本書深入探討了如何使用AI大模型技術(shù)全方位優(yōu)化小程序的開發(fā)流程。全書涵蓋了從需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、編碼到調(diào)試與測(cè)試的完整開發(fā)過(guò)程，強(qiáng)調(diào)大模型工具不僅能提升項(xiàng)目的開發(fā)效率，還減少了人為錯(cuò)誤。既講解了小程序開發(fā)的基礎(chǔ)知識(shí)，如前端技術(shù)棧、云函數(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等，也介紹了大模型輔助編程方法和開發(fā)技巧。本書既可以幫助有經(jīng)驗(yàn)的小程序開

少年學(xué)AI：DeepSeek高效學(xué)習(xí)指南

ONNX(OpenNeuralNetworkExchange，開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換)是一種開放格式，用于存儲(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。ONNX由微軟和Facebook于2017年共同推出，旨在促進(jìn)不同深度學(xué)習(xí)框架之間的模型交換和互操作性。ONNX定義了一組與環(huán)境和平臺(tái)無(wú)關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)格式，使得AI模型可以在不同的框架和環(huán)境下交互使用。經(jīng)

DeepSeek+Dify+Ollama全棧AI開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：前端本地部署到大模型集成訓(xùn)練

在AI浪潮席卷全球的今天，DeepSeek不僅能夠提升工作效率，更能有力賦能行業(yè)發(fā)展。 本書從AI的歷史與現(xiàn)狀講起，全面剖析了DeepSeek的應(yīng)用。特別是在自媒體領(lǐng)域，無(wú)論是內(nèi)容生產(chǎn)、熱點(diǎn)追蹤、多平臺(tái)適配，還是實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，DeepSeek都產(chǎn)生了重大影響。書中還詳細(xì)介紹了DeepSeek工具的使用方法，包括賬號(hào)配置

本書直擊人工智能技術(shù)的本質(zhì)和方法的底層邏輯，將人工智能的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)理論、產(chǎn)業(yè)成果以淺顯的實(shí)例形態(tài)展現(xiàn)在讀者面前，幫助讀者了解人工智能的發(fā)展過(guò)程與基本知識(shí)，熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與市場(chǎng)需求，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用能力，并增強(qiáng)讀者對(duì)人工智能技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方法的理解和進(jìn)一步學(xué)習(xí)能力，是初學(xué)者理想的入門書。

本書是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書，深入淺出地講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用，不僅注重給理論添加淺顯易懂的解釋和詳述，而且探討何種創(chuàng)新思維或科學(xué)思維可以產(chǎn)生或引導(dǎo)出某個(gè)理論，讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)理論過(guò)程中自然地培養(yǎng)創(chuàng)新思維與科學(xué)思維。本書知識(shí)點(diǎn)包括回歸分析、k-近鄰算法、決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)、模型性能評(píng)估、集成學(xué)習(xí)、降維方法、

當(dāng)前，DeepSeek作為AI領(lǐng)域的一個(gè)新熱點(diǎn)和新風(fēng)口，受到資本和各類企業(yè)的廣泛關(guān)注。本書聚焦DeepSeek，對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)講述。本書分為三篇，上篇詳細(xì)介紹DeepSeek的基礎(chǔ)理論知識(shí)、技術(shù)架構(gòu)等，讓讀者對(duì)DeepSeek有初步的了解；中篇講述DeepSeek操作攻略，包括準(zhǔn)備工作、問(wèn)題處理和進(jìn)階操作等；下篇從電商、

本書通過(guò)30個(gè)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法的實(shí)際案例,為讀者提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案,以便進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的過(guò)程進(jìn)行介紹,分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用,并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)、快速掌握人工智能程序開發(fā)方法,本書配套提供項(xiàng)目設(shè)

本書內(nèi)容包括模擬自然界中生物和動(dòng)物的覓食行為、尋偶行為、交配行為、遷徙策略、狩獵策略等過(guò)程中蘊(yùn)含的優(yōu)化機(jī)制和群體智能行為,原創(chuàng)的106種群智能優(yōu)化算法。這些生物和動(dòng)物有分布在廣袤土地上螞蟻、蜜蜂、螢火蟲、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢蟲等多種昆蟲,有浩瀚海洋中的麟蝦、被囊群、水母、口孵魚、海豚、鯨魚等多種魚類,有茂密森林草