《生成式人工智能》 
该书以生成式人工智能（AIGC）为核心，系统探讨了其技术逻辑、应用场景、产业变革及社会影响。
书中剖析了从深度学习到 Transformer 模型，再到 Diffusion 模型和 GPT 系列等生成式 AI 的技术基石，
还列举了生成式人工智能在生产制造、供应链管理、市场营销、客户服务等方面的商业落地案例及其场景。
万物皆可生成
理解AI、训练AI、使用AI，和AI一起工作

雅鲁藏布江大拐弯区域堪称地球上最为壮观的地理奇景之一。
从海拔7782米的南迦巴瓦峰到仅有数百米深的墨脱峡谷，此处汇聚了世界上最极端的垂直地貌。
江水在此被迫绕行，形成了巨大的“U”形转弯。
“改曲取直”工程的核心理念：
在派镇海拔2950米处取水，经由开凿40公里长的山体隧道，
使水流直线穿越喜马拉雅山腹，直达海拔700米的墨脱，
其间设置五级地下电站，总装机容量可达6000万千瓦，年发电量约3000亿度

《官策》
生如蝼蚁，当立鸿鹄之志！
命如纸薄，应有不屈之心！
大丈夫生于天地间，岂能郁郁久居人下。
当以梦为马，不负韶华。
乾坤未定，你我皆是黑马！

《人工智能数学基础》陈华 “高级人工智能人才培养丛书”系列。
该书旨在为人工智能领域的学习者提供坚实的数学基础，涵盖微积分、线性代数、概率论、数理统计和最优化理论等核心内容。
书中不仅系统讲解了这些数学概念和理论，还通过实验部分加深读者的理解，
例如基于函数递归过程的功能实现、梯度下降法、矩阵运算、基于Python的泊松分布仿真实验等

人工智能数学基础
1-线性代数：矩阵运算、奇异值分解等
2-微积分：导数，偏导数，梯度，泰勒展开式等
3-统计与概率：贝叶斯定理，期望的最大化，最大似然估计等
4-最优化理论：梯度下降，牛顿法，凸优化等
5-离散数学：离散对象，离散结构等
6-复杂度理论：空间复杂度，时间复杂度等
7-高等几何：对极几何，消失点，双目视觉等
8-数理逻辑：知识表示，推理系统等
9-集合论：包、并、补，形态学算法等
10-图论：图，网络结构等
11-机器学习模型：支持向量机，主成分分析，神经网络等
12-信息论：信息熵、交叉熵、联合熵等
13-不确定度：误差溯源，误差补偿等
14-测度：棋盘距离，汉明距离，豪斯多夫距离等

无论是图像处理还是量子力学，都离不开向量和矩阵的使用。
线性代数中的向量和矩阵为人工智能提供了一种特征描述的组合方式，
将具体事物抽象为数学对象，描述事物发展的静态和动态规律。
线性代数的核心意义在于提供了一种看待世界的抽象视角：
万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，在预置规则定义的框架下，世界被以静态和动态的方式加以观察。

方向导数：用于量化函数在特定方向上的变化率，在神经网络优化中帮助判断参数调整方向，提升模型训练效率。
梯度：指向函数值增长最快的方向，是梯度下降法的核心，用于最小化损失函数，优化模型参数（如神经网络权重）。
伽马函数：常作为概率分布（如伽马分布）的基础，用于处理时间序列、可靠性分析等场景，在强化学习回报建模、异常检测中有用。

傅里叶级数与泰勒级数类似，只是用来逼近和近似函数的基本元素从多项式变成了三角函数。
它可以反映函数的频率特性，每阶的三角函数系数可以看成该阶频率的成分量。
傅里叶级数和傅里叶变换是紧密联系的，它们在人工智能、模式识别中起到了很重要的作用，
尤其是在计算机视觉方面，当处理图像、视频时，经常要分析其频率特性，
如进行平滑滤波、锐化滤波、边缘特征提取和谱分析等

梯度下降法和牛顿法是人工智能的基础算法，
现在主流的求解代价函数最优解的方法都是基于这两种算法改造的，
如随机梯度法和拟牛顿法，其底层运算就是基础的导数运算;
级数也是微积分中非常重要的概念，常见的级数有泰勒级数、傅里叶级数等;
泰勒级数体现了用多项式近似和逼近函数的思想;
梯度下降法的数学原理涉及代价函数的一阶泰勒近似，
而牛顿法的推导过程应用了目标函数的二阶泰勒近似;

微积分的诞生具有划时代的意义，是数学史上的分水岭和转折点；
古希腊传承下来的数学是常量的数学，是静态的数学；
解析几何和微积分则开启了变量数学的时代，使数学开始用于描述变化和运动