时尚，作为人类追求美的一种外在表达，承载着人类历史数千年演进的过程。随着时尚大数据的不断累积，在机器学习和人工智能技术快速发展的今天，时尚智能作为新兴的学科方向之一，在众多学者的努力下积累了众多技术成果。本书主要从计算机科学与技术视角出发，力求全面阐述目前人工智能技术和机器学习在时尚领域的理论基础、技术体系和创新应用。

《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员David Q. Mertz，是网络上****的正则表达式教程的作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。 比赛规则如下：David编写了24个正则表达式难题，并展示如何解决每个难题。David解题后，会让AI工具重解一遍。AI工具给出的结果令David大为惊叹。哪方的结果更正确？哪方编写的代码更简洁优雅？哪方更机智地利用了鲜为人知的正则表达式库特性？ 阅读本书，你将找到答案。 《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》还列出AI**实践，展示如何通过智能提示语获得更好的结果。最终，无论你是否使用AI，都将能熟练解决自己的正则表达式难题。

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。

《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。

本书详细介绍了供应链大数据的理论、方法及相关应用，包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、供应链大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营等内容，全书内容较为完整，章节结构比较合理，基本覆盖了供应链大数据理论体系的各个方面。本书针对供应链人才培养的知识需求，结合行业应用介绍大数据分析在供应链各个环节的具体应用，详述典型环节中的大数据分析应用方案、原理，可以培养学生的数据思维和数据应用能力。

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AI写作可以写得又快又好，给内容创作者带来了全新的写作体验，也颠覆了传统的写作方式。本书从7个维度，系统介绍了AI写作的各种技巧，AI写作四步法，RRBE提示词模型，以及AI在各个领域的应用，实操性强，看完就能运用。 本书会带你进入AI写作的世界，从基础知识到高级技巧，掌握AI写作的关键技术，成为AI写作高手。

工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业“智”造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。

本书由科大讯飞高级系统架构师撰写，结合大量源码与图示，通俗易懂；自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程通信机制、同步机制、锁机制、原子计数器、线程安全容器、线程池的实现原理与应用技巧。全书共12章，分为三篇。基础篇（第1～5章），从Linux的线程基础讲起，重点从JDK、JVM、Linux多个维度讲解Java线程的设计、通信与同步机制，如内存一致性、内存屏障、多线程间数据通信、并发控制等核心知识，从而在实际开发中提高程序的性能和稳定性。进阶篇（第6～9章），从CPU的架构讲起，重点讲解锁算法（MCS、CLH、AQS）、Java锁机制、原子计数器、线程并发容器、线程池的设计原理与实现，以期让读者掌握Java线程的进阶知识，不仅能开发出高性能的程序，而且遇到问题可以举一反三，找到最佳方案。应用篇（第10～11章），详细讲解Java线程的常见模型与使用技巧。以电商真实场景为例，从面临的挑战、基于Java多线程的实现方案与优化等角度层层递进，让读者感受真实的Java线程“威力”。 最后，总结多线程编程的常见问题与使用技巧。

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。