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人工智能并不是一个新鲜的概念，自提出到现在已经有半个多世纪的时间，期间经过了跌宕起伏的发展历程。作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今最前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史。作者玛格丽特·博登具有深厚的跨学科背景，她将心理学、医学、哲学等领域的知识融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合，生发出独特而深刻的洞

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。书中收录了超过 100 道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于 Hulu 算法研究岗位的真实场景。 本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问

《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具

本书自首次出版以来，持续为计算机网络教学提供新颖的和与时俱进的方法，目前已被译为14种语言，世界上数百所大学采用本书作为教材，几十万学生和从业人员通过本书系统学习计算机网络知识。 【本书特色】 1. 自顶向下方法。采用作者独创的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下讲解，从实现、应用的角度分析各层的意义，强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使

本书基于6个项目来引导读者深入理解Vue.js。书中首先介绍Vue的基础知识，并使用指令和丰富的用户体验创建第一个Web应用；随后通过创建基于浏览器的游戏来介绍动画和交互性；然后通过可用的工具和预处理器讲解如何使用插件创建多页面应用，并为应用创建高效、高性能的组件；接下来创建一个在线商店并对其进行优化；最后将Vue与实时库Meteor集成，创建一个显示实时数据的仪表盘。

Python 作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python 语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。全书共 12 章，从 Python 程序库入门、NumPy 数组和 Pandas 入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式

本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列有趣的项目，展示如何用Python解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。编辑推荐每个项目都按照【讲解原理-分析需求-代码精讲-知识小结-扩展练习-完整代码】的方式进行讲解，并提供可下载运行的源代码，赠送Python排障手册+程序员面试手册本书相比第一版进行了如下修订：（1）新增/替换5个全新项目，紧跟前沿热点（2）基于Pyth

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指

本书共 12 章，围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开：第一部分介绍大语言模型的基础理论；第二部分介绍大语言模型的预训练，包括大语言模型预训练数据和分布式训练；第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令，包括有监督微调和强化学习；第四部分介绍大语言模型增强技术，包括多模态语言模型、大模型智能体和检索增强生成；第五部分介绍大模型应用，包括大模型效率优化、模型评估