"本書循序漸進(jìn)地介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)與常用方法，全面細(xì)致地提供了深度學(xué)習(xí)操作的原理和在深度學(xué)習(xí)框架下的實(shí)踐步驟。本書共分為三部分，理論基礎(chǔ)、實(shí)驗(yàn)和案例。第一部分理論基礎(chǔ)，包括第1~7章，主要介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用、不同深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比以及機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容； 第二部分實(shí)驗(yàn)，包括第8~9章，主要講解常用深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)以及計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)領(lǐng)域的一些實(shí)驗(yàn)講解。第三部分案例包括第10~17章，通過8個(gè)案例介紹深度學(xué)習(xí)在圖像分類、目標(biāo)
智能辦公時(shí)代，人工智能正在進(jìn)入千行百業(yè)，成為降本增效的生產(chǎn)力工具。每個(gè)企業(yè)、每個(gè)人都將擁有個(gè)性化的超級(jí)助理，以人機(jī)協(xié)同的新常態(tài)創(chuàng)造AI時(shí)代的工作方式。本書以釘釘?shù)奶剿髋c實(shí)踐為基礎(chǔ)，展現(xiàn)了基于人工智能的超級(jí)助理將為企業(yè)和個(gè)人帶來的巨大變革。從戰(zhàn)略制定到業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，從組織協(xié)同到人事管理，超級(jí)助理將利用感知、記憶、規(guī)劃和行動(dòng)四種主要能力，在企業(yè)協(xié)作、創(chuàng)新和決策方面提供更好的支持。此外，本書也詳細(xì)敘述了釘釘自誕生至今，數(shù)次迭代升級(jí)的底層邏輯和實(shí)施過程，以及鄉(xiāng)村小學(xué)、傳統(tǒng)巨頭和
智能傳播，這是一個(gè)與時(shí)代同行的話題，一個(gè)與科技同步演進(jìn)的領(lǐng)域。在這個(gè)信息風(fēng)暴不斷升級(jí)的時(shí)代，我們面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。而本書則在這個(gè)時(shí)代的大舞臺(tái)上，以獨(dú)特的視角探討了智能媒體與智能傳播的多重層面。本書從計(jì)算社會(huì)科學(xué)的角度出發(fā)，深度挖掘了智能媒體與智能傳播其定義、背景、以及未來的發(fā)展圖景，探索了智能媒體是如何通過技術(shù)改變傳播介質(zhì)，如何與媒體業(yè)務(wù)深度融合，以及如何智能感知并滿足用戶媒體需求；梳理了人工智能相關(guān)技術(shù)及其在社交網(wǎng)絡(luò)、輿情監(jiān)控、個(gè)性化推薦等領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí)，也正視了人工智能
本書共有14章，主要內(nèi)容有HTML、CSS、XML解析、Tomcat、HTTP、Servlet、Thymeleaf、會(huì)話控制、JavaScript、Vue、AJAX、過濾器、監(jiān)聽器。
HTML作為前端開發(fā)的三劍客之一，學(xué)習(xí)門檻低、運(yùn)行簡(jiǎn)單、語法簡(jiǎn)單、規(guī)則簡(jiǎn)單，但HTML其實(shí)并不簡(jiǎn)單。本書對(duì)HTML進(jìn)行系統(tǒng)、全面地講解，是第一本針對(duì)HTML的圖書。本書結(jié)合實(shí)際開發(fā)過程中的具體實(shí)踐，深入介紹HTML元素、屬性，以及它們背后的行為和應(yīng)用場(chǎng)景。另外，會(huì)拓展介紹微數(shù)據(jù)、ARIA無障礙訪問、MathML語言、SMIL動(dòng)畫語言等。內(nèi)容涉及體驗(yàn)、交互和開發(fā)，體量較大，且去粗取精、有的放矢，具有很強(qiáng)的實(shí)踐性和可讀性。
在生成式人工智能的時(shí)代，我們見證了模型推理對(duì)存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力的巨大需求，這對(duì)大語言模型和視覺生成模型的實(shí)際應(yīng)用提出了前所未有的挑戰(zhàn)。在這樣的背景下，高效模型壓縮和模型設(shè)計(jì)技術(shù)顯得尤為重要，它們是降低模型計(jì)算和存儲(chǔ)需求的關(guān)鍵，使得模型的快速部署和高效運(yùn)行成為可能。本書系統(tǒng)地介紹了高效模型壓縮和模型設(shè)計(jì)的方法，在編寫上兼顧理論和實(shí)踐。本書主體部分詳細(xì)介紹了模型壓縮的方法論，包括高效模塊設(shè)計(jì)、模型剪枝、模型量化、模型二值化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索、知識(shí)蒸餾幾大部分。另外，簡(jiǎn)要介紹了定制化硬件加速
本書以分布式光纖傳感器為主要對(duì)象，介紹了分布式光纖振動(dòng)傳感器的傳感機(jī)理、振動(dòng)信號(hào)定位及檢測(cè)方法，包括基于波分復(fù)用的分布式光纖振動(dòng)傳感及定位原理、基于時(shí)延估計(jì)的分布式光纖振動(dòng)傳感及定位原理、并進(jìn)行了定位試驗(yàn)研究；結(jié)合作者近年來相關(guān)的研究與應(yīng)用實(shí)踐，闡述了分布式光纖傳感的振動(dòng)信號(hào)處理方法、基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的光纖振動(dòng)信號(hào)特征提取方法、基于多維特征的光纖振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法、基于Self-AM-BiLSTM的光纖傳感振動(dòng)信號(hào)識(shí)別方法。
本書總計(jì)13章。第1章講解AI與大模型時(shí)代對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求；第2章講解軟件程序與專用硬件的結(jié)合；第3章剖析GPU的硬件架構(gòu)；第4章講解GPU服務(wù)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第5章講解機(jī)器學(xué)習(xí)所依托的I/O框架體系；第6章講解GPU集群的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第7章講解GPU板卡算力調(diào)度技術(shù)；第8章講解GPU虛擬化調(diào)度方案；第9章講解GPU集群的網(wǎng)絡(luò)虛擬化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第10章講解GPU集群的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第11章講解如何基于云原生技術(shù)為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)更好的開發(fā)和運(yùn)行平臺(tái)；第12章講解基于云平臺(tái)的
本書基于Vue3講解，共10章。第1-4章，一步步講解如何搭建Vue3運(yùn)行環(huán)境、Vue核心語法、Vue3新語法和組件化編程技術(shù)；第5-8章，講解Vue3項(xiàng)目開發(fā)中必備的技術(shù)和插件庫，包括Vue路由、數(shù)據(jù)請(qǐng)求、狀態(tài)管理、UI框架；第9-10章，講解TypeScript的核心語法，以及TypeScript與Vue3相關(guān)技術(shù)的整合應(yīng)用開發(fā)。
本書共9章，主要內(nèi)容有：深度學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估、模型可視化、輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)、模型剪枝、模型量化、遷移學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾、自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化與部署工具。
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