"《大模型編程實踐與提示工程》深入淺出地介紹了提示工程在大模型編程實踐中的重要性及其具體應(yīng)用。作為人工智能專家,作者展示了如何借助大模型來優(yōu)化業(yè)務(wù)任務(wù),構(gòu)建商業(yè)解決方案以及創(chuàng)建強大的推理引擎。此外,通過探討提示工程和對話式編程,本書還介紹了如何借助自然語言來掌握新的編碼技術(shù)!洞竽P途幊虒嵺`與提示工程》面向軟件專家、架
"本書系統(tǒng)介紹群體智能的基本概念、主要方法與算法及其典型應(yīng)用,首先簡要介紹了有關(guān)群體智能的基本概念、研究現(xiàn)狀與未來發(fā)展以及一般**化問題及典型方法;其次重點介紹了三種典型的群體智能優(yōu)化算法——粒子群優(yōu)化、蟻群優(yōu)化和煙花算法;然后介紹了多種新型群體智能優(yōu)化算法和基于群體的進化計算方法,這些覆蓋了更為廣泛的新型方法;之后專
"人工智能時代,AI技術(shù)的應(yīng)用給各行各業(yè)帶來巨大的變化。而Midjourney、StableDiffusion、文心一格等AI繪畫軟件的出現(xiàn),更是為藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域注入了新的活力,極大地拓展了創(chuàng)意表達的邊界!禔I攝影與后期制作101例(100集視頻課)》就以Midjourney為基本工具,通過101個AI攝影案例,詳細介
"Python是當今使用最為廣泛的開發(fā)語言之一,被認為是開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的**語言。《深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)實踐(TensorFlow+Sklearn+PyTorch)(微視頻版)》通過9個綜合實例,詳細講解了使用Python語言開發(fā)大型深度學(xué)習(xí)項目的過程,這些項目在現(xiàn)實應(yīng)用中具有極強的代表性。第1章講解了AI智能問答系統(tǒng)的
本書詳細闡述了高校在數(shù)字化與智能化浪潮中的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn),旨在幫助高校構(gòu)建高效、安全的網(wǎng)絡(luò)體系。本書內(nèi)容涵蓋網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ)理論、高校網(wǎng)絡(luò)安全教育、大數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)安全的影響、技術(shù)應(yīng)用、安全管理策略等方面;不僅分析了高校網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀,還結(jié)合近年來國內(nèi)外高校實際案例,提供了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露等安全風(fēng)險的具體方案;
當前,隨著ChatGPT的火熱發(fā)展,其背后的AIGC技術(shù)引發(fā)了廣泛關(guān)注,越來越多的企業(yè)開始布局AIGC領(lǐng)域,搶抓新時代下的發(fā)展機遇。本書就聚焦AIGC,講解其帶來的技術(shù)變革,并對其在實際場景中的應(yīng)用進行剖析。首先,本書對AIGC的內(nèi)在邏輯、底層基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)態(tài)勢、競爭格局等進行講解,以加深讀者對AIGC的認知。其次,本書系
《數(shù)據(jù)凈界》是一本由行業(yè)資深人士組成的團隊撰寫的全面指南,旨在提供關(guān)于管理永久性和可持續(xù)性數(shù)據(jù)清除的詳盡指導(dǎo),同時確保符合監(jiān)管、法律和行業(yè)標準。本書深入探討了數(shù)據(jù)凈化的原因、方法和時機,強調(diào)了數(shù)據(jù)凈化作為IT運營中實現(xiàn)循環(huán)的重要組成部分。作者還討論了關(guān)于數(shù)據(jù)清除的幾個新標準,包括IEEE和ISO即將發(fā)布的標準數(shù)據(jù)凈化如
本書以機器人視覺為主題,系統(tǒng)地介紹了該領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)以及相關(guān)的應(yīng)用與發(fā)展趨勢。本書詳細講解了圖像成像原理、圖像處理技術(shù)、立體視覺、深度估計、視覺特征提取與匹配、視覺定位與建圖、目標識別、目標位姿估計等多個方面的內(nèi)容,不僅為讀者提供了扎實的理論基礎(chǔ),也能幫助其了解最新的技術(shù)進展和應(yīng)用實例。本書圍繞機器人視覺主題
作者憑借在全球不同國家和行業(yè)內(nèi)的多年實踐經(jīng)驗,從戰(zhàn)略規(guī)劃、技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計到人力資源管理、團隊建設(shè)和流程優(yōu)化等多個維度,為企業(yè)的現(xiàn)代化改造提供了全面的指導(dǎo)。本書討論了通過引入沃德利地圖、事件風(fēng)暴、產(chǎn)品分類、領(lǐng)域劃分、團隊拓撲、松耦合軟件架構(gòu)、內(nèi)部開發(fā)者平臺、數(shù)據(jù)網(wǎng)格、現(xiàn)代化戰(zhàn)略、學(xué)習(xí)與提升技能來加快企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和服
本書介紹了近年快速發(fā)展的一種數(shù)學(xué)算法——粒子群優(yōu)化算法,該方法在計算科學(xué)領(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域、工程實踐領(lǐng)域正發(fā)揮越來越大的作用。全書分為8章,系統(tǒng)介紹自學(xué)習(xí)型粒子群優(yōu)化算法的思想來源、理論依據(jù)、實現(xiàn)方法及在函數(shù)優(yōu)化、圖像處理、電力優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等方面的應(yīng)用,旨在幫助讀者了解自學(xué)習(xí)型粒子群優(yōu)化算法的核心思想和算法框架,