊圩娱_發(fā)AIAgent智能體應(yīng)用》配套提示詞文件、PPT課件、190分鐘教學視頻、全書配圖PDF文件、字節(jié)

機器學習是人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，其深度和廣度都在持續(xù)擴展。本書不僅對機器學習基礎(chǔ)知識進行了全面介紹，而且深入討論了各種經(jīng)典和常用的機器學習方法。通過理論與實踐相結(jié)合的方式，幫助讀者理解機器學習的基本原理，掌握常用的方法，并能夠在實際問題中應(yīng)用這些技術(shù)。本書共10章，可分為兩部分。第一部分主要介紹機器學習的背景知識

本書通過在基因、神經(jīng)元和細胞等微觀層面的計算機建模研究神經(jīng)系統(tǒng)與形態(tài)（身體）的協(xié)同演化與發(fā)育。首先介紹演化算法、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等用于理解和模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)及形態(tài)的演化與發(fā)育的計算方法，分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的魯棒性、可演化性、網(wǎng)絡(luò)模體、連通性等重要特性，并提供生物調(diào)控網(wǎng)絡(luò)逆向工程的案例。其次介紹多細胞生長模型和