本书共10章。前4章是深度学习的基础，阐述深度学习的概念、算法基础和结构基础以及深度学习环境的配置方法和步骤。后6章是深度学习的实战部分，分别从6个不同的应用领域论述并分析如何通过改造深度学习模型或者利用不同的深度学习模型完成实际的工作任务，最终目的是希望通过这些科研成果与实践案例，使读者能够针对不同领域的科学技术问题

本书全面系统地介绍了集成式机器学习的核心理论及其在现实中的实际应用。全书内容不仅详细讲解了集成式机器学习的基本概念，以及结合多个模型的预测来提升整体性能的集成方法，而且辅以丰富的实战案例和代码实现，深入探讨了它们在分类、回归、异常检测等任务中的应用效果；通过理论讲解与实际案例相结合，帮助读者深入理解集成式机器学习的关键

本书共五章，不仅介绍Manus的基本概念，还解析其在智慧生活、学习效率提升、副业拓展、职场效能等领域的核心应用，帮助读者高效管理时间、提升创造力、优化决策，让AI成为个人智慧助理。

随着人工智能、机器人控制、计算机信息处理等技术的发展，一类能够自主完成任务的系统正蓬勃发展。我们将这一类系统统称为无人系统，当前的无人系统可具备人在回路的功能，且操作者不在系统平台内。这类系统的出现，极大地节省了人力开支，特别适用于一些不适合操作人员介入的环境，如战场作战环境。这类适用于作战环境的无人系统被称为无人作战

《零基础Deepseek从入门到精通》是一本面向AI时代职场人的实用指南。本书从DeepSeek基础操作入手，逐步深入日常办公应用、专业场景实战和提示词技巧，帮助读者快速掌握DeepSeek辅助工作的核心方法。无论是文案创作、数据分析，还是会议管理、项目策划，本书都提供了直接可用的实战技巧。特别收录了各平台爆款内容公式

全书内容分为“涨知识”与“开眼界”两大板块。在前五章构成的“涨知识”板块中，系统地介绍了人工智能的概念、发展历程，以及知识推理和问题求解方法，并介绍了三种典型的人工智能技术，即机器学习、深度学习和强化学习，包括其基础理论、核心思想、关键技术等，帮助学生建立对人工智能的宏观认知和体系框架。在后五章组成的“开眼界”板块中，

《MATLAB机器学习》以实际应用为背景，采用理论公式经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍MATLAB机器学习，重点介绍各种机器学习的经典应用。全书共12章，主要介绍了机器学习、MATLAB软件、数学基础知识、线性回归分析、逻辑回归分析、K-均值聚类算法分析、决策树分析、主成分分析、支持向量机分析、朴素贝叶斯算法分析、

内容提要大模型技术是人工智能领域的重要发展方向之一，具有广阔的应用前景和巨大的潜力。本书结合当前高等院校创新实践课程，总结基于大模型应用程序的开发方法，给出综合实际案例。其主要开发方向为人机聊天、自动生成代码、旅游图鉴等，案例包括系统架构、系统流程、开发环境、开发工具、系统实现、功能测试。本书案例多样化，供不同层次的人

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本书以打造行业智能助手为主线，全面介绍大模型的理论与实践。本书在内容上侧重于实践，兼顾理论的系统性。全书共4部分:第1部分为大模型导论（第1章），介绍大模型的相关概念以及大模型的过去、现在与未来；第2部分为理论知识（第2、3章），介绍大模型基础知识和大语言模型分布式训练；第3部分为实践（第4～7章），介绍大模型的继续预