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DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS
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DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 版權信息
- ISBN：9787302686934
- 條形碼：9787302686934 ; 978-7-302-68693-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 本書特色
《DeepSeek移動端AI應用開發：基于Android與iOS》是一部全面而深入的指南，旨在幫助開發者掌握在大模型時代下，如何有效地在移動平臺上集成和開發智能應用！禗eepSeek移動端AI應用開發：基于Android與iOS》通過理論與實踐的結合，為讀者提供了一個從基礎到高級的完整學習路徑，特別適合那些希望在Android和iOS平臺上實現高效AI集成的開發人員、工程師以及架構師。
書中前3章為讀者打下堅實的理論基礎，詳細介紹了大模型的基本概念、DeepSeek的架構原理及其API接口。隨后的章節則更側重于實踐操作，包括Android和iOS平臺上的應用開發、中間件的開發與集成、以及第三方服務的集成等。特別是在第10章中，書中不僅展示了如何開發和發布應用插件，還涵蓋了從需求分析到性能監控的全過程，為開發者提供了一站式的解決方案。
《DeepSeek移動端AI應用開發：基于Android與iOS》的特色在于其內容的深度和廣度，不僅僅局限于技術細節的講解，還包括了對整個開發流程的全面覆蓋，確保讀者能夠在理解原理的基礎上，更好地應對實際開發中的各種挑戰。此外，書中豐富的案例和實戰演練，使得理論知識得以具體化，便于讀者將所學應用于實際項目之中。
無論是初學者還是經驗豐富的開發者，都能從《DeepSeek移動端AI應用開發：基于Android與iOS》中獲得寶貴的知識和實用的技巧。這本書不僅是一個技術手冊，更是一份指導開發者在這個快速變化的AI領域中保持競爭力的重要資源。
DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 內容簡介
"《DeepSeek移動端AI應用開發:基于Android與iOS》深入剖析了DeepSeek平臺的架構原理、API調用及開發實踐等核心內容，助力讀者在Android與iOS移動端高效集成DeepSeek API，打造出契合用戶需求的智能應用。本書分為10章，第1~3章重點介紹大模型相關概念、DeepSeek的架構原理與API接口的相關知識。第4、5章深入介紹Android平臺的開發與DeepSeek API集成，涵蓋網絡通信、異步任務處理、數據存儲與緩存管理、SDK配置、任務調度及數據傳輸、應用監控與調優等，并通過豐富的實例演示各項功能的具體實現。第6、7章聚焦iOS平臺的開發與DeepSeek API的集成，涉及數據請求處理、會話管理、緩存優化等，助力開發者實現智能客服等應用。第8、9章面向企業級開發者，介紹中間件開發與第三方服務集成，包括消息隊列、API網關、分布式緩存及身份認證、支付網關、云存儲等服務的整合。第10章詳細介紹結合DeepSeek構建智能金融數據分析、游戲攻略助手等插件的實戰技巧，涵蓋需求分析、開發、測試與發布的全流程，以及持續集成、版本控制、性能監控等運維管理技術。 《DeepSeek移動端AI應用開發:基于Android與iOS》適合具備一定編程基礎的開發者、工程師及架構師閱讀，特別是關注大模型應用與API集成的專業人員。"
DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOSDEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 前言
DeepSeek作為一款在人工智能領域備受矚目的平臺，憑借其強大的自然語言處理和推理能力，為開發者提供了豐富多樣且功能強大的API接口。這一優勢使得開發者能夠在Android和iOS這兩大主流移動平臺上，輕松構建出功能強大、用戶體驗卓越的智能應用，滿足不同用戶在各種場景下的多樣化需求。
本書旨在為廣大開發者搭建一座橋梁，幫助他們深入探索如何在移動端（Android與iOS）高效集成DeepSeek API，從而開發出真正貼合用戶需求的智能化應用。從API集成與數據傳輸的基礎環節入手，逐步深入到插件開發與發布等關鍵環節，將DeepSeek的強大功能與實際應用場景緊密結合起來，為開發者提供一套從理論到實踐的全面且完整的指導方案。通過本書的系統學習，開發者將掌握實現智能客服、新聞推薦、游戲攻略助手等一系列實用功能的方法和技巧，從而有效提升產品的用戶體驗，增強產品在市場中的競爭力。
內容概覽
本書內容分為10章，具體概要如下：
DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 目錄
第 1 章 大模型基本原理 1
1.1 機器學習與深度學習基礎 1
1.1.1 神經網絡架構 1
1.1.2 自監督學習 3
1.1.3 深度學習優化算法 3
1.2 大模型的定義與發展 4
1.2.1 模型規模與參數數量 4
1.2.2 預訓練與微調 5
1.2.3 多模態學習 6
1.3 語言模型 7
1.3.1 GPT與BERT對比 8
