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Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用
5人今日阅读 推荐值 21.3%
内容简介 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 ?本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能： ?认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等； ?ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型； ?提示词（Prompt）编写的入门指南、基本原则、黄金公式和进阶技巧； ?AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等； ?程序设计、艺术设计、游戏开发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧； ?用好AI工具，成为AI时代的超级个体。 全书有200余个案例，200余个提示词模版，人人一看就懂，一学就会。
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电子工程师必备：元器件应用宝典（第3版）
6人今日阅读 推荐值 75.4%
本书可作为案前元器件应用技术和电路分析的手册之用，适合想要成为电子工程师的各阶段读者学习和参考。 全书从基础知识起步，系统地介绍了数十大类元器件的知识和数百种元器件应用电路。 书中每一种元器件的讲解均包括：电路符号信息解说、外形识别方法、型号识别方法、引脚分布规律及识别方法、引脚极性识别方法、主要特性讲解及主要特性曲线、典型应用电路详解、同功能不同形式电路的分析、质量检测方法、更换和选配方法、调整和修配方法等。并对部分元器件内容进行了深入延伸和精致扩展，如“多层次多角度深度解说铝电解电容器”“多层次全方位讲解低压差线性稳压器集成电路”“系统阅读光电耦合器”等，以拓展读者的眼界和思路。
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集成电路制造工艺与工程应用
16人今日阅读 推荐值 91.0%
本书以实际应用为出发点，对集成电路制造的主流工艺技术进行了逐一介绍，例如应变硅技术、HKMG技术、SOI技术和FinFET技术，然后从工艺整合的角度，通过图文对照的形式对典型工艺进行介绍，例如隔离技术的发展、硬掩膜版工艺技术、LDD工艺技术、Salicide工艺技术、ESD IMP工艺技术、AL和Cu金属互连。然后把这些工艺技术应用于实际工艺流程中，通过实例让读者能快速的掌握具体工艺技术的实际应用。
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AIGC从入门到实战：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行业应用
11人今日阅读 推荐值 70.4%
本书旨在探讨 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，从而帮助读者深入了解并应用人工智能技术。 本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史，以及核心技术的演进与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特点、功能，以及它在文科和理科领域的应用。第3章深入介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能，包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧，以及如何利用ChatGPT进行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重点介绍了AIGC在创意领域的应用，特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身，使他们能够说话、唱歌，甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场，包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作，以及办公软件使用。第7章介绍了 AIGC 在不同行业和领域的创新场景，包括电商、传媒、金融、教育行业，以及工业领域等。第8章介绍了如何有效应对AI革命。书末还推荐了许多 AIGC 相关的资源。
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ClickHouse原理解析与应用实践
6人今日阅读 推荐值 69.7%
本书是一本系统介绍Clickhouse的指导型工具书，全书总共分为11章: 第1章 介绍ClickHouse的由来、发展历程、核心特点与核心特点。第2~6章 介绍了ClickHouse基础使用部分，包括整体架构、如何安装、数据定义、数据引擎、数据查询和函数的特性和使用方法。第7~9章介绍了ClickHouse高级特性部分，包括数据库管理操作，数据分片、数据副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介绍了如果自己手动实现ClickHouse中间件的思路和示例，同时也介绍了几款可视化工具与ClickHouse集成的方法。
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特征工程入门与实践
5人今日阅读 推荐值 75.7%
本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己的机器上进行机器学习，从而自动学习数据中的特征。
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知识图谱：方法、实践与应用
4人今日阅读 推荐值 64.6%
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。 本书既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
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