本書以PyTorch作為深度學(xué)習(xí)框架，主要包括4部分。第1部分（第1、2章），主要概述PyTorch基礎(chǔ)知識與常見深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)，例如，CNN、LSTM，即CNN-LSTM；第2部分（第3～5章）高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，主要包括常見的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型；第3部分（第6～

本書以智能機器人開發(fā)的基本技術(shù)為主要脈絡(luò)，以ROS作為核心開發(fā)平臺，以企業(yè)真實產(chǎn)品為載體，以崗位能力要求為導(dǎo)向。本書主要內(nèi)容包括智能機器人認知與組成架構(gòu)、智能機器人運動控制、智能機器人環(huán)境建圖、智能機器人自主導(dǎo)航、智能機器人自主無線充電、智能機器人避障、智能機器人語音控制、智能機器人目標跟隨、智能機器人的機械臂運動控制

本教材共分18課（章），每課根據(jù)實際情況需要3～8個學(xué)時，第1課到第10課，主要介紹了HTML基本框架，標簽與屬性，CSS樣式基礎(chǔ)，教會讀者利用盒子模型，結(jié)合HTML5結(jié)構(gòu)化標簽，建立基本的頁面框架，以及固定寬度布局的模板網(wǎng)頁，第11～16課介紹了JavaScript特效應(yīng)用、表單、響應(yīng)式設(shè)計、彈性圖像與彈性布局、fl

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本書的結(jié)構(gòu)由淺入深，第1章和第2章介紹大語言模型和LangChain的基礎(chǔ)知識，使讀者能夠?qū)Ρ緯鴥?nèi)容有整體的認識，并完成運行環(huán)境的安裝配置，為后續(xù)實踐奠定基礎(chǔ)。第3章至第8章詳細介紹LangChain的重要模塊，包括模型調(diào)用、鏈、智能體等，深入淺出地介紹了各模塊的原理和使用方式。第9章至第11章涉及實踐項目，包括對話機

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本書系統(tǒng)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理與應(yīng)用，主要內(nèi)容包括基本概念、分布式計算編程基礎(chǔ)、Hadoop系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、分布式計算框架MapReduce、數(shù)據(jù)倉庫Hive、流計算SparkStreaming、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)的電商精準營銷案例、好友推薦案例等章節(jié)，涵蓋了海量數(shù)據(jù)的高效存儲、非結(jié)

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