1.3.2 Transformer架構 8
1.3.3 自回歸與自編碼模型 10
1.4 深度推理技術 11
1.4.1 圖神經網絡 13
1.4.2 邏輯推理與自動化推理 15
1.4.3 基于推理的大模型應用 16
1.5 深度學習模型訓練與評估 17
1.5.1 損失函數與優化器 17
1.5.2 模型過擬合與正則化 18
1.5.3 性能評估指標 18
1.6 本章小結 19
1.7 思考題 19
第 2 章 DeepSeek架構解析 21
2.1 DeepSeek的分布式架構 21
2.1.1 多節點集群 21
2.1.2 高可用性與負載均衡 22
2.1.3 容器化與微服務架構 22
2.2 DeepSeek模型訓練與部署 23
2.2.1 分布式訓練 23
2.2.2 異構計算資源 24
2.2.3 云端部署與邊緣計算 25
2.3 數據處理與預處理 25
2.3.1 數據清洗與增廣 25
2.3.2 特征工程 26
2.3.3 數據同步與并行處理 27
2.4 DeepSeek的API設計 28
2.4.1 RESTful API架構 28
2.4.2 API版本控制與兼容性 30
2.4.3 安全性與認證 31
2.5 DeepSeek服務的監控與優化 33
2.5.1 性能監控 33
2.5.2 API調用優化 35
2.5.3 日志管理與異常監控 37
2.6 本章小結 38
2.7 思考題 39
第 3 章 DeepSeek API開發與集成 41
3.1 API基礎與接口設計原則 41
3.1.1 資源導向設計 41
3.1.2 數據格式與標準化 42
3.1.3 錯誤處理與異常管理 44
3.2 DeepSeek API接口概覽 47
3.2.1 主要API接口 48
3.2.2 創建對話補全 48
3.2.3 創建文本補全功能 51
3.3 深度集成與中間件架構 53
3.3.1 微服務架構與API網關 54
3.3.2 中間件服務與消息隊列 57
3.3.3 深度集成與性能瓶頸 61
3.4 處理多輪對話與動態請求 61
3.4.1 會話管理與上下文傳遞 61
3.4.2 異步API調用與并發請求 65
3.4.3 狀態恢復與故障恢復 69
3.5 DeepSeek的API擴展與自定義功能 74
3.5.1 自定義函數與插件 74
3.5.2 FIM補全與自定義輸出 78
3.5.3 API擴展實踐與案例 81
3.6 本章小結 85
3.7 思考題 85
第 4 章 Android端應用開發 87
4.1 Android開發環境與架構 87
4.1.1 Android操作系統內核與架構 87
4.1.2 Android Studio與SDK配置 89
4.1.3 Android虛擬機與硬件加速 90
4.2 網絡通信與API集成 92
4.2.1 RESTful API與JSON數據解析 92
4.2.2 異步任務與線程管理 95
4.2.3 網絡請求庫與OkHttp的使用 98
4.3 DeepSeek API與Android后端交互 101
4.3.1 深度集成與API身份認證 101
4.3.2 會話管理與多輪對話支持 103
4.3.3 API調用限流與優化 106
4.4 數據存儲與本地緩存 109
4.4.1 本地數據庫（Room與SQLite） 110
4.4.2 文件存儲與SharedPreferences 111
4.4.3 內存緩存與LRU緩存策略 115
4.5 Android應用性能優化 118
4.5.1 內存泄漏與垃圾回收機制 118
4.5.2 啟動速度與冷啟動優化 121
4.5.3 網絡請求延遲與帶寬優化 123
4.6 本章小結 126
4.7 思考題 127
第 5 章 Android端DeepSeek集成實戰 128
5.1 Android端DeepSeek SDK配置與初始化 128
5.1.1 SDK依賴與Gradle配置 128
5.1.2 API密鑰與權限管理 129
5.1.3 會話管理與上下文持久化 132
5.2 數據傳輸與接口調用 135
5.2.1 JSON結構體與API響應解析 135
5.2.2 網絡連接池與異步回調 136
5.2.3 數據壓縮與傳輸優化 140
5.3 多輪對話支持與上下文傳遞 144
5.3.1 深度對話模型的初始化與狀態管理 144
5.3.2 會話ID與多輪對話上下文傳遞 145
5.3.3 動態調整對話內容與響應時間 150
5.4 深度學習任務異步執行 154
5.4.1 任務調度與隊列管理 154
5.4.2 并發請求與線程池的使用 158
5.4.3 錯誤處理與重試機制 162
5.5 應用監控與調優 166
5.5.1 性能監控與瓶頸分析 166
5.5.2 資源消耗與電池優化 169
5.5.3 日志采集與崩潰分析 173
5.6 本章小結 176
5.7 思考題 176
第 6 章 iOS端應用開發 178
6.1 iOS開發環境與架構 178
6.1.1 iOS操作系統架構與底層機制 178
6.1.2 Xcode與Cocoa Touch框架 180
6.1.3 模擬器與物理設備調試 182
6.2 網絡通信與API集成 185
6.2.1 NSURLSession與網絡請求 185
6.2.2 JSON解析與Swift的Codable 188
6.2.3 網絡安全與HTTPS請求 192
6.3 DeepSeek API與iOS端后端交互 195
6.3.1 API集成與網絡認證 196
6.3.2 會話管理與多輪對話實現 197
6.3.3 性能優化與網絡請求重試 201
