"《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。"

本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。 本书分为两篇： 算法原理篇 详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。 应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。

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本书主要针对全同态加密的设计方法进行研究。一方面，从理论上提出一些更加有效的全同态加密方案以及优化方法；另一方面，从实践角度提出分析计算全同态加密具体安全参数的方法，并且给出每个方案的具体安全参数，保证了研究的系统性与全面性。本书主要研究如何去除全同态加密设计过程中的密钥交换（key switching）过程，提出一个新的设计方法： 提升维数法。提升维数法是一个通用框架，可以设计环LWE问题上所有无须密钥交换的全同态加密方案。因此，提升维数法具有重要的理论意义。在此基础上，提出两个重要概念： 抽象解密结构与密文堆叠法，以此为理论研究工具，从解密结构中分析密文、噪声与明文之间的关系入手，实现对全同态加密构造方法的理论抽象和规律总结，从而对全同态加密的构造方法进行形式化研究，解决为什么格上能构造出全同态加密、格上已有全同态加密算法之间的关系是什么、是否存...(展开全部)

迄今为止超完整、超具可读性的人工智能史！ 从寒冬到野蛮生长，人工智能60年惊天裂变！ 从AlphaGo战胜李世石到GPT-4颠覆内容生产，梳理AI技术三次浪潮的底层规律。重点剖析Transformer架构如何统一语言与多模态模型，并解读DeepMind蛋白质预测、Stable Diffusion艺术生成等案例，揭示“暴力美学”背后的科学哲学。

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图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。

《微前端之道:从理论到实践:视频教学版》是一本深入浅出、以实战为导向的微前端入门图书，专为渴望在大型项目中灵活运用微前端技术的初中级开发者量身打造。书中结合理论阐述与丰富实例，系统介绍微前端的概念、起源、核心功能及其在现代Web开发中的重要性，详细拆解多种实现方案，手把手引导读者从理论到实践的跨越。 书中80%的内容为实战演练，涵盖从基础概念到高级部署优化的全过程，确保读者在动手操作中扎实掌握微前端的核心技术。特别注重解决微前端实际应用中的痛点，如性能瓶颈、跨框架集成和部署策略，为读者提供了一套全面而实用的解决方案。 《微前端之道:从理论到实践:视频教学版》以清晰的逻辑结构、通俗易懂的语言风格以及丰富的实战案例，为读者探索微前端领域引路。无论你是希望提升现有项目架构效率的开发者，还是对未来技术趋势充满好奇的求知者，本书都能助你快速入门，并在运用微前端技术的道路上越走越远，实现技术的飞跃与突破。

图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。

《Llama大模型实践指南》共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。 《Llama大模型实践指南》既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。