本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法，具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中，基础性内容是深度学习最核心部分，具体包括：机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容，主要是阐述最新发展的一些技术，可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括：GAN生成对抗网

本书正是聚焦于大语言模型的应用，旨在全面提升读者大语言模型的使用水平。本书共8章，介绍与AI沟通的基本技巧，并讲解了大语言模型在职场应用、沟通与表达、新媒体运营、营销文案写作、高效学习、教育教学及生活娱乐等7个方面的使用方法与技巧。本书内容以案例为出发点，紧扣方法的实用性。

本书以ROS系统为基础，以SLAM技术为前提阐述了机器人自主导航的相关理论知识，主要内容包括ROS系统相关理论，阐述ROS的相关概念、设计目标、特点、发展历史和基本框架；ROS通信机制实现：话题通信、服务通信、参数服务器等。

本书介绍数据分析的完整流程及Python实现，分为三篇共10章。第一篇为基础篇，包括数据分析概述、Python基础、数据处理、数据分析、数据可视化；第二篇为应用篇，包括电影评论数据爬取、文学作品文本分析、股票行情分析、电商用户行为分析；第三篇为综合实践篇，包括抖音短视频数据分析。

本书共分8章：第1章主要介绍大模型机器发展现状，阐述提示词工程的重要性与意义，为后续部分奠定理论基础；第2-4章主要介绍了提示词基础、设计及优化与评估；第5章和第6章主要介绍了跨模态提示词的基本内容，包括文生图提示词与文生视频提示词以及未来面对的挑战与局限；第7章为实战案例，介绍了在各种应用案例中应该如何撰写提示词，才

本书共9章，主要内容如下：第1章介绍数据挖掘的基本知识，讲解了数据获取的关键环节以及数据挖掘流程；第2章讲解了数据清洗、数据集成、数据转换与规范化，以及数据规约等数据预处理方法，重视数据挖掘的数据准备工作，强调数据质量对数据挖掘算法性能的影响；第3章讲解了数据仓库和数据立方体的基本概念和系统架构，为处理和分析大规模数据

本书主要讲述信息物理系统的基本原理，围绕系统建模、模型验证、系统设计与应用三方面进行详细介绍。在系统建模方面，概述自动机模型和常微分方程，进一步将两者结合，介绍混杂自动机模型和组合模型。在模型验证方面，讨论安全性需求和活性需求，进而介绍基于不变量的验证方法。在系统设计与应用方面，重点探讨信息物理系统面向自动驾驶车辆、多

本书基于以人工智能为代表的新一代通用目的技术对经济社会发展带来的影响，探讨了通用目的技术，以理解人工智能所表现出的创新特征；论述了复杂系统理论以及经济的演化理论，从理论上阐释人工智能创新的复杂结构，同时采用复杂网络仿真和系统动力学仿真测度相关要素对人工智能创新涌现的影响等内容。

本书准确解释了机器学习领域的106个重要概念，覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。本书通过言简意赅的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版，生动地呈现了相关概念的思想内核，能帮助读者快速高效地理解与记忆，同时还能让读者保持清晰的思路，轻松地把握每个概念的精髓。

本书共7章，第1-6章讲解伺服驱动器及伺服电动机的相关原理；第7章为伺服控制系统的应用案例，主要介绍三菱交流伺服控制系统的原理和应用。