本書專攻算法刷題，訓(xùn)練算法思維，應(yīng)對(duì)算法筆試，注重用套路和框架思維解決問題，以不變應(yīng)萬變。第1章列舉了幾個(gè)最常見的算法類型及對(duì)應(yīng)的解題框架思路，包括雙指針、滑動(dòng)窗口等算法技巧，并把動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯算法、廣度優(yōu)先搜索等技巧的核心抽象為二叉樹的兩種問題形式。第2章介紹了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關(guān)的算法，包括數(shù)組鏈表的常見技巧匯總和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的經(jīng)典例題。第3章從二叉樹的幾種解題思路開始，嘗試從二叉樹的視角理解快速排序和歸并排序，進(jìn)一步講解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具體介紹了動(dòng)態(tài)規(guī)劃相關(guān)的技巧，例
本書由校企“雙元”合作開發(fā)，以企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目的實(shí)施流程為主線，通過“電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)分析”項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，貫穿Hadoop大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，包括項(xiàng)目需求、大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署、數(shù)據(jù)采集、離線數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與開發(fā)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)可視化展示。本書內(nèi)容主要涉及VMware、Xshell、IDEA等軟件的安裝配置；Hadoop分布式集群環(huán)境搭建； Flume、Kafka、Hive、Sqoop、ZooKeeper等Hadoop生態(tài)組件的基本工作原理、搭建及配置方法；使用Flume-Kafka-Flume架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；Hi
本書介紹了人工智能與語言知識(shí)的結(jié)合特點(diǎn)。通過理論概念講解、具體實(shí)例分析，介紹語言知識(shí)的構(gòu)建方法、類型案例、應(yīng)用領(lǐng)域，輔助學(xué)習(xí)者快速了解行業(yè)基礎(chǔ)和發(fā)展動(dòng)態(tài)。本書首先介紹語言知識(shí)庫的基本理論和構(gòu)建方法，通過例子介紹資源類語言知識(shí)、語料庫語言知識(shí)的概念和結(jié)構(gòu)。為了方便理解，本書結(jié)合大量案例介紹語言知識(shí)在自然語言處理及在司法、醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域中的應(yīng)用，目的是幫助數(shù)據(jù)標(biāo)注者理解行業(yè)發(fā)展，建立語言知識(shí)理論和應(yīng)用的基本框架，為從事相關(guān)工作提供便利。
本書以AT89S51單片機(jī)為例，詳細(xì)介紹51單片機(jī)的原理及接口技術(shù)，內(nèi)容精練、案例豐富，每章都配有習(xí)題。全書具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性、實(shí)用性、典型性。通過對(duì)本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握單片機(jī)系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本技能，達(dá)到快速入門的效果，而且可以較全面地掌握單片機(jī)的整個(gè)開發(fā)流程。本書的內(nèi)容包括單片機(jī)概述，AT89S51的硬件結(jié)構(gòu)，51單片機(jī)的指令系統(tǒng)及匯編語言程序設(shè)計(jì)，C51的程序設(shè)計(jì)，AT89S51的中斷系統(tǒng)，AT89S51的定時(shí)器/計(jì)數(shù)器，AT89S51的串行接口及串行通信，AT89S51的系統(tǒng)擴(kuò)
