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模型思维：数学模型解构大模型黑箱
77人今日阅读 推荐值 70.9%
结合 24 个经典数学模型（如线性回归、决策树），解析大模型训练数据的逻辑漏洞。通过可视化模型决策路径，帮助读者理解 GPT-4 等模型的预测机制，识别数据偏差与过拟合问题。本书提供的结构化分析框架，可指导用户设计直指模型本质的追问，提升人机协作效率。
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大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建
46人今日阅读 推荐值 72.5%
内容简介 这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： ?透彻理解RAG的召回和生成模块算法 ?高级RAG系统的技巧 ?RAG系统的各种训练方式方法 ?深入了解RAG的范式变迁 ?实战0基础搭建RAG系统 ?实战高级RAG系统微调与流程搭建
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大模型实战：从零实现RAG与Agent系统
22人今日阅读
本书深入探讨了RAG技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。首先，解构了大模型应用的基本模式与局限性，并引入RAG作为增强生成能力的一种方法，讲解了RAG的核心概念、组成结构及应用场景，还涵盖了RAG的基础、高级、模块化和智能体形式的技术体系。其次，以LlamaIndex为工具，展示了如何实现RAG，包括提示词设计、文档与索引创建、上下文检索及查询引擎构建等具体步骤。最后，介绍了基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的实践案例，每个案例均包含技术细节与实现效果演示。 本书适合人工智能领域的开发者、研究人员，以及自然语言处理、知识图谱、智能客服等专业人士阅读。
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污水处理厂技术与工艺管理（第二版）
8人今日阅读 推荐值 78.1%
本书从技术与工艺管理角度出发，较为详细地介绍了污水处理的技术与工艺管理等内容，如污水的物理处理技术、化学处理技术、活性污泥处理技术、生物膜处理技术、厌氧生物处理技术、深度处理技术、污泥处理技术等。其中包括了技术工艺的原理和特点、运行方式、工艺参数以及注意事项、存在问题等。本书可为污水处理工艺运行和管理者提供技术指导和建议。本书可作为污水厂操作人员的自学和培训教材，也可作为给水排水工程和环境工程专业师生的参考书。
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自然语言处理实战：预训练模型应用及其产品化
8人今日阅读 推荐值 77.2%
本书分为三部分。第1部分聚焦于自然语言处理的高层次概述，包括自然语言处理的历史、该领域流行的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制、普通循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元。第三部分将讨论应用自然语言处理很重要的方面——如何产品化已开发的模型，以便这些模型为组织提供看得见、摸得着的价值。我们将讨论当今可用工具的前景，分享对它们的看法。
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雷达系统及其信息处理
7人今日阅读 推荐值 83.7%
本书定位为高等院校信息类专业高年级本科学生和研究生教材，兼具专著的一些特征。本书的特色是：不是单纯地讲授雷达原理或雷达基本理论，而是根据现代雷达系统的特点，站在雷达系统及其同目标与环境的相互作用、信号获取与信息处理两者的角度，阐述雷达系统及其信息处理中的相关问题。
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自然语言处理：基于预训练模型的方法
7人今日阅读 推荐值 87.0%
自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用；预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用，以及预训练模型的最新进展。除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者，以及希望深入研究自然语言处理算法的计算机工程师阅读，也适合对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的学生和希望进入人工智能应用领域的研究者参考。
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智能计算系统：从深度学习到大模型 第2版
5人今日阅读
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、访存、通信瓶颈，第8章介绍基于BCL语言的高性能算子开发优化实践，第9章介绍面向大模型的计算系统并以BLOOM作为驱动范例。本书适合作为高等院校相关专业的教材，也适合人工智能领域的科研人员参考。
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数字孪生技术与工程实践——模型+数据驱动的智能系统
4人今日阅读
本书作者多年来从事复杂生产系统建模、数字化工厂技术的推广应用以及数字孪生技术的研究，有着丰富的技术积累和实战经验。本书在分析数字孪生基本概念的基础上，以智能制造和智能建造为基本切入点，阐述了模型驱动方法和数据驱动智能的融合技术，为数字孪生的构建、设计和实现提供了技术指引。同时，结合典型软件平台，给出了数字孪生系统的典型开发方法和具体实施案例，为国内外企业实施数字孪生系统提供有益的参考。 本书可供生产制造企业数字化转型实施人员，从事智能制造、智能建造、智慧城市、自动化、人工智能领域的工程技术人员，以及对数字孪生、工业物联网、工业4.0、智能制造、数字化工厂等感兴趣的各界人士阅读参考，也可以作为智能制造、人工智能、智能建造相关专业高年级本科生和研究生的教材。
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系统工程的艺术：用基于模型的系统工程方法构建复杂系统（原书第2版）
3人今日阅读
本书从技术和业务方面介绍了开发成功的系统需要了解的知识，涵盖了基于模型的系统工程、生命周期和过程的基本方面，以及开发系统的方法，给出了关键管理过程和系统工程实践和指南。
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