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《神经网络机器翻译技术及产业应用》是由王海峰编著,《神经网络机器翻译技术及产业应用》由百度首席技术官王海峰、百度人工智能技术委员会主席何中军、百度技术委员会主席吴华联合撰写，以产业需求为牵引，介绍了新时期机器翻译的产业需求特点、神经网络机器翻译的原理...

《人人可懂的深度学习》是由Kelleher编著,本书将深度学习技术的发展历史、现状和未来向读者娓娓道来，以深入浅出的方式介绍了深度学习的核心思想和关键技术。对于尚不具备专业背景的读者，可以从中学习到什么是深度学习技术、如何进行深度学习、深度学习适合...

《机器学习-习题参考》是由叶翰嘉编著,本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1～10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决...

《大模型垂直领域低算力迁移》是由程戈编著,该书面向人工智能工程师、研究人员、技术架构师及高校师生，提供从数据处理到生产部署的全流程技术参考
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《Ray分布式机器学习》是由Max Pumperla编著,在这本书中，Max Pumperla、Edward Oakes和Richard Liaw用通俗易懂的示例全面介绍了Ray。通过阅读本书，读者将掌握Ray的关键概念和方法，并能从笔记本计算机扩展到本地或云端的大型集群...

《预训练语言模型》是由徐双双编著,近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型...

《AI原生应用开发》是由魏承东编著,本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、...

《揭秘大模型》是由文亮编著,本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效...

《设计深度学习系统》是由王迟编著,本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。 作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章...

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》是由我妻幸长编著,《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI...