机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深入使用各类AI助手和设计AI Agent打下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色： 零基础入门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。 实用案例丰富：

本书是将计算机软件和硬件理论结合讲述的经典教程，内容覆盖计算机导论、体系结构和处理器设计等多门课程。本书的 优点是为程序员描述计算机系统的实现细节，通过描述程序是如何映射到系统上，以及程序是如何执行的，使读者更好地理解程序的行为为什么是这样的，以及造成效率低下的原因。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了 奇点 作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

本书采用作者独创的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下逐层讲解，让读者从实现、应用的角度明白各层的意义，进而理解计算机网络的工作原理和机制。本书强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和 创造 。

机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。

这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作，具有科普书和商业书的双重属性。 本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用，丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent产品形态与服务方式；然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态，并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结，能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通，理论性与实用性兼具，是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南，得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。 全书共15章，分为四个部分： 第一部分（第1~3章） 技术认知 首先，介绍AI Agent的概念、特征、定义、发展历程、分类方式，以帮助读者全面认知AI Agent；然后，介绍AI Agent核心技术，展示其技

本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值、数值线性代数和标准型等．为帮助读者巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题． 本书叙述简洁，通俗易懂，理论与应用相结合，适合作为高等院校本科生 线性代数 课程的教材，同时也可作为工程技术人员的参考书． 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找

内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术进化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座

《高效使用Deepseek：探索AI时代的未至之境》是一本关于如何高效使用DeepSeek智能助手的实用指南。书中详细介绍了DeepSeek的各项功能和使用技巧，内容涵盖了从基础的操作教程到高级的办公自动化、知识管理、智能助手应用等方面，帮助读者深入理解和掌握这一AI工具。本书的目的不仅是向用户展示DeepSeek的功能，更重要的是教会他们如何将其应用到实际的生活和工作中，从而提升工作效率和学习能力。 《DeepSeek使用指南：全场景职业应用实践》全面介绍了DeepSeek这一AI工具在多个职业场景中的应用方法和技巧，重点帮助读者在实际工作中提升生产力和创造力。书中通过深入浅出的方式，介绍了如何使用DeepSeek进行文本创作、数据分析、决策支持等工作，内容包括从基础指令到复杂任务拆解，再到行业专用的场景应用，具有很高的实用性和操作性。 《DeepSeek使用指南

AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎开发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者打下AI基础；然后，详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔，本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写

这是一本指导AI产品真正实现商业化落地的专业技术书。书中内容完全围绕产品落地、商业化展开，既提供了不同类型AI产品的落地方案，又提供了具体的方法、技巧，还提供了安防、制造、汽车等多个典型行业的应用案例。 无论是从技术或其他岗位转型AI产品经理，还是从其他方向的产品经理岗位转型AI产品经理，都可以通过本书弥补欠缺的相关知识。而对于已经入门的AI产品经理，阅读本书可以了解算法、中台、业务等各类AI产品的落地方案，掌握快速、高效、高质量落地产品的方法论。 本书共包括4篇13章的内容。 篇（第1～2章）对AI产品及AI产品经理进行全方位深入解读，目的是让读者真正理解AI产品经理这个职位，这是做好这份工作的基础。另外，本篇还重点介绍了如何成为AI产品经理和如何规划AI产品经理职业发展路径。 第二篇（第3～6章）从机器学习入手，

本书是AJAX之父的经典之作。本书用简洁的语言系统化地诠释了设计、技术和商业融合是最重要的发展趋势。全书共8章，包括关于用户体验以及为什么它如此重要、认识这些要素、战略层、范围层、结构层、框架层、表现层以及要素的应用。

内容简介这是一本已经被市场公认的竞品分析的标准性著作，极具实战性和技巧性，是作者在互联网、金融、通信等行业近20年工作经验的总结。第1版上市后广获好评，累计印刷15次，第2版新增了使用AI做竞品分析、B端产品竞品分析、行业/市场快速分析等大量实用内容。书中明确提出了 做产品遵循的不是规则论，而是博弈论，好产品被竞争对手干掉的不计其数 的观点，从流程、工具、方法、模板、案例5个方面总结出了一套系统的竞品分析方法论。这套方法论在华为、平安、比亚迪、OPPO、美的、三星等100余家中外知名大型企业中被广泛使用，备受称赞。认真阅读本书并跟着书中指引进行实践，你将获得如下收益：（1）全面认识竞品分析包括竞品分析的内涵、外延、作用，以及方法论框架和知识体系。（2）掌握竞品分析流程和步骤完整的竞品分析流程包含 明确目

本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。 全书共13章，内容从逻辑上分为四个部分。 第1部分 认知篇（第1~2章） 首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型；然后给出了华为数字化转型的整体框架（方法论），以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检。 第二部分 方法篇（第3~5章） 讲解了华为数字化转型的理念和方法，覆盖从变革规划、变革项目实施到IT产品实现的全部过程。 第三部分实

本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深入了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识点不同角度的解读，为后续机器学习的深入研究打下基础

本书全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。与上一版相比，本书进行了全面修订，涵盖了编译器开发方面新进展。每章中都提供了大量的实例及参考文献。 本书是编译原理课程方面的经典教材，内容丰富，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生及研究生的编译原理课程的教材，也是广大技术人员的 参考读物。

AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的Kimi为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI 大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了Kimi官方、LangGPT社区和多位AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面揭示了Kimi、Kimi （Kimi内置的智能体）和Kimi浏览器插件的功能和使用，带你认识不一样的Kimi；然后，奉上了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，帮你掌握使用任何AI的核心能力。 授人以渔，本书针对文本创作、PPT制作、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景，以及品牌、公

本书基于野火STM32全系列开发板介绍FreeRTOS内核实现与应用开发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把FreeRTOS内核写出来，从底层的汇编开始，讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现，如何支持多优先级，如何实现定时器以及时间片等FreeRTOS的核心知识点；第二部分则开始讲解FreeRTOS内核组件的应用以及如何使用FreeRTOS进行多任务编程。本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌入式领域工程师和爱好者的技术参考书，也适合相关专业的学生学习参考。

本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。