本书以当前流行的MySQL为平台，系统介绍MySQL数据库及其应用开发，全书内容分为4个部分。 部分MySQL基础，首先介绍数据库基础知识和MySQL环境构建方法，然后分别介绍MySQL数据库和表、MySQL查询和视图、MySQL索引与完整性约束、MySQL语言、MySQL过程式数据库对象、MySQL数据库备份与恢复、MySQL用户权限与维护、MySQL事务管理等，并配套习题、实训和微课视频。第二部分MySQL数据库综合实训，主要是综合应用MySQL数据库及其主要对象，并使用样本数据测试各对象相互配合及其功能的正确性。第三部分MySQL数据库综合应用开发，主要基于PHP、Python和Android等流行平台，使读者通过系统实践熟悉MySQL数据库的应用开发要领。3个应用系统既是独立的，又可组成一个完整的应用系统。第四部分MySQL数据库综合应用开发扩展，主要基于C#和JavaEE等平台进行MySQL的综合应用开发实践。本书提供PPT教学课件、教学大纲、电子教案、习题参考答案、模拟试卷及参考答案等教学资源，用书教师可登录人邮教育社区免费下载。本书可作为大学本科、高职高专相关课程的专业教材，也可作为广大数据库应用开发人员的参考用书。

书中首先用一章的内容概要介绍了TensorFlow深度学习的基础知识，然后通过案例详细讲解了数据集制作，前馈神经网络应用，卷积神经网络应用，循环神经网络应用，生成式对抗网络应用，自然语言处理，TensorFlow注意力机制，概率图模型应用，深度信念网络应用，强化学习，无监督学习，TensorFlow Lite移动端与嵌入式轻量级开发，TensorFlow.js智能前端实战，姿势预测器开发实战，智能客服系统开发实战等内容。

《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》是作者研究和实践人工智能算法的经验总结。本书通过图表、案例和示例代码相结合的方式，介绍TensorFlow 2.x框架的相关知识，帮助读者打好扎实的人工智能理论基础，并将理论付诸实践，通过“干中学”的方式全面掌握复杂的算法理论。 《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》共3篇。第1篇“TensorFlow基础”，主要介绍TensorFlow 2.x的基本开发方法及其重要接口的使用方法，让读者对其有较为全面的了解。第2篇“TensorFlow进阶”，详细介绍TensorFlow 2.x的高级开发功能，以及如何使用它开发基于深度学习的神经网络。第3篇“TensorFlow实战”，详细介绍TensorFlow 2.x在增强学习和GAN两个专业领域的强大应用，以及其最新调用接口和开发模式，帮助读者有效地将其应用到具体的项目实践中。 《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》内容丰富，讲解透彻，适合对人工智能感兴趣的人员阅读，尤其是需要学习TensorFlow 2.x深度学习框架的入门与进阶人员，另外还适合相关培训机构作为培训教材使用。

本书使用电动汽车实时数据作为案例背景，贯穿整个数据分析过程，能让读者从0到100 易于理解和掌握大数据分析的全过程。本书采用循序渐进的项目化设计，以任务驱动 课程内容，理实一体化教学方式，突出操作技能的培养。本书编写简洁、明了、清晰易懂的介绍了大数据的基础知识、大数据的分析工具、运用Power BI工具数据获取、清洗、建模、可视化的整个过程，并在每个项目设置项目实训，通过项目实训提升对本项目知识的学习与实操的转化，还在每个项目 设置了测验，以巩固本项目的知识技能。 通过两个实战项目对Power BI大数据分析过程从整体上得到认知巩固和能力增强。

本书主要包括绪论、工业机器人机构、机器人运动学和动力学、工业机器人环境感觉技术、工业机器人控制及编程、工业机器人系统集成与应用，主要面向教学研究型、技术应用型本科院校，培养学生机器人设计及应用方面基础知识，主要介绍机器人的结构设计及系统集成等基本理论。为了适应当前新工科教学要求，教材可以适当配套部分运动视频、动画等数字资源，开拓学生视野，帮助学生掌握教材内容，便于开展 教学。本书可作为普通本科学校机器人工程、智能制造工程、机械类专业“工业机器人技术基础”课程的教材。

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向。本书将用深入浅出的语言介绍自然语言处理技术的由来与发展历程，自然语言处理的常用工具和实现平台，讲解了自然语言理解的技术基础，从词法、句法、语义、语用等各个方面介绍原理和主流技术，以及自然语言生成的挑战和解决办法。书中通过自然语言处理经典的任务说明，展现其作为人工智能关键技术的应用场景和应用成效，同时，也将简述自然语言处理的当前研究热点和各种现代技术，并对自然语言处理未来发展趋势进行展望。

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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。　本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。　无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。

内容简介这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度 好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识；第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进；6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现；第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 1章对GPT的未来发展趋势进行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。

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。