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构建通用人工智能的关键就是无监督学习,而不需要标签来训练模型,最简单的方法就是使用深度生成模型。本书主要讲述如何将概率建模和深度学习结合起来去构建可以量化周边环境不确定性的强大的 AI 系统。这种AI系统可以从生成的角度来理解周边世界。本书涵盖了深度生成模型的多种类型,包括自回归模型、流模型、隐变量模型、基于能量的模型等。这些模型构成了以 ChatGPT 为代表的大语言模型,以及以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型等
本书全面介绍了算法的数学分析所涉及的主要技术。涵盖的内容来自经典的数学课题(包括离散 数学、初等实分析、组合数学),以及经典的计算机科学课题(包括算法和数据结构)。本书的重点是“平均情况”或“概率性”分析,书中也论述了“很差情况”或“复杂性”分析所需的基本数学工具。本书 版为行业代表性著作,第2 版不仅对书中图片和代码进行了更新,还补充了新章节。全书共9 章, 章是导论;第2~5 章介绍数学方法;第6~9 章介绍组合结构及其在算法分析
在微服务架构下,分布式事务一直是痛点和难点。Seata是阿里巴巴开源的分布式事务中间件,致力于以高效且对业务无侵入的方式,解决在微服务场景下面临的分布式事务问题。 本书作者是阿里巴巴GTS创始人和Seata作者,结合其多年在分布式事务领域设计、研发和应用的经验,深入浅出地阐述了分布式事务技术基础、Seata AT模式、TCC模式、RPC设计、事务协调器技术的原理,并给出了两个开发实例(AT模式和TCC模式)。 本书可以为微服务系统架构
本书是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术。本书适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读,所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献,给出了深度学习在语音识别中应用的全
本书客观反映了2020年度中国互联网发展成就、发展现状和发展趋势,系统地总结了中国互联网发展的主要经验,深入分析了中国在信息基础设施、信息技术、数字经济、电子政务、网络内容、网络安全、网络法治、网络空间靠前治理和交流等方面的战略规划、政策举措、发展成效、发展水平和未来趋势;进一步优化了中国互联网发展指标体系,从6个方面对全国31个省(自治区、直辖市)的网络安全和信息化工作进行综合评估,以期全面、准确、客观地反映全国及各地互联网发展水平
本书专注于Linux二进制安全。全书包含12章,从二进制底层开始,结合源码详细分析了常见的二进制安全漏洞、缓解机制以及漏洞利用方法,并辅以分析工具和环境搭建的讲解。本书在素材的选择上较为连续、完整,每个知识点均配以经典例题,并花费了大量篇幅深入讲解,以优选程度地还原分析思路和解题过程。读者接近可以依据本书自主、系统性地学习,达到举一反三的效果。本书主要面向CTF初学者,也适合对CTF感兴趣的人群学习...
本书采用自顶向下的方法并辅以面向编程的方式,基于现代可编程GPU的WebGL 2.0着色器编程,综合利用HTML5、JavaScript和GLSL(OpenGL ES 3.0),开发可以在所有近期新浏览器中运行的三维图形应用程序,同时系统地介绍了现代计算机图形学的核心概念、原理和方法。本书是作者多年教学与科研的结晶,涵盖了交互式图形编程、可编程GPU绘制流水线、变换与观察、光照与着色、曲线与曲面建模、离散技术等计算机图形学的基本内容,
本书以让读者快速掌握FE310嵌入式微控制器为目的,由浅入深地带领读者进入RISC-Ⅴ的世界。本书共分为7章,系统地介绍了SiFive E系列32位RISC-Ⅴ微控制器的体系结构、SiFive E31内核、片内存储系统、系统控制模块、外围设备接口的特点与性能;还介绍了SiFive Freedom Studio集成开发环境,Freedom E-SDK驱动库开发及SiFive Learn Inventor开发系统,开发系统连接外部红外与超
AutodeskRevit系列软件是三维参数化暖、水、电设计软件。AutodeskRevitMEP2021强大的可视化功能使设计师更好地推敲空间及发现设计的不足和错误,并且可以在任何时候、任何地方对设计进行任意修改,极大地提高了设计质量和设计效率。本书结合实际案例讲解了AutodeskRevitMEP2021的功能,是将理论运用到实际项目中的一次实践。本书共分为8章,主要包括AutodeskRevitMEP2021的总体介绍,暖、水、
《图表示学习》提供了一份关于图表示学习的综述。首先,本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论。然后,本书介绍并回顾了学习节点嵌入的方法,包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用。再后,本书对高度成功的图神经网络( Graph Neural Network, GNN)进行了技术上的综合介绍, GNN已成为图数据深度学习领域占地位且迅速发展的范式。很后,本书总结了针对图的深度生成模型的近期新进展,这是图表示学习新生但发展迅
认知的高度决定了你创造价值的高度,包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展,既孕育了圈层变更的机会,也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。 本书总计12章,从理论到产业应用对知识图谱与认知智能进行了介绍。第1~7章围绕知识图谱与认知智能的需求,以用户、设备、企业为中心,讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8~12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术,构建产品化及系统
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外,本书还配有相关的代码、数据和论文资料,优选限度地降低初学者的学习和使用门槛。本书适合对迁移学习感兴趣的读者阅读,也可以作为相关课程的配套教材...
本书介绍了受生物启发的步行机器人与物理环境的相互作用。它描述了步行机器人的形态设计和行为控制如何从生物学研究中受益。本书的目的是开发神经控制的模块化结构,生成物理步行机器人的不同反应行为,以此来分析反应行为背后的神经机制,并论证传感器融合技术,从而在合适的行为之间进行平滑切换。作者提供了人工感知动作系统的实例,并强调了生物学研究、计算神经科学和工程学之间的密切关系。 本书适合机器人、机电一体化、电子工程、控制和人工智能领域的研究人员、
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