本書內(nèi)容涵蓋了StableDiffusion的各個方面，從環(huán)境搭建到模型優(yōu)化，從圖像生成到視頻制作，從LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的語言，將復雜的理論知識和代碼實現(xiàn)娓娓道來，并輔以大量的示例和插圖，使讀者能夠輕松理解和上手。本書還深入探討了StableDiffusion的一些高級應用，例如
本書由計算機程序設(shè)計基礎(chǔ)、計算機程序設(shè)計方法和數(shù)據(jù)組織與處理技術(shù)三部分組成,秉承了“以程序設(shè)計能力為導向,強化對程序思維和工程實踐能力培養(yǎng)”的理念,由問題引出概念,闡述相關(guān)知識、理論、方法與技術(shù)。以案例為驅(qū)動,構(gòu)造算法,訓練學生的實際編程能力。注重介紹和分析軟件設(shè)計全過程,包括算法設(shè)計、數(shù)據(jù)表達、編碼、調(diào)試與測試、文檔
本書聚焦編譯器設(shè)計的難點、痛點,在第1章概述編譯器的基本構(gòu)成,并從編譯角度介紹高級程序設(shè)計語言、目標語言和中間語言:第2章介紹文法的相關(guān)概念,以及如何進行程序語言設(shè)計的問題;第3-9章介紹編譯器各組成部分的原理和設(shè)計,包括詞法分析器、語法分析器、中間代碼生成器、中間代碼優(yōu)化器、目標代碼生成器,以及符號表管理和運行時存儲
本書全面而系統(tǒng)地介紹了基于Python編程語言的無人機飛行技術(shù)的原理及實現(xiàn)過程。本書分為上下兩篇共8章,第1章至第4章為上篇,第5章至第8章為下篇。第1章介紹無人機的飛行原理、基本結(jié)構(gòu)、應用領(lǐng)域以及智慧飛行器及其未來發(fā)展趨勢。第2章詳細講解Python語言的特點、安裝方法以及常用編輯器的配置。第3章重點介紹Python
本書分為管理你的AWS庫存、優(yōu)化你的AWS資源、%E操作化財務運營三個部分，共12章，內(nèi)容包括：FinOps基礎(chǔ)、建立正確的賬戶結(jié)構(gòu)、管理庫存、優(yōu)化計算、優(yōu)化存儲、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的FinOps等。
本書深入探討了GPT多模態(tài)大模型與AIAgent智能體的技術(shù)原理及其在企業(yè)中的應用落地。全書共8章,從大模型技術(shù)原理切入,逐步深入大模型訓練及微調(diào),還介紹了眾多國內(nèi)外主流大模型。LangChain技術(shù)、RAG檢索增強生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企
本書內(nèi)容涵蓋了Java基礎(chǔ)應用、圖形與圖表操作、文字操作與數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)安全與多線程、Swing程序設(shè)計等方面的應用知識。每個實例都經(jīng)過一線工程師精心編選,具有很強的實用性,這些實例為開發(fā)者提供了極佳的解決方案。另外,本書提供了AI輔助高效編程的使用指南,幫助讀者掌握應用AI工具高效編程的使用技巧。本書還附贈Java編程
本書是基于SparkML和Scala語言編寫的機器學習實戰(zhàn)書籍�；谀壳靶掳姹镜腟park框架展開,首先是機器學習準備部分,分別介紹了Spark與大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識、Spark環(huán)境的安裝與配置、Scala編程基礎(chǔ)、Spark數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。然后是機器學習核心部分,分別介紹了機器學習基礎(chǔ)、線性回歸、分類算法及應用、數(shù)據(jù)降
本書按照先總后分、由表及里的方法,脫離具體機型和具體芯片,綜合運用各種基礎(chǔ)知識,講解計算機組成結(jié)構(gòu)相關(guān)的基本概念和原理。全書共10章,除第1章對計算機系統(tǒng)基本概念進行介紹外,其余各章分別講解計算機的各主要功能部件的工作原理,包括計算機的邏輯部件、運算方法和運算器、主存儲器、指令系統(tǒng)、中央處理器、存儲系統(tǒng)、輔助存儲器、輸
本書共17章,主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、基于工具箱的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練與測試、基于BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、ELM網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計、基于高斯基函數(shù)特征提取的FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合
書單推薦 新書推薦
