本書(shū)是由北京交通大學(xué)模擬電子技術(shù)課程組編著的《模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)（微課版支持ARH5交互）》（ISBN：978-7-115-60890-1）一書(shū)的配套教材，共三部分內(nèi)容。第一部分是主教材中各章的習(xí)題解析及參考答案，通過(guò)對(duì)主教材中緒論、半導(dǎo)體器件基礎(chǔ)、基本放大電路、放大電路的頻率響應(yīng)、負(fù)反饋放大電路、模擬集成放大電路基礎(chǔ)、

優(yōu)化提示詞是用好GPT的關(guān)鍵。本書(shū)基于GPT，討論提示詞的使用技巧和優(yōu)化方法。本書(shū)不僅討論如何讓GPT不再胡說(shuō)八道，如何用GPT解決各種問(wèn)題，如何讓GPT了解用戶(hù)的需求，如何讓GPT記憶力超群，還講述如何應(yīng)用GPT，如何讓GPT自動(dòng)運(yùn)行，如何打造商業(yè)級(jí)別的GPT，如何辨別GPT生成的內(nèi)容。無(wú)論你是職場(chǎng)人士，還是在校大學(xué)

本書(shū)以Notion為操作平臺(tái)，通過(guò)實(shí)例講解如何應(yīng)用Notion和NotionAI來(lái)輔助完成任務(wù)，以幫助讀者提高工作、學(xué)習(xí)效率和更好地規(guī)劃生活。本書(shū)采用功能講解實(shí)訓(xùn)案例的模式編寫(xiě)。在功能講解部分，本書(shū)通過(guò)實(shí)戰(zhàn)案例詳細(xì)介紹Notion的基礎(chǔ)功能和三大核心元素（塊、頁(yè)面、數(shù)據(jù)庫(kù)），以及NotionAI的使用方法。在實(shí)訓(xùn)案例部

本書(shū)旨在全面闡述人工智能在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，并探討其未來(lái)發(fā)展方向。在人工智能與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的交織下，智能網(wǎng)絡(luò)成為信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和通信工程等領(lǐng)域的重要研究方向。本書(shū)通過(guò)對(duì)軟件定義網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化、機(jī)器學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)管理與優(yōu)化中的應(yīng)用等核心技術(shù)的深入解析，詳細(xì)介紹了智能網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施、路由與擁塞控制、QoS/Qo

本書(shū)全面且深入地呈現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識(shí)體系，系統(tǒng)梳理了該領(lǐng)域的核心知識(shí)，闡述了深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念、基礎(chǔ)理論及核心思想，剖析了當(dāng)代深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與技術(shù)。全書(shū)共20章。本書(shū)首先介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、基本概念及其在諸多領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷、圖像合成等）產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響；繼而深入探討支撐深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理，包括概率、標(biāo)準(zhǔn)分布等；在

本書(shū)系統(tǒng)地探討了軟件工程從1.0到3.0的演進(jìn)歷程，深入剖析了軟件工程3.0的新范式及其核心特征。書(shū)中詳細(xì)介紹了軟件工程3.0的實(shí)施策略和路線(xiàn)圖，以及提示工程、RAG、智能體、數(shù)據(jù)治理、模型工程和安全治理等核心能力的建設(shè)。通過(guò)對(duì)需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、UI生成、結(jié)對(duì)編程、測(cè)試智能化和運(yùn)維監(jiān)控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的實(shí)踐案例分析，全面重

本書(shū)是為華為手機(jī)用戶(hù)打造的攝影與短視頻創(chuàng)作指南，內(nèi)容涵蓋多個(gè)方面：拍攝設(shè)備的選擇與操作技巧；構(gòu)圖、景別、光線(xiàn)和色彩等決定影像畫(huà)面美感的要素；短視頻鏡頭的基礎(chǔ)知識(shí)與實(shí)用組接技巧；華為手機(jī)的常用拍攝功能與簡(jiǎn)單實(shí)用的拍攝技巧；短視頻的后期剪輯、音頻編輯、字幕編輯與特效制作等。無(wú)論讀者是想要提升日常拍攝水平，還是希望創(chuàng)作出爆款

如今，以DeepSeek為代表的AI工具迅速崛起，深刻地改變了人類(lèi)獲取與處理信息的方式。但在應(yīng)用DeepSeek的過(guò)程中，很多人發(fā)現(xiàn)，向DeepSeek提出問(wèn)題后，得到的回復(fù)往往不盡如人意，或是過(guò)于寬泛、缺乏針對(duì)性，或是未能切中要點(diǎn)、不能解決實(shí)際問(wèn)題。導(dǎo)致這一問(wèn)題的根本原因是，提問(wèn)者缺乏有效的提問(wèn)技巧，無(wú)法精準(zhǔn)引導(dǎo)AI

本書(shū)全程圖解式講解，通過(guò)大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學(xué)習(xí)大模型的枯燥和復(fù)雜。 全書(shū)分為三部分，依次介紹語(yǔ)言模型的原理、應(yīng)用及優(yōu)化。第一部分理解語(yǔ)言模型（第1~3章），解析語(yǔ)言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構(gòu)，幫助讀者建立基礎(chǔ)認(rèn)知。第二部分使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（第4~9章），介紹如何使

本書(shū)以Rhino8.0中文版作為操作平臺(tái)，采用由淺入深、循序漸進(jìn)的方式，全面而系統(tǒng)地介紹Rhino8.0各項(xiàng)功能的基本操作方法，以及人工智能（ArtificialIntelligence，AI）輔助設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)理論及應(yīng)用技巧。 本書(shū)涵蓋諸多實(shí)用的案例研究、詳盡的操作指南與技巧，以及對(duì)設(shè)計(jì)理念的深刻剖析，旨在幫助讀者掌握R