本書內容系統(tǒng)、全面，全書共11章，歸結為3部分進行介紹。第1部分主要介紹Python程序設計基礎，包括Python的內建數(shù)據(jù)結構(列表、元組、字典和集合)、Python語句、Python函數(shù)、Python面向對象程序設計和Python數(shù)據(jù)可視化等。第2部分主要介紹Python數(shù)據(jù)分析基礎，包括NumPy工具、Pytho

在機器學習領域，優(yōu)化的核心目標是用最少的計算資源獲取最準確的預測結果無論是規(guī)劃最短配送路線、確定最優(yōu)定價策略，還是生成最精準的推薦。當傳統(tǒng)方法因效率低下或成本過高而顯得力不從心時，貝葉斯優(yōu)化可以利用概率論的知識，為高效調優(yōu)機器學習函數(shù)、算法及超參數(shù)提供革命性的解決方案。《機器學習貝葉斯優(yōu)化》一書將教你如何運用貝葉斯方法

本書是一本面向職場人士的AI工具書，旨在幫助讀者掌握與DeepSeek、Kimi、Qwen、ChatGLM、ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Grok等主流大語言模型高效協(xié)作的能力。通過系統(tǒng)學習提示詞工程的方法與技巧，讀者能夠在AI時代充分挖掘這些工具的潛力，提升工作效率。本書共7章，內容層次分明

MetaLearning得到的算法能依據(jù)自己表現(xiàn)的反饋信號及時地調整其結構和參數(shù)空間,進而在新環(huán)境中通過累計經(jīng)驗提升表現(xiàn)性能，是走向機器自主學習和邁向強人工智能的關鍵一步。本書適用于所有對人工智能感興趣的讀者。作者面向metalearning甚至是機器學習的初學者，從學習者的視角，通俗易懂地描述metalearning

《DeepSeek大模型:技術解析與商業(yè)應用》系統(tǒng)講解了DeepSeek大語言模型的技術原理與商業(yè)實踐，既深入剖析模型的核心原理，又提供切實可行的實踐指導。全書共分為10章，從基礎概念入手，逐步闡明模型架構、本地部署方法，并詳細解析了DeepSeek提示詞的思維鏈，指導用戶如何根據(jù)不同需求設計有效的提示詞，以實現(xiàn)高效的

《深入理解PyTorch》詳細闡述了與PyTorch相關的基本解決方案，主要包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構、結合CNN和LSTM、深度循環(huán)模型架構、高級混合模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、使用PyTorch生成音樂和文本、神經(jīng)風格遷移、深度卷積GAN、利用擴散生成圖像、深度強化學習、模型訓練優(yōu)化、將PyTorch模型投入生產(chǎn)、移動設備上的

DeepSeek作為新一代AI工具，正以智能助手的角色姿態(tài)，打破傳統(tǒng)AI工具的技術隔閡，將復雜算法轉化為觸手可及的生產(chǎn)力。本書的誕生，正是為了幫助每一位用戶跨越技術鴻溝，解鎖DeepSeek的全場景應用潛能。本書共7章，第1、2章幫助讀者搭建知識體系，了解從注冊到生成回答的完整流程；第3章作為核心樞紐，系統(tǒng)傳授向Dee

本書是一本全面介紹Manus智能體及其應用的實用指南，旨在幫助讀者深入了解Manus的核心技術、獨特優(yōu)勢以及在各個領域的廣泛應用，為讀者在智能化時代的學習、工作和生活提供有力支持。無論是對于技術愛好者、職場人士、企業(yè)管理者，還是對于希望提升生活效率和質量的普通讀者，本書都具有重要的參考價值，能夠幫助讀者開啟智能體應用的

本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統(tǒng)的經(jīng)驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統(tǒng)。本書首先概述機器學習相關概念和數(shù)據(jù)管理原則，涵蓋數(shù)據(jù)管理、機器學習模型、評估質量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學習模型及其生命周期；最后講述如何將機器學習引入組織，以及引入后組織會發(fā)生什么等復雜問題。

本書摒棄了復雜的理論和公式，聚焦于實戰(zhàn)操作，結合詳細的代碼示例、實戰(zhàn)技巧和應用案例，全面展示了DeepSeek平臺的開發(fā)方法及核心技術，旨在為開發(fā)者提供一條清晰且快捷的學習路徑。全書共分為6章，系統(tǒng)介紹了DeepSeek的基礎知識和高級功能。首先講解了API的使用、應用開發(fā)原理、核心技能（如API密鑰管理、數(shù)據(jù)安全和性