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本書共分為七章,主要涵蓋了Web安全概述、相關(guān)法律法規(guī)概述、Web基礎(chǔ)、環(huán)境配置與工具使用、信息收集與信息泄露、Webshell基礎(chǔ)、Web安全防御技術(shù)等內(nèi)容。本教材不僅提供了豐富的理論講解,還包含了大量的實(shí)操指導(dǎo),例如虛擬機(jī)安裝、靶場(chǎng)搭建、工具使用等。每章末尾均設(shè)有習(xí)題,能夠幫助讀者鞏固所學(xué)內(nèi)容。

本書采用通俗易懂的語(yǔ)言講解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和主要方法,內(nèi)容涵蓋人工智能的核心方法,包括什么是人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(深度學(xué)習(xí))是如何實(shí)現(xiàn)的、計(jì)算機(jī)是如何學(xué)會(huì)下棋的、計(jì)算機(jī)是如何找到最優(yōu)路徑的、如何用隨機(jī)算法求解組合優(yōu)化問題、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法是如何實(shí)現(xiàn)分類與聚類的、專家系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)的等,每種方法都配有例題并給出

本書講解了AI訓(xùn)練師的核心工作內(nèi)容和技能需求，讓讀者能夠全面了解并掌握AI訓(xùn)練的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)；還特別介紹了百度文心大模型訓(xùn)練平臺(tái)的使用技巧，以及StableDiffusionAI繪畫模型和ChatGPTAI文案模型的訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)，為讀者提供了寶貴的操作步驟和技巧。

本書基于大學(xué)各專業(yè)新生的基礎(chǔ)，深入淺出地介紹人工智能三大學(xué)派的主要內(nèi)容，重點(diǎn)介紹目前掀起人工智能高潮的連接學(xué)派的深度學(xué)習(xí)大模型。全書共9章，主要內(nèi)容包括人工智能技術(shù)與學(xué)科發(fā)展，符號(hào)主義的知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、搜索求解，連接主義的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)與大語(yǔ)言模型、生成式人工智能與應(yīng)用，行為主義的智能機(jī)器人，簡(jiǎn)要介紹人工智

本書主要內(nèi)容包括無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳感技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)環(huán)境、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂婆c覆蓋技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信與組網(wǎng)技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)接人技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與人工智能物聯(lián)網(wǎng)等。

本書共10章,主要內(nèi)容包括AI大模型概述、AI基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與工具、生成式模型、數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)、注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)解析、自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型、微調(diào)技術(shù)以及大語(yǔ)言模型系統(tǒng)安全技術(shù)。

本書分為3部分,共11章。第1-第3章為基礎(chǔ)知識(shí)部分,主要介紹C#的基本語(yǔ)法和面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法;第4～第8章為WinForm程序設(shè)計(jì)部分,主要介紹基于.NET平臺(tái)的Windows程序開發(fā),包括WinForm基礎(chǔ)、輸入與輸出、數(shù)據(jù)訪問技術(shù)、進(jìn)程與線程以及加密與解密等;第9-第11章為實(shí)踐項(xiàng)目部分,主要以初級(jí)項(xiàng)目研究生

本書以圖像的全景拼接、單目測(cè)量、目標(biāo)檢測(cè)和三維立體視覺4條技術(shù)主線為載體,系統(tǒng)介紹了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、算法和實(shí)踐應(yīng)用。圍繞每條技術(shù)主線,作者都有意識(shí)地為讀者建立起“數(shù)學(xué)→算法→技術(shù)→應(yīng)用”支撐體系。除理論講解外,本書還提供了豐富的示例程序和實(shí)踐指導(dǎo),幫助讀者消化理解相關(guān)模型算法以及技術(shù)。

本書收錄了約百道大模型工程師常見的面試題目和解答，介紹了與大模型相關(guān)的技術(shù)，涵蓋語(yǔ)義表達(dá)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練、對(duì)齊、垂類微調(diào)、組件、評(píng)估、架構(gòu)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)、智能體、PEFT(參數(shù)高效微調(diào))，以及訓(xùn)練與推理等內(nèi)容。

智能體作為當(dāng)前人工智能的一個(gè)重要分支，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的深化和發(fā)展。通過模擬生物智能的機(jī)制，智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主決策和行動(dòng)，提升了人工智能的應(yīng)用能力和智能化水平。智能體的發(fā)展促進(jìn)了多模態(tài)智能的融合，使得人工智能能夠同時(shí)處理視覺、聽覺、觸覺等多種信息，增強(qiáng)了人工智能的理解和交互能力。《智能體時(shí)代》作為一部融合