本書是電梯職業(yè)技術(shù)教學(xué)與實操培訓(xùn)叢書的第二本，主要介紹電梯的電氣控制系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電梯控制中的應(yīng)用。本書緊抓電梯電氣控制系統(tǒng)的應(yīng)用特點，觀點鮮明、條理清晰，原理分析由淺入深，圖文并茂，分析舉例貼近實際應(yīng)用，具有較強的實用性和操作性。本書共8章，主要內(nèi)容包括電梯常用電氣部件、電梯電氣系統(tǒng)組成及構(gòu)造分析、電梯的供電系統(tǒng)

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認識，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)從入門到進階、從理論到實戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜

ChatGPT是當下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識到自己需要構(gòu)建一個完整的學(xué)習(xí)體系，同時本書提供構(gòu)建這個學(xué)習(xí)體系的方法。有了這個學(xué)習(xí)體系，才能真正用好ChatGPT

本書全面審視了人工智能(A)的起源、發(fā)展歷程及其在當代社會中的深遠影響。作為一項關(guān)鍵的賦能型技術(shù)，AI在計算機網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)安全、協(xié)作技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、量子計算、邊緣計算、無人駕駛等多個前沿技術(shù)領(lǐng)域中發(fā)揮著核心作用，推動著前沿技術(shù)的革新和千行萬業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本書旨在為讀者提供一個獨特的視角看待AI，幫助讀者理解AI的

本書致力于探索如何在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，最大限度地提高性能和優(yōu)化顯存使用。本書面向深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，尤其是希望深入了解并提升模型訓(xùn)練效率的工程師與研究人員。隨著深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，如何高效利用硬件資源，減少訓(xùn)練時間，成為當前AI系統(tǒng)工程的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本書從硬件和軟件的基礎(chǔ)知識入手，逐步引導(dǎo)讀者理解和掌握

這是一部從技術(shù)原理、行業(yè)應(yīng)用、商業(yè)價值、投資創(chuàng)業(yè)、發(fā)展趨勢5個維度講解AIAgent的著作，具有科普書和商業(yè)書的雙重屬性。本書首先詳細介紹了AIAgent的技術(shù)路徑及其在11大領(lǐng)域的應(yīng)用，豐富的應(yīng)用案例可以幫助讀者深度理解AIAgent產(chǎn)品形態(tài)與服務(wù)方式；然后深入探討了AIAgent的商業(yè)價值與商業(yè)生態(tài)，并對AIAge

近年來人工智能特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到了飛速發(fā)展，這背后離不開計算機硬件和軟件系統(tǒng)的不斷進步。在可見的未來，人工智能技術(shù)的發(fā)展仍將依賴于計算機系統(tǒng)和人工智能相結(jié)合的共同創(chuàng)新模式。本書介紹了前沿的系統(tǒng)和人工智能相結(jié)合的研究工作，包括AIforSystems和SystemsforAI，以幫助讀者更好地尋找和定義有意義的研究問

本書全面、系統(tǒng)地介紹了單機和分布式圖分析算法的理論基礎(chǔ)、框架、實戰(zhàn)應(yīng)用等，側(cè)重理論與實踐相結(jié)合。在內(nèi)容組織上，首先，本書整體介紹圖分析技術(shù)的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀，并分析圖分析技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。其次，本書系統(tǒng)介紹了以下內(nèi)容：單機圖分析算法的基本原理、常用場景和基礎(chǔ)解法；分布式圖分析技術(shù)的關(guān)鍵步驟解析及調(diào)優(yōu)策略指導(dǎo)；業(yè)界經(jīng)典的大數(shù)

《PyTorch深度學(xué)習(xí)項目教程》根據(jù)初學(xué)者的學(xué)習(xí)曲線和職業(yè)生涯成長規(guī)律，由淺入深設(shè)計了5個基礎(chǔ)項目和3個綜合項目�；�礎(chǔ)項目包括手寫數(shù)字識別、二維曲線擬合、貓狗圖像分類、提升貓狗圖像分類的準確率和文本翻譯，引導(dǎo)讀者使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法框架，深入探討了深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理及實現(xiàn)、算法訓(xùn)練與評

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