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本书共分为8章:第1章绪论,介绍自然语言处理的发展历程、研究内容与基本方法,梳理了从规则方法、机器学习方法到深度学习与大模型时代的技术演进;第2章数学基础,系统讲解了自然语言处理所需的数学工具,包括概率论、线性代数与信息论基础;第3章神经网络基础,介绍神经元结构、前馈与卷积网络、循环网络及注意力机制;第4章语言模型,深

本书系统介绍人工智能逻辑,共分三部分:第一部分“知识表示与推理”重点介绍命题逻辑、谓词逻辑和描述逻辑,这些逻辑系统是知识表示与自动推理的基础。命题逻辑(第2章)用于表达和推理有关事实的信息。谓词逻辑(第3章)则进一步支持对象属性、对象之间关系及量词结构的表达与推理。描述逻辑(第4章)则在知识图谱等领域中得到广泛应用,能

本书聚焦大模型开发全流程,从Transformer到GPT,深度解构大模型的技术核心,从0到1重构复现大模型,直击智能体开发与RAG知识库开发前沿,全书通过代码级实践揭示大模型的技术原理与奥秘,铺就一条从“理解原理”到“亲手缔造”的进阶之路。书中详解Ollama本地部署、FastAPI服务器及云端API调用,覆盖Qwe

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本书详细介绍了软件项目的采购管理、范围管理、进度管理、成本管理、质量管理、资源管理、干系人管理、沟通管理、风险管理和整合管理,以及干系人绩效域、团队绩效域、开发方法和生命周期绩效域、规划绩效域、项目工作绩效域、交付成果绩效域、度量绩效域和不确定性绩效域。

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