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本书全面解析MLIR所有主要功能,帮助读者理解MLIR工作原理,以及使用MLIR对深度学习与机器学习进行的优化与部署。全书共11章,包括用MLIR构建编译器、MLIR编译器基础、MLIR编译器功能模块、MLIR方言技术、TPU-MLIR开发技术分析、MLIR中间表示与编译器框架、MLIR代码生成技术、MLIR的后端编译
本书主要面向高等学校ROS智能机器人开发的教学及实训需求,以培养ROS机器人开发工程师为目标,内容包括ROS安装与系统架构、ROS通信机制和ROS实用工具,并通过实例对ROS机器人的软硬件组成、机器人建模与运动仿真、机器人地图构建和导航应用进行详细讲解。
本书旨在帮助想要抓住时代发展红利AIGC的人,提供一个系统的学习教程,主要分为三方面的内容:一是AIGC工具学习。这部分会讲解AIGC在文本、图片、视频三大领域经典工具的详细使用技巧,包括国内外大模型提示词的撰写技巧、MJ和SD两款绘画工具的操作教程以及Runway和pika两款AI视频工具的使用方法二是AIGC职场赋
本书旨在全面阐述人工智能在网络技术中的应用,并探讨其未来发展方向。在人工智能与复杂网络环境的交织下,智能网络成为信息技术、计算机科学和通信工程等领域的重要研究方向。本书通过对软件定义网络、网络功能虚拟化、机器学习算法在网络管理与优化中的应用等核心技术的深入解析,详细介绍了智能网络的基础设施、路由与拥塞控制、QoS/Qo
本书以可访问的Python语言为例,介绍了最重要的并发特性。无论使用哪种语言,都可以学习并视线并发的最佳实践。本书本身并不与编程语言或框架中的任何具体实现相联系,而是介绍了并发性背后的基本思想和概念。在描述概念的同时,书中还包含许多对现有编程语言和工具的参考,这些语言和工具实现了并发背后的想法。
本书深入探讨了GPT多模态大模型与AIAgent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。全书共8章,从大模型技术原理切入,逐步深入大模型训练及微调,还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AIAgent智能体,从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企
《目标感:小成果驱动下的价值交付》共4部分19章,主要聚焦于目标和行动,通过真实有趣的故事和案例介绍了如何在小目标的指引下持续驱动价值的创造和交付。同时还指出指挥官意图的重要性,借助于案例介绍了团队如何洞察产品的本质、如何识别和用好目标、如何达成共识决策。《目标感:小成果驱动下的价值交付》有效弥合了管理和产品这两个领域
本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答,介绍了与大模型相关的技术,涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成(RAG)、智能体、PEFT(参数高效微调),以及训练与推理等内容。
本书共10章,主要内容包括AI大模型概述、AI基础算法、深度学习技术与工具、生成式模型、数据标注技术、注意力机制、Transformer架构解析、自然语言处理中的预训练模型、微调技术以及大语言模型系统安全技术。