密態(tài)深度學(xué)習(xí)可以在不解密加密數(shù)據(jù)的前提下對授權(quán)用戶提供深度學(xué)習(xí)服務(wù)，并可防止非授權(quán)用戶對授權(quán)用戶的數(shù)據(jù)進行竊取與利用。該技術(shù)突破了密態(tài)數(shù)據(jù)無法在非可信環(huán)境下被有效利用的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)了安全學(xué)習(xí)，萬物互聯(lián)。本書從大數(shù)據(jù)、人工智能面臨的隱私挑戰(zhàn)出發(fā)，以密態(tài)深度學(xué)習(xí)理論框架與技術(shù)方法研究為主線，從理論模型到實際應(yīng)用，系統(tǒng)闡述

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發(fā)展，大語言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的快車道，不同領(lǐng)域涌現(xiàn)出各種強大的新模型。開發(fā)者想要獨立構(gòu)建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實現(xiàn)框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發(fā)展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結(jié)構(gòu)和模塊及在NLP任務(wù)中的應(yīng)用；然后介

本書以AI圖像生成為主線，串聯(lián)講解了StableDiffusion、DALL·E、Imagen、Midjourney等模型的技術(shù)方案，并帶著讀者訓(xùn)練一個自己專屬的AI圖像生成模型。本書共6章。第1章先介紹身邊的AIGC產(chǎn)品，再講解AI圖像生成相關(guān)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)模型的基礎(chǔ)知識。第2

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本書圍繞操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、UNIX設(shè)計思想和openEuler實踐3個方面展開，并將理論知識、設(shè)計思想和應(yīng)用實踐緊密結(jié)合。本書內(nèi)容涵蓋緒論、操作系統(tǒng)初識、openEuler使用入門、操作系統(tǒng)原理與實踐、openEuler開發(fā)環(huán)境、嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與管理、服務(wù)器操作系統(tǒng)管理，以及openEuler開源創(chuàng)新等。本書

本書面向參加計算機相關(guān)專業(yè)的碩士研究生招生考試（以下簡稱計算機考研）的考生，以全國碩士研究生招生考試計算機學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)（以下簡稱全國統(tǒng)考）的考試大綱中操作系統(tǒng)部分的內(nèi)容為依據(jù)，在研究、分析全國統(tǒng)考和院校自主命題考試的歷年真題及其命題規(guī)律的基礎(chǔ)上編寫而成。本書就全國統(tǒng)考的考試大綱進行了深入解讀，提供了應(yīng)試策略，并根據(jù)操作

計算機科學(xué)導(dǎo)論作為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的必修課，旨在引導(dǎo)剛剛進入大學(xué)的新生對計算機基礎(chǔ)知識及研究方向有一個宏觀的認識，從而為正規(guī)而系統(tǒng)地學(xué)習(xí)計算機專業(yè)的后續(xù)課程打下基礎(chǔ)。本書是學(xué)習(xí)計算機專業(yè)知識的導(dǎo)引教材，也是大學(xué)計算機類專業(yè)的基礎(chǔ)課教材。其內(nèi)容涉及計算機科學(xué)的諸多方面，結(jié)構(gòu)嚴謹，層次分明，敘述準確，同時與計算機的最新

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