6.4 數據存儲與本地緩存 205
6.4.1 CoreData與SQLite存儲 205
6.4.2 文件管理與UserDefaults 210
6.4.3 內存緩存與NSCache 215
6.5 iOS應用性能優化 219
6.5.1 內存管理與ARC機制 219
6.5.2 延遲加載與懶加載優化 219
6.5.3 網絡延時與數據壓縮優化 220
6.6 本章小結 224
6.7 思考題 224
第 7 章 iOS端DeepSeek集成實戰 226
7.1 iOS端DeepSeek SDK配置與初始化 226
7.1.1 SDK引入與CocoaPods依賴管理 226
7.1.2 API密鑰與安全性處理 229
7.1.3 會話生命周期管理與上下文保存 232
7.2 數據傳輸與接口調用 237
7.2.1 數據編碼與解碼策略 237
7.2.2 異步操作與多線程執行 238
7.2.3 網絡優化與帶寬管理 240
7.3 多輪對話與上下文管理 243
7.3.1 會話ID與數據持久化 243
7.3.2 上下文傳遞與內容更新 244
7.3.3 基于時間戳的動態響應 247
7.3.4 基于DeepSeek API的iOS端新聞推薦應用開發 250
7.4 本章小結 254
7.5 思考題 254
第 8 章 中間件開發與DeepSeek集成 256
8.1 中間件架構與設計模式 256
8.1.1 微服務架構與服務拆分 256
8.1.2 中間件的職責與功能劃分 259
8.1.3 常見設計模式（代理模式、單例模式等） 260
8.2 網絡與消息中間件 260
8.2.1 消息隊列與異步通信（Kafka、RabbitMQ） 261
8.2.2 API網關與負載均衡（Nginx、Kong） 261
8.3 DeepSeek API與中間件的結合 263
8.3.1 中間件層對DeepSeek API的封裝與管理 264
8.3.2 請求路由與負載均衡優化 266
8.4 數據緩存與性能提升 269
8.4.1 分布式緩存與數據共享（Redis、Memcached） 270
8.4.2 本地緩存與LRU策略 273
8.4.3 緩存穿透與緩存雪崩問題 275
8.5 中間件性能監控與調優 278
8.5.1 請求響應時間分析與優化 279
8.5.2 異常檢測與自動化告警 281
8.6 本章小結 284
8.7 思考題 285
第 9 章 DeepSeek與第三方服務的集成 286
9.1 第三方身份認證與授權 286
9.1.1 OAuth 2.0與JWT認證 286
9.1.2 第三方認證服務集成（以Deepseek為例） 289
9.1.3 安全性設計與數據加密 293
9.2 云服務與存儲集成 295
9.2.1 云存儲服務（AWS S3、Aliyun OSS） 296
9.2.2 對象存儲與數據冗余 298
9.2.3 云端API與數據同步 301
9.3 第三方消息推送與實時通信 304
9.3.1 消息推送服務（Firebase、OneSignal） 304
9.3.2 WebSocket與實時數據同步 307
9.3.3 消息隊列與事件驅動架構 310
9.4 第三方支付與交易系統集成 313
9.4.1 支付網關（PayPal、AliPay、WeChat Pay） 313
9.4.2 跨境支付與貨幣轉換 316
9.4.3 DeepSeek輔助智能購物滿減優惠插件 319
9.5 本章小結 322
9.6 思考題 323
第 10 章 基于DeepSeek的Android、iOS端應用插件開發實戰 324
10.1 項目需求分析與架構設計 324
10.1.1 Android應用架構設計原則（Clean Architecture） 324
10.1.2 iOS架構設計模式（MVC、MVVM） 325
10.1.3 需求分析與功能模塊拆解 325
10.1.4 技術選型與平臺支持分析 326
10.2 DeepSeek集成與數據傳輸 327
10.2.1 DeepSeek API的端到端數據流 327
10.2.2 會話狀態管理與用戶數據存儲 329
10.2.3 數據加密與隱私保護 333
10.3 應用插件開發 336
10.3.1 基于Android的智能金融投資數據分析插件 337
10.3.2 基于Android的熱搜新聞總結插件 340
10.3.3 基于iOS的游戲攻略助手插件 343
10.3.4 基于iOS的移動端智能客服插件 347
10.4 Android應用發布與運維管理 349
10.4.1 Android應用發布與版本管理 350
10.4.2 持續集成與自動化部署（CI/CD） 350
10.4.3 用戶反饋與版本更新策略 352
10.5 iOS應用發布與運維管理 353
10.5.1 App Store發布流程與規范 353
10.5.2 用戶分析與A/B測試 354
10.6 本章小結 357
10.7 思考題 357
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DEEPSEEK移動端AI應用開發:基于ANDROID與IOS 作者簡介
溫智凱，博士，人工智能與機器學習領域的開發工程師，深耕智能算法與深度學習模型的研究與開發。目前負責某科技公司AI大模型研發與部署工作，長期致力于強化學習與深度學習模型的創新性應用，尤其是在多智能體系統、自然語言處理和自動化決策領域有較豐富的經驗。
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