本書全面系統(tǒng)地介紹機器學習的經典方法、前沿技術和應用實踐。全書分為基礎篇、進階篇和實踐篇，共10章，主要內容包括緒論、學習模式、判別式模型、生成式模型、高級機器學習概述、特征表示學習、新興學習機制概述、主流機器學習編程框架、人臉識別、災害性天氣預報。 本書堅持理論聯(lián)系實際，兼顧經典與前沿，為讀者由淺入深地構建機器學習的

本書系統(tǒng)地介紹了生成式AI的理論基礎、先進應用與部署實踐，內容循序漸進，兼顧理論與實踐。第一部分圍繞大語言模型的基本概念與多模態(tài)應用展開，幫助讀者建立堅實的認知框架。第二部分深入探討提示工程、數(shù)據(jù)集成、模型微調等關鍵技術，旨在提高讀者的AI應用開發(fā)能力。第三部分則聚焦生產環(huán)境中的架構設計、擴展策略、性能評估與AI倫理規(guī)

VibeCoding作為一種新興的編程范式，借助人工智能技術，允許開發(fā)者通過自然語言與AI協(xié)作，將腦海中的想法輕松轉化為代碼。它打破了傳統(tǒng)編程的壁壘，讓編程不再局限于專業(yè)人士。如今，VibeCoding正引領編程領域的新潮流，在全球范圍內引發(fā)了廣泛關注與積極探索，極大地改變了軟件開發(fā)的格局與效率。 本書以扎實嚴謹?shù)膬热?/p>

本書通過系統(tǒng)化的理論講解與實戰(zhàn)導向的案例分析，幫助讀者掌握擴散模型與強化學習的結合應用，探索其針對實際問題的解決方案。書中首先介紹了生成模型的發(fā)展史，特別是擴散模型的起源和核心思想，為讀者學習后續(xù)章節(jié)奠定基礎；然后深入探討了擴散模型在構建決策智能體、結合價值函數(shù)等方面的應用，還詳細講解了如何利用擴散模型解決軌跡優(yōu)化和策

本書系統(tǒng)梳理AIAgent的核心原理與落地實踐，分為“原理篇、實戰(zhàn)篇、前沿篇”三部分。原理篇闡釋AIAgent的價值、本質、發(fā)展歷程及關鍵技術，并介紹主流開發(fā)框架與MCP協(xié)議；實戰(zhàn)篇通過Coze、Dify、LangGraph等平臺，展示從單體到企業(yè)級Multi-Agent的構建路徑，并結合DeepSeek在數(shù)據(jù)分析與智

本書聚焦“人工智能+”的理論方法與案例實踐，系統(tǒng)探討人工智能技術在金融、社會服務、出行、商貿、內容創(chuàng)作、制造、智慧能源、智能裝備、空間智能等9個重點領域的應用現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、面臨挑戰(zhàn)及路徑選擇。

本書內容包括緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、線性系統(tǒng)的時間響應分析、系統(tǒng)的頻率特性分析、系統(tǒng)的穩(wěn)定性、連續(xù)線性系統(tǒng)的校正方法、線性離散系統(tǒng)的初步分析和系統(tǒng)辨識，有針對性地結合控制理論及自動控制技術解決問題的思路過程組織編寫內容，兼顧傳承和發(fā)展，闡釋控制理論與技術的方法及原理。

人工智能生成內容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技術正以驚人的速度改變著眾多行業(yè)，本書聚焦AIGC技術的實際應用，以DeepSeek為主，以其他AIGC工具為輔，旨在帶領讀者開始精彩的AIGC應用之旅。 本書涵蓋AIGC的概念、DeepSeek的使用技巧、多模態(tài)

本書系統(tǒng)闡述了AIAgent底層架構的設計與實現(xiàn)，內容涵蓋從基礎理論到實際應用的多個層面，內容豐富且深入。全書共11章，從通用AIAgent的定義與分類、核心特征入手，逐步展開至開發(fā)工具鏈、仿真與測試環(huán)境，并對各類典型架構模式進行了詳細解析。書中不僅探討了感知、決策、規(guī)劃、推理和學習等關鍵模塊的技術原理，還深入剖析了多

本書從功能上分為四部分:第一部分為基礎知識(第1章和第2章),探討生成式人工智能的基本概念和生成模型的算法基礎,包括其定義、發(fā)展歷程、基本概念、數(shù)學基礎、常見生成模型簡介、評估指標等;第二部分為核心技術(第3章-第10章),介紹生成式人工智能的核心技術及其典型應用,如Tansformer、生成對抗網絡、變分自編碼器、流