编程设计的方法与传统的设计不是割裂的，但与之又有所差异，在设计的本质上就已经发生了改变，因此进入编程设计领域将面临两个方向需要解决的问题。一个是支持编程设计基本技术层面的操作，二是设计本身思维方式的转变。编程设计普及较慢的一个很大阻碍在于基本技术的学习需要耗费一定的精力，但是这样的付出是一种必然。 《参数模型构建》主要是按照Grasshopper中组件的分组组织本书讲解的架构。包括“基础”部分，讲述Grasshopper和Add-ons的安装，并通过一个小案例说明使用Grasshopper节点可视化编程的基本操作流程；

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

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。

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本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于Android和iOS上的用户手中、使用JavaScript的浏览器以及通过云提供服务的场景。

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和第一版相比较，第二版对许多内容完全重新写过，还进行了一些调整，同时加强了对概念和方法的解释，使得该书更加容易理解。第二版还对例题和习题都做了一些修订和增减，并且都在光盘中给出了数据。此外，还增加了一些内容，特别是关于如何通过编程来理解方法，以及用软件来实现数值计算的内容。本书在课文中关于计算方法的叙述中主要使用了免费的，功能强大的，需要自己动手写程序的R软件；力图清楚地用R语句来描述计算的细节。这也是一些“黑匣子”式的傻瓜软件所无法比拟的。R软件是使用S语言来编程的(和S—plus的编程语言一样)；在其问世的不到10年的时间，已经成为国外统计研究生的首选软件。它有强大的网上支持系统。多数最新的统计计算方法，在进入商业软件之前，就已经以R语言的形式在R网站上免费提供了。使用本书的师生最好也使用R语言。掌握R软件对其他统计方向的学习和研究都会有很大的帮...(展开全部)

非参数统计是数理统计学中一个体系博大、理论精深且富有实用价值的分支，本书对非参数统计的理论和方法进行了系统的论述，内容上有一定的广度和深度，经典全面，反映了本学科的现代面貌，语言表达具有简洁、朴实的特点。