本書采用漫畫的形式，通過可愛的小倉鼠們的對(duì)話，講述了人工智能助手ChatGPT的基本概念、使用方法、實(shí)際應(yīng)用場景，也介紹了其他一些AIGC工具。第1章介紹ChatGPT的基本概念，告訴大家AIGC與ChatGPT分別是什么，GPT各個(gè)版本的演化歷程，ChatGPT有哪些應(yīng)用場景。第2章介紹了ChatGPT的賬號(hào)與登錄問題，指導(dǎo)讀者在ChatGPT中問出第一個(gè)問題。第3章介紹了ChatGPT的一些進(jìn)階使用方式，包括Prompt Engineering，以及調(diào)用OpenAI API的方式。第4章介紹
本書旨在通過各個(gè)公司在工程創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、效能創(chuàng)新上的最佳實(shí)踐，以及對(duì)案例的分析和總結(jié)，為其他公司提供一定的參考和借鑒，以幫助大家更快速地解決所遇到的問題。本書共包含22個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，涵蓋了研發(fā)效能提升、數(shù)字化實(shí)踐、敏捷轉(zhuǎn)型、研發(fā)管理、人才培養(yǎng)、AI視覺分析引擎構(gòu)建等軟件研發(fā)各個(gè)領(lǐng)域的多個(gè)方面，適用于軟件研發(fā)行業(yè)中的各類管理人員和從業(yè)者。
本書以實(shí)際操作為導(dǎo)向，詳細(xì)講解基于Stable Diffusion進(jìn)行AI繪畫的完整學(xué)習(xí)路線，包括繪畫技巧、圖片生成、提示詞編寫、ControlNet插件、模型訓(xùn)練等，同時(shí)搭配了豐富的實(shí)際操作案例，在附錄中還提供了常用提示詞中英文對(duì)照表，涉及畫質(zhì)、環(huán)境、風(fēng)格、人物、發(fā)型、表情、表情符號(hào)、眼睛、服裝、褲襪與腿飾、鞋子、其他裝飾和動(dòng)作。整本書內(nèi)容全面、詳盡且深入淺出，實(shí)用性很強(qiáng)。本書總計(jì)8章。第1章為Stable Diffusion AI繪畫入門，帶領(lǐng)讀者認(rèn)識(shí)AI繪畫，介紹StableDiffusi
本書在介紹如何利用前端技術(shù)來實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的模型部署和預(yù)測的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了若干運(yùn)用前端AI技術(shù)的典型場景。本書內(nèi)容包括三大部分：前端與AI、引入新模型和Web AI進(jìn)階。本書重點(diǎn)講解模型開發(fā)的“全鏈路”，從模型供給到業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，串聯(lián)起前端AI開發(fā)的整個(gè)流程。讀者可以根據(jù)定制化的需求利用Paddle.js前端推理引擎完成算子開發(fā)、精度對(duì)齊、業(yè)務(wù)場景接入等具體的研發(fā)工作。本書不僅可以使讀者對(duì)前端AI的理論和技術(shù)體系有深入的了解，還能通過指導(dǎo)實(shí)現(xiàn)推理效果的驗(yàn)證，讓前端開發(fā)和AI技術(shù)深入結(jié)合，實(shí)現(xiàn)理論和
本書首先介紹了使用ChatGPT的提示詞技巧，詳細(xì)解釋了如何有效使用提示詞提問。接下來，介紹了可以與ChatGPT結(jié)合使用的各種AI工具，包括與AI寫作、文本轉(zhuǎn)語音和數(shù)字人等有關(guān)的工具。了解市場上常見的AI工具后，書中探討了如何將ChatGPT應(yīng)用于工作和學(xué)習(xí)，為讀者提供強(qiáng)大的支持和幫助。隨后，書中分享了基于ChatGPT的創(chuàng)業(yè)實(shí)例，激發(fā)讀者的創(chuàng)新思維。最后，書中還介紹了AI在企業(yè)中實(shí)際應(yīng)用的案例，展示了其在降低成本、提高效率方面的巨大潛力。
全書共有9 章。第1 章介紹了圖像融合的定義、發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀和分類，讓讀者對(duì)圖像融合有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。第2 章從研究背景與意義、研究現(xiàn)狀、評(píng)價(jià)體系三個(gè)角度講述了遙感圖像融合的基礎(chǔ)知識(shí)。第3～8 章系統(tǒng)地介紹了各種圖像融合方法。第9 章結(jié)合圖像融合的具體應(yīng)用實(shí)例，介紹了圖像融合的應(yīng)用，并且對(duì)未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。本書可作為高等院校高年級(jí)本科生、研究生學(xué)習(xí)圖像融合技術(shù)的教材和教學(xué)參考書，也可作為從事圖像融合研究和應(yīng)用的科技人員的參考書。
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