基于深度学习的目标检测原理与应用

本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle

本书以当下热门的人工智能工具DeepSeek为核心，通过丰富实用的内容，助力读者从对DeepSeek一无所知的新手，成长为能够灵活运用其功能解决各类问题的行家。书中选取了多个领域的典型应用场景，如学习辅助、职场办公、生活娱乐以及自媒体创作等，为读者全方位展示DeepSeek的强大功能。全书共7章，内容层层递进。第1~3章为读者介绍了DeepSeek的功能和技术特点、基础操作技巧和提问策略，帮助读者

本书全面系统地介绍了字节跳动旗下AI智能助手——豆包的使用方法，涵盖注册登录流程及基本操作要点，并通过丰富多样的学习、工作、生活等场景的应用实例，如化身学习小能手、担当高效职场助手、呈现精彩模拟人物互动等，充分展现了豆包的强大效用。此外，还深入介绍了豆包智能体及其应用实例，以及豆包App的注册/登录方式和便捷功能。随书赠送学习资源，包含50个高效提问公式，40个深度提问模板、100个豆包智能体模板

本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy

现在，AI与多模态技术快速发展，高效创作优质视觉内容已成为核心竞争力，OpenAI推出的GPT-4o为此提供了全新解决方案。本书系统整合一线实战经验，详细讲解GPT-4o从基础操作到多领域应用的108个实战案例、50种绘画风格及6大商业变现路径，并提供全面、详尽的提示词模板与示例，还讲解如何结合DeepSeek优化提示词，可帮助读者缩短创作周期，实现“懒人直出”。本书总计7章。第1章讲解GPT-4

本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。

本书以国产自研的强大AI模型DeepSeek为核心，系统呈现了DeepSeek从基础操作到各领域应用的32个实战案例，旨在帮助读者快速掌握DeepSeek的用法。本书总计32章。第1章讲解DeepSeek的注册与使用，包括访问DeepSeek官网、熟悉DeepSeek的使用界面、本地部署DeepSeek、调用DeepSeekAPI等。第2章讲解提示词的使用技巧，深入讲解如何通过充分提供信息、用词

DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合

本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。