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本書以實戰(zhàn)項目為主線,以理論基礎為核心,引導讀者漸進式地學習Transformer模型。本書分為5篇共17章。Transformer模型基礎篇(第1~5章)重點介紹Transformer模型框架。把Transformer模型掰開,從最基礎的輸入出發(fā),按照模型框架,一點一點走進Transformer模型的內(nèi)部,直到最終的
《深入理解PyTorch》詳細闡述了與PyTorch相關的基本解決方案,主要包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構、結合CNN和LSTM、深度循環(huán)模型架構、高級混合模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、使用PyTorch生成音樂和文本、神經(jīng)風格遷移、深度卷積GAN、利用擴散生成圖像、深度強化學習、模型訓練優(yōu)化、將PyTorch模型投入生產(chǎn)、移動設備上的
MongoDB數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫不同,是一種面向文檔的、介于非關系數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)庫。《MongoDB基礎、運維與性能優(yōu)化》幫助讀者掌握MongoDB8數(shù)據(jù)庫及其相關技術棧的開發(fā)知識,涵蓋MongoDB8數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)的要點。《MongoDB基礎、運維與性能優(yōu)化》配套PPT課件!禡ongoDB基礎、
本書面向初學者,從編譯器構造的角度進行分析,旨在幫助讀者深入理解編譯器的設計原理和方法。全書共14章,主要內(nèi)容包括:詞法分析和語法分析、語法制導翻譯、符號表和聲明處理、語義分析、虛擬機代碼、運行時支持、目標代碼生成等。全書內(nèi)容安排緊湊合理,對編譯器構造的基本知識與關鍵技術進行了深入淺出的講解,并提供了詳盡清晰的算法,倡
DeepSeek作為新一代AI工具,正以智能助手的角色姿態(tài),打破傳統(tǒng)AI工具的技術隔閡,將復雜算法轉化為觸手可及的生產(chǎn)力。本書的誕生,正是為了幫助每一位用戶跨越技術鴻溝,解鎖DeepSeek的全場景應用潛能。本書共7章,第1、2章幫助讀者搭建知識體系,了解從注冊到生成回答的完整流程;第3章作為核心樞紐,系統(tǒng)傳授向Dee
本書是一本全面介紹Manus智能體及其應用的實用指南,旨在幫助讀者深入了解Manus的核心技術、獨特優(yōu)勢以及在各個領域的廣泛應用,為讀者在智能化時代的學習、工作和生活提供有力支持。無論是對于技術愛好者、職場人士、企業(yè)管理者,還是對于希望提升生活效率和質(zhì)量的普通讀者,本書都具有重要的參考價值,能夠幫助讀者開啟智能體應用的
本書介紹了算法設計的五個主要原則:分治法、貪婪算法、稀疏、動態(tài)程序設計和窮舉搜索。讓學生、教師、研究人員和專業(yè)人員更好地了解一個好的算法是如何組成的,以及如何用純函數(shù)的形式表達這些算法。
本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統(tǒng)的經(jīng)驗,通過豐富的示例,詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統(tǒng)。本書首先概述機器學習相關概念和數(shù)據(jù)管理原則,涵蓋數(shù)據(jù)管理、機器學習模型、評估質(zhì)量、特征、公平性、隱私等主題;然后介紹機器學習模型及其生命周期;最后講述如何將機器學習引入組織,以及引入后組織會發(fā)生什么等復雜問題。
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