|
000
|
01795nam 2200313 450
|
|
001
|
012025000167
|
|
005
|
20250917193648.0
|
|
010
|
|
@a978-7-301-36274-7@dCNY149.00
|
|
100
|
|
@a20250815d2025 em y0chiy50 ea
|
|
101
|
0
|
@achi
|
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
|
105
|
|
@aak z 000yy
|
|
106
|
|
@ar
|
|
200
|
1
|
@aPython大模型优化策略@APython da mo xing you hua ce lve@e理论与实践@d= Python large model optimization strategies@etheory and practice@f刘衍琦 ... [等] 著@zeng
|
|
210
|
|
@a北京@c北京大学出版社@d2025.8
|
|
215
|
|
@a12, 380页@c图 (部分彩图)@d26cm
|
|
225
|
2
|
@a人工智能与人类未来丛书@Aren gong zhi neng yu ren lei wei lai cong shu
|
|
304
|
|
@a题名页题: 刘衍琦, 高超, 闫家硕, 贾泽豪著
|
|
314
|
|
@a刘衍琦, 硕士, 毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像重点实验室。主要研究领域包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理。高超, 硕士, 毕业于山东大学软件工程硕士专业。现为山东商务职业学院专任教师。主要研究领域包括电力规约的解析和处理、机器视觉和视频分析领域。闫家硕, 烟台理工学院人工智能协会会长、特纳科技 (烟台) 有限公司CEO。掌握人工智能技术开发。
|
|
330
|
|
@a本书以深度学习和大模型技术为引, 系统讲解了各种优化算法, 并行业竞争力储者的融合与应用。本书涵盖了机器学习与深度学习述、Transformer模型与大模型概述、模基法, 并深入探讨了模型调用与优化基础、大模型优化概述、常用的优化算法概述、遗传算法、多目标优化与遗传算法进所与袋的算法、鲸鱼优化算、萤火虫优化算法的实际应用。
|
|
410
|
0
|
@12001 @a人工智能与人类未来丛书
|
|
510
|
1
|
@aPython large model optimization strategies@etheory and practice@zeng
|
|
606
|
0
|
@aPython语言@APython yu yan@x程序设计
|
|
690
|
|
@aTP312@v5
|
|
701
|
0
|
@a刘衍琦@Aliu yan qi@4著
|
|
701
|
0
|
@a高超@Agao chao@4著
|
|
701
|
0
|
@a闫家硕@Ayan jia shuo@4著
|
|
801
|
0
|
@aCN@bCDNYKJZYXY@c20250815
|
|
905
|
|
@aCDNYKJZYXY@b300730639-40@dTP312@e659@f2
|
|
|
|
|
| |
| Python大模型优化策略：理论与实践= Python large model optimization strategies：theory and practice/刘衍琦 ... [等] 著.-北京：北京大学出版社，2025.8 |
| 12, 380页：图 (部分彩图)；26cm.-(人工智能与人类未来丛书) |
| |
| |
| ISBN 978-7-301-36274-7：CNY149.00 |
| 本书以深度学习和大模型技术为引, 系统讲解了各种优化算法, 并行业竞争力储者的融合与应用。本书涵盖了机器学习与深度学习述、Transformer模型与大模型概述、模基法, 并深入探讨了模型调用与优化基础、大模型优化概述、常用的优化算法概述、遗传算法、多目标优化与遗传算法进所与袋的算法、鲸鱼优化算、萤火虫优化算法的实际应用。 |
| ● |
正题名：Python大模型优化策略
索取号：TP312/659
预约/预借
| 序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
|
1
|
730639
|
300730639
|
流通书库/
[索取号:TP312/659]
|
在馆
|
|
|
2
|
730640
|
300730640
|
流通书库/
[索取号:TP312/659]
|
在馆
|
|
