"本書針對基于演化的機器學習的一些關鍵問題進行深入探索。全書共20章，分為3篇。上篇為第1～6章，探索了深度改進的分布估計算法，提出了基于共軛先驗分布的兩層分布估計算法、帶有鏈接學習的量子演化算法和問題規(guī)模自適應的基于分解的多目標分布估計算法。中篇為第7～13章，針對學習分類器與特征選擇方法，重點研究兩者的融合策略，將

"隨著社會需求的變化，越來越多的人工智能應用涉及多標簽學習問題，如文本分類、語義標注、社交網絡、基因預測和疾病診療等，多標簽學習已成為當前人工智能領域的研究熱點之一。本書基于集成學習相關理論，圍繞多標簽局部依賴、多標簽缺失補全、極端量級多標簽學習、長尾多標簽學習和開放詞多標簽學習等一系列問題進行展開，提出了一系列高效的

"本書是對強化學習算法的綜合性講解書籍，內容包括主要的強化學習算法的實現思路講解，以及主要的優(yōu)化方法的原理講解。本書介紹的每個算法都分為原理講解和代碼實現兩部分，代碼實現是為了通過實驗驗證原理部分的可行性。通過本書的學習，讀者可以快速地了解強化學習算法的設計原理，掌握強化學習算法的實現過程，并能研發(fā)屬于自己的強化學習算

"Mamba是一種新型的深度學習架構，在保持對序列長度近似線性擴展性的同時，提供了與Transformers相當的建模能力�！渡钊胩剿鱉amba模型架構與應用》旨在幫助讀者探索Mamba在不同領域實現卓越性能的潛力，并深入理解和應用這一新興的模型架構。本書配套示例源碼、PPT課件、配圖PDF文件與讀者微信交流群服務。《

本書從基礎到深度，為讀者呈現了在多元場景下運用DeepSeek提升效率的豐富技巧�；�礎入門篇，詳細介紹了如何快速掌握DeepSeek，包括其功能、優(yōu)勢及應用場景，同時對手機版和網頁版的使用方法進行了全面解讀，助力讀者輕松上手。提問技巧篇，則由淺入深，從基礎提問的提示詞框架構建，到深度提問的指令編寫與優(yōu)化，引導讀者精準高

本書系統(tǒng)闡述了DeepSeek大模型架構、部署及應用實戰(zhàn)的相關內容。書中從人工智能和大模型的基礎理論出發(fā)，深入剖析了DeepSeek的底層技術，如Transformer架構、混合專家、動態(tài)任務分配、稀疏激活及歸一化等關鍵技術，詳細介紹了模型訓練、優(yōu)化和推理的前沿方法。書中不僅展示了DeepSeek在多模態(tài)模型和推理系統(tǒng)

本書分為人工智能初探、機器學習、自然語言處理、計算機視覺與圖像處理、音視頻生成與處理、人工智能的規(guī)范，共6個項目。本書從人工智能的起源、發(fā)展開始，發(fā)現身邊的人工智能應用，認識人工智能對日常生活中的影響，并從從生活中的應用案例出發(fā)，逐步揭示AI算法的工作原理。最后從用戶隱私數據安全、算法與偏見兩個方面來深入探討人工智能的

本書是為零基礎讀者設計的人工智能操作指南，旨在讓每個人都能輕松掌握DeepSeek的強大功能。書中首先介紹AI基本概念及DeepSeek的發(fā)展歷程和技術特性，隨后詳細講解如何搭建DeepSeek環(huán)境，并通過實際案例展示文本生成、數據分析等任務的應用。特別強調提示詞設計的重要性，提供多種策略優(yōu)化AI輸出質量，確保無編程經

在人工智能的浪潮中，大語言模型技術正以前所未有的速度改變著我們的生活與工作方式。作為這個領域的后起之秀，DeepSeek憑借其開源與高性能的技術路線在2024年年末嶄露頭角，并迅速成為全球領先的人工智能應用平臺之一。本書循序漸進地介紹了DeepSeek相關的各方面知識、經驗和技巧，系統(tǒng)梳理了DeepSeek的結構化提示

相信大家一定聽說過DeepSeek的大名。作為一顆在AI領域冉冉升起的新星，它以驚人的速度和實力吸引了全球目光。你是否好奇DeepSeek為何爆火？它究竟有何神奇之處？本書精選大眾普遍關注的熱點問題，圍繞DeepSeek原理、技術、應用、社會影響等，以通俗易懂的問答形式一一解答。從技術內核到行業(yè)應用，從使用指南到未來展