ONNX(OpenNeuralNetworkExchange，開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換)是一種開放格式，用于存儲深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。ONNX由微軟和Facebook于2017年共同推出，旨在促進不同深度學(xué)習(xí)框架之間的模型交換和互操作性。ONNX定義了一組與環(huán)境和平臺無關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)格式，使得AI模型可以在不同的框架和環(huán)境下交互使用。經(jīng)

DeepSeek+Dify+Ollama全棧AI開發(fā)實戰(zhàn)：前端本地部署到大模型集成訓(xùn)練

在AI浪潮席卷全球的今天，DeepSeek不僅能夠提升工作效率，更能有力賦能行業(yè)發(fā)展。 本書從AI的歷史與現(xiàn)狀講起，全面剖析了DeepSeek的應(yīng)用。特別是在自媒體領(lǐng)域，無論是內(nèi)容生產(chǎn)、熱點追蹤、多平臺適配，還是實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，DeepSeek都產(chǎn)生了重大影響。書中還詳細介紹了DeepSeek工具的使用方法，包括賬號配置

機器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）領(lǐng)域正在蓬勃發(fā)展，幾乎每天都有新的研究、模型和技術(shù)出現(xiàn)。面對如此豐富的選擇，數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師和軟件開發(fā)人員很容易迷失在將AI/ML模型從實驗階段推向生產(chǎn)的眾多步驟中。 這本實用書籍專注于生產(chǎn)環(huán)境機器學(xué)習(xí)，指導(dǎo)你將ML模型轉(zhuǎn)化為可行的產(chǎn)品和應(yīng)用。生產(chǎn)環(huán)境機器學(xué)習(xí)涵蓋了ML的所

基礎(chǔ)模型開啟了眾多全新的AI應(yīng)用場景，降低了構(gòu)建AI產(chǎn)品的門檻。這將AI從一門晦澀難懂的學(xué)科轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N強大的開發(fā)工具，即使是沒有AI經(jīng)驗的人也能使用。 在這本通俗易懂的指南中，作者ChipHuyen探討了AI工程的概念：利用現(xiàn)成的基礎(chǔ)模型構(gòu)建應(yīng)用的過程。AI應(yīng)用開發(fā)者將學(xué)習(xí)如何駕馭人工智能領(lǐng)域，包括模型、數(shù)據(jù)集、評估

本書在理論層面，詳細介紹了AIGC的技術(shù)細節(jié)，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等關(guān)鍵技術(shù)的原理和應(yīng)用。在實踐層面，本書通過豐富的案例和實操示范，展示了AIGC在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，包括職場應(yīng)用、藝術(shù)創(chuàng)作、產(chǎn)品設(shè)計、科學(xué)研究等。讀者將能夠看到AIGC如何在實際應(yīng)用中發(fā)揮其獨特的創(chuàng)造力，以及如何解決實際問題，推動社會的發(fā)

本書直擊人工智能技術(shù)的本質(zhì)和方法的底層邏輯，將人工智能的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)理論、產(chǎn)業(yè)成果以淺顯的實例形態(tài)展現(xiàn)在讀者面前，幫助讀者了解人工智能的發(fā)展過程與基本知識，熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與市場需求，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用能力，并增強讀者對人工智能技術(shù)問題、技術(shù)方法的理解和進一步學(xué)習(xí)能力，是初學(xué)者理想的入門書。

本書是機器學(xué)習(xí)的入門書，深入淺出地講解機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用，不僅注重給理論添加淺顯易懂的解釋和詳述，而且探討何種創(chuàng)新思維或科學(xué)思維可以產(chǎn)生或引導(dǎo)出某個理論，讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)理論過程中自然地培養(yǎng)創(chuàng)新思維與科學(xué)思維。本書知識點包括回歸分析、k-近鄰算法、決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、模型性能評估、集成學(xué)習(xí)、降維方法、

當(dāng)前，DeepSeek作為AI領(lǐng)域的一個新熱點和新風(fēng)口，受到資本和各類企業(yè)的廣泛關(guān)注。本書聚焦DeepSeek，對其進行詳細講述。本書分為三篇，上篇詳細介紹DeepSeek的基礎(chǔ)理論知識、技術(shù)架構(gòu)等，讓讀者對DeepSeek有初步的了解；中篇講述DeepSeek操作攻略，包括準(zhǔn)備工作、問題處理和進階操作等；下篇從電商、

本書通過30個應(yīng)用機器學(xué)習(xí)模型和算法的實際案例,為讀者提供較為詳細的實戰(zhàn)方案,以便進行深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重對創(chuàng)新項目的過程進行介紹,分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程、實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用,并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)、快速掌握人工智能程序開發(fā)方法,本書配套提供項目設(shè)