"本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章，分为3篇。上篇为第1～6章，探索了深度改进的分布估计算法，提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7～13章，针对学习分类器与特征选择方法，重点研究两者的融合策略，将

"随着社会需求的变化，越来越多的人工智能应用涉及多标签学习问题，如文本分类、语义标注、社交网络、基因预测和疾病诊疗等，多标签学习已成为当前人工智能领域的研究热点之一。本书基于集成学习相关理论，围绕多标签局部依赖、多标签缺失补全、极端量级多标签学习、长尾多标签学习和开放词多标签学习等一系列问题进行展开，提出了一系列高效的

"本书是对强化学习算法的综合性讲解书籍，内容包括主要的强化学习算法的实现思路讲解，以及主要的优化方法的原理讲解。本书介绍的每个算法都分为原理讲解和代码实现两部分，代码实现是为了通过实验验证原理部分的可行性。通过本书的学习，读者可以快速地了解强化学习算法的设计原理，掌握强化学习算法的实现过程，并能研发属于自己的强化学习算

"Mamba是一种新型的深度学习架构，在保持对序列长度近似线性扩展性的同时，提供了与Transformers相当的建模能力。《深入探索Mamba模型架构与应用》旨在帮助读者探索Mamba在不同领域实现卓越性能的潜力，并深入理解和应用这一新兴的模型架构。本书配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群服务。《

本书从基础到深度，为读者呈现了在多元场景下运用DeepSeek提升效率的丰富技巧。基础入门篇，详细介绍了如何快速掌握DeepSeek，包括其功能、优势及应用场景，同时对手机版和网页版的使用方法进行了全面解读，助力读者轻松上手。提问技巧篇，则由浅入深，从基础提问的提示词框架构建，到深度提问的指令编写与优化，引导读者精准高

本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。书中从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统

本书分为人工智能初探、机器学习、自然语言处理、计算机视觉与图像处理、音视频生成与处理、人工智能的规范，共6个项目。本书从人工智能的起源、发展开始，发现身边的人工智能应用，认识人工智能对日常生活中的影响，并从从生活中的应用案例出发，逐步揭示AI算法的工作原理。最后从用户隐私数据安全、算法与偏见两个方面来深入探讨人工智能的

本书是为零基础读者设计的人工智能操作指南，旨在让每个人都能轻松掌握DeepSeek的强大功能。书中首先介绍AI基本概念及DeepSeek的发展历程和技术特性，随后详细讲解如何搭建DeepSeek环境，并通过实际案例展示文本生成、数据分析等任务的应用。特别强调提示词设计的重要性，提供多种策略优化AI输出质量，确保无编程经

在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示

相信大家一定听说过DeepSeek的大名。作为一颗在AI领域冉冉升起的新星，它以惊人的速度和实力吸引了全球目光。你是否好奇DeepSeek为何爆火？它究竟有何神奇之处？本书精选大众普遍关注的热点问题，围绕DeepSeek原理、技术、应用、社会影响等，以通俗易懂的问答形式一一解答。从技术内核到行业应用，从使用指南到未来展