本书是享誉全球的Python入门书，影响了 过250万读者。全书分两 分：第 分介绍用Python编程所 须了解的基本概念， 括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二 分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目， 括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及 建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的 新 性，等等。
《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实
《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知
《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的
《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》共分为11章，第1～3章详细介绍RAG开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解RAG系统的工作原理与开发技巧；第4～8章聚焦RAG系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的检索增强模型，为开发RAG应用奠定基础；第9～11章通过实际案例，包括企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手的实际开发，帮助读者在特定领域深入理解和应用RAG技术。 《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》适合RAG技术初学者、大模型和AI研发人员、数据分析和挖掘工程师，以及高年级本科生和研究生阅读，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书或参考书。
在过去的十几年中，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化，在新的领域有了更广泛的应用场景。 本书从现代软件测试技术的视角，深入探讨近年来涌现和快速发展的测试技术，以及在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书内容主要包括现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化等。 我们希望这是一本软件测试技术领域的 百科全书 ，无论你是希望在专业领域不断精进的技术专家，还是希望打下扎实基础的入门读者，都能从本书中汲取宝贵的经验。
这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对
《ADS信号完整性仿真与实战 第2版》主要是以ADS软件为依托，结合信号完整性和电源完整性的基础理论以及实际案例，完整地介绍了使用ADS进行信号完整性以及电源完整性仿真的流程和方法，最终以实际的案例呈现给读者，具体内容包括信号完整性基本概念、ADS基本概念及使用、PCB材料和层叠设计、传输线及端接、过孔及过孔仿真、串扰案例、S参数及其仿真应用、IBIS与SPICE模型、HDMI仿真、DDR4/DDR5仿真、高速串行总线仿真、PCB板级仿真SIPro、PCB板级仿真PIPro等。 《ADS信号完整性仿真与实战 第2版》内容翔实，深入浅出，结合实际案例的应用进行讲解，实用性强，非常适合作为信号完整性以及ADS仿真入门教程，也可以作为资深仿真工程师的工具书，还可以作为大学电子、电路、通信、电磁场等专业的教学实验教材。
本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流开发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深入解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具开发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测
这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻，而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章，其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向，第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化进行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
操作系统目前已成为我国 卡脖子 的关键技术之一，这对操作系统的教材建设提出了新的要求。首先，教材需要体现操作系统的核心原理与设计，帮助读者构筑系统性的认识；其次，教材需要反映国际研究前沿，帮助读者开拓新思路；*后，教材需要反映工业界实践，不可陷入纸上谈兵的陷阱。 作为操作系统教材的新尝试，本书融合了作者的教学经验与工业实践经验，以三个 面向 为导向，即面向经典基础理论与方法，面向国际前沿研究，面向*新工业界实践，深入浅出地介绍操作系统的理论、架构、设计方法与具体实现。本书将原理与实现解耦，从具体问题导出抽象概念，然后分析实现方法。全书内容以ARM架构为主，x86架构为辅；以微内核架构为主，同时兼顾宏内核与外核等架构。 除纸质版教材外，本书还配有网络章节、在线社区和课程实验。与本书配套的微内
《LangChain核心技术与LLM项目实践》全面系统地介绍了LangChain的主要功能模块及具体应用，深入探讨了LangChain在企业应用实践中的深度开发、技术优化及其核心技术。《LangChain核心技术与LLM项目实践》共12章，从大语言模型的基础知识入手，涵盖任务链的设计、内存模块的管理、表达式语言的使用、Agent系统的实现、回调机制、模型I/O与数据检索等方面的内容，并通过代码示例和应用场景，逐步引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务链设计等高级技术，最后，从需求分析、架构设计到代码实现，详细展示了如何运用LangChain技术开发一个企业级智能问答系统，帮助开发者打造高效、可靠的企业级解决方案。 《LangChain核心技术与LLM项目实践》从入门到高级，聚焦于前沿技术与落地实践，适合大模型及LangChain开发人员、高校学生以及对LangChain开发感兴趣的人员和研究
HarmonyOS NEXT操作系统被誉为 纯血鸿蒙 ，是操作系统领域的重大突破。该系统采用全新的底层架构和API，为开发者带来了全新的机遇和挑战。 本书从初学者的角度出发，通过系统的讲解和丰富的实例，引导读者逐步掌握HarmonyOS NEXT的开发精髓。本书首先介绍HarmonyOS的背景知识，讲解如何配置环境，运行第一个HelloWorld项目程序。然后讲解HarmonyOS开发的核心技能，包括ArkTS和ArkUI，帮助读者完成一个简单的应用。之后着重讲解UIAbility、网络、数据、多媒体等内容，以丰富应用功能。此外，本书提供进阶知识，如HarmonyOS元服务、工具技巧、ArkTS多线程和多设备适配。最后通过开发一个综合性的App，将所讲知识融会贯通。 无论是初入HarmonyOS开发领域的新手，还是已经有一定开发经验的开发者，抑或希望深入了解HarmonyOS内部原理的高级开发者，都将从中获得有价值的参考和指
