機器人倫理學杰出專家凱特·達林基于人類與動物的歷史，對機器人與人類的關(guān)系進行了大膽、樂觀的探索，從我們與動物互動的方式中獲得靈感，探索如何與機器人建立各種各樣的關(guān)系，這可能是讓機器人技術(shù)發(fā)揮作用的未來的關(guān)鍵。 我們經(jīng)常下意識地把機器人比作人類，把人工智能比作人類的智能。這種比較限制了我們的想象力，是時候重

本書對華為ICT大賽20232024實踐賽?N騰AI賽道真題進行解析，涉及?N騰AI應(yīng)用實戰(zhàn)、?N騰全棧AI平臺、MindSpore開發(fā)框架實踐、AI算法與應(yīng)用等技術(shù)方向。本書共4章，第1章先講解華為ICT大賽目標，以及華為ICT大賽20232024比賽內(nèi)容及方式，然后介紹實踐賽?N騰AI賽道的賽制和考試大綱；第2～4

本書對華為ICT大賽20232024實踐賽計算賽道真題進行解析，涉及openEuler、openGauss、KunpengApplicationDevelopment等前沿技術(shù)。本書共5章，第1章先講解華為ICT大賽目標，以及華為ICT大賽20232024實踐賽和創(chuàng)新賽，然后介紹實踐賽計算賽道的賽制和考試大綱；第2～5

本書對華為ICT大賽20232024實踐賽網(wǎng)絡(luò)賽道真題進行解析，涉及數(shù)通、安全和WLAN等技術(shù)方向。本書共5章，第1章首先講解華為ICT大賽目標，以及華為ICT大賽20232024比賽內(nèi)容及方式，然后介紹實踐賽網(wǎng)絡(luò)賽道賽制和考試大綱；第2～5章按照由淺入深的順序逐步解析20232024省賽初賽、省賽復(fù)賽、全國總決賽和全

在云計算和互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的驅(qū)動下，分布式技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了很多新的熱點，分布式數(shù)據(jù)庫就是其中之一。但是，目前對分布式數(shù)據(jù)庫的理解和研究多停留在理論層面，本書以Greenplum分布式數(shù)據(jù)庫為例，深入剖析分布式技術(shù)在工業(yè)級產(chǎn)品里的實現(xiàn)細節(jié)，為讀者呈現(xiàn)從理論到實踐的全景圖。本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)理論，包括經(jīng)

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個系統(tǒng)的認知框架。本書從生成式AI技術(shù)的基礎(chǔ)工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應(yīng)用，詳細介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關(guān)知識。書中結(jié)合開源代碼

本書是專門為中小學生設(shè)計的編程讀本，通過生活情境導(dǎo)入項目，將編程知識、科學原理、傳感技術(shù)、智慧物聯(lián)等多種知識融入項目之中。全書分為5個單元，包括玩轉(zhuǎn)點陣屏、絢麗七彩燈、探秘加速度傳感器、初識物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)進階，每個單元圍繞不同的主題，通過豐富的項目實踐，激發(fā)讀者對編程和物聯(lián)網(wǎng)的興趣，培養(yǎng)讀者解決實際問題的能力，逐步提升

本書對華為ICT大賽20232024實踐賽云賽道真題進行解析，涉及云、大數(shù)據(jù)、AI這3個技術(shù)方向。本書共5章，第1章先講解華為ICT大賽目標，以及華為ICT大賽20232024實踐賽和創(chuàng)新賽的比賽內(nèi)容，然后介紹實踐賽云賽道賽制和考試大綱；第2～5章按照由淺入深的順序逐步解析省賽初賽、省賽復(fù)賽、全國總決賽和全球總決賽的真

《JMeter性能測試與腳本開發(fā)實戰(zhàn)》是關(guān)于JMeter性能測試與腳本開發(fā)技術(shù)的實用指南，旨在通過詳盡的代碼示例和深入淺出的案例分析，幫助讀者從理論到實踐逐步掌握JMeter性能測試與腳本開發(fā)的技術(shù)和方法�！禞Meter性能測試與腳本開發(fā)實戰(zhàn)》共11章。首先介紹JMeter的基礎(chǔ)知識和如何測試HTTP；其次講述JMet

本書旨在打造一本W(wǎng)ebAPI安全的實用指南，全面介紹WebAPI的攻擊方法和防御策略。本書分為4個部分，共16章。第一部分從API滲透測試的基礎(chǔ)理論入手，探討Web應(yīng)用程序的基礎(chǔ)知識、WebAPI攻防的基本原理和常見的API漏洞。第二部分帶領(lǐng)讀者搭建自己的API測試實驗室，結(jié)合2個實驗案例，指導(dǎo)讀者找到脆弱的API目標