人工智能正在打开潘多拉魔盒。事实上，每一次划时代的技术浪潮，都粘满了“盲目乐观”的羽毛。原子弹虽然结束了二战，但也形成了对人类存在的巨大威胁；互联网虽然极大地拓展了人类的生活边界，但越来越多的人反而经历着时空坍缩；人工智能虽然使得机器变得越来越人类友好，但人类反而像是沦为了机器的附庸……本书中，熊培云以原子弹为思绪的起点，进而延展到互联网构建的新型文明，及至近年来欣欣向荣的人工智能，系统、广阔地分享了自己近年来的思考。试图在科技一往无前的当下，唤醒“人何以为人”的意识；唯愿科技与人文，各执半轮明月。

DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。 本书系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，展

在保罗眼里，黑客是创作者，是互联网之子，拥有一颗不安分的心，虽然经常被视为书呆子，却以自己的努力，为互联网新世界奠基。毫无疑问，我们生活于其中的世界，已经且必将继续被黑客深刻地改变，因此，了解黑客，我们也会更了解这个世界。在本书中，作者和我们谈论了与黑客有关的三个方面：第一，黑客如何成长及看待世界；第二，黑客如何工作及影响世界；第三，黑客的工具和工作方法。事实上，在全部15篇文章中，保罗所探讨的内容远远超出了黑客所关注的内容，并以幽默的笔触，在最广泛的可能性上展现了他对于人人关心且受其影响的重大议题的思考。不管是创造财富，还是如何设计出好产品，抑或如何在充满了异见的世界里自洽地活着。可以说，不管我们处在人生的什么阶段，都将从阅读本书的过程中得到启示。

《高级HDL综合和SoC原型设计》通过实际案例介绍高级HDL综合与SoC原型设计，提供有关SoC和ASIC设计性能改进的实用信息。 《高级HDL综合和SoC原型设计》共16章，内容包括SoC设计、RTL设计指南、RTL设计和验证、处理器设计和架构设计、SoC设计中的总线和协议、存储器和存储控制器、DSP算法与视频处理、ASIC和FPGA综合、静态时序分析、SoC原型设计、SoC原型设计指南、设计集成与SoC综合、互连线延迟和时序、SoC原型设计和调试技巧、板级测试等。《高级HDL综合和SoC原型设计》源于作者在RTL和SoC设计领域多年实践经验的总结，旨在为SoC设计工程师提供有价值的参考。

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识

在技术进步和经济不断发展的当下，越来越多的人开始思考这些问题：当机器人能够顺畅地处理大部分工作时，是否会导致人类大量失业？在大量失业的情况下，人们该如何获得收入，是否会因此感到人生毫无意义，丧失获得快乐的能力？ 假设人类安全地开发出了超级智能，对它进行了良好的管理，并很好地利用了这项技术所能释放的巨大经济潜力和神奇的变革力量。在这个世界中，人工智能可以做我们能做的一切，而且可以做得更好、更快，成本更低。那么，人类还能扮演什么角色呢？ 这本书前瞻性地探索了科技高度发达的“未来之地”，并预测了超级智能时代的人类命运，它探讨的是一个后技术时代的新问题：一旦到达梦想中的技术之巅，人类要如何培养意义和目的？如果不再需要工作，我们将如何生活？ 作者在书中部分采用了对话体的形式，创造性地虚构

人工智能时代来临，将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策，这一切影响远远超过任何领域的传统范畴，而我们为此做好准备了吗？在《人工智能时代与人类未来》一书中，来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂，探讨人工智能及其改变社会的方式，以及这项技术对我们所有人的意义。本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程，进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、国家和地区带来的影响，以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用。同时，该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击，以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题以及解答工具。

《Verilog数字设计原理》涵盖与Verilog数字设计相关的基础知识和深入主题，全面介绍现代数字电路的设计和实现方式。 《Verilog数字设计原理》特别关注如何使用架构和时序图将设计概念转化为物理实现，总结并解决了初学者甚至经验丰富的工程师可能犯的常见错误，详细说明了几种ASIC设计，除了设计原则和技巧之外，还深入探讨了现代设计方法及其实施方式。《Verilog数字设计原理》共分10章，内容包括Verilog基础、Verilog高级话题、数的表示、组合逻辑电路、时序逻辑电路、数字系统设计、高级系统设计、I/O接口、逻辑综合等。《Verilog数字设计原理》的许多示例及RTL代码可以将初学者轻松带入数字设计领域。

本书内容精心编排，讲解清晰明了，实例丰富且生动有趣，确保读者能够系统地掌握AI艺术创作的精髓。全书通过两大主线逐步展开：技能线，从剪映即梦的相关功能入手，介绍即梦平台、以文生图、以图生图、生图模型、智能画布、智能编辑、文生视频、图生视频、剪映App、绘画实践、视频实践等内容，从基础的平台操作到高级的创作技巧，逐步引导读者探索AI艺术的无限可能；案例线，通过大量的实践案例，包括人像、风光、动物、植物、建筑、产品等多种题材，同时涉及艺术插画、商业设计、AI摄影、影视制作、动画短片、旅行视频、电商广告、游戏宣传等多个领域，将读者带入AI艺术创作的精彩世界！ 11章专题内容讲解+80个经典实例教程+759张图片全程图解，并随书附赠116分钟教学视频+68个素材文件+246个实例效果+91组AI描述词，旨在引领读者走进剪映即梦的世

本书认真研究了一些新的商业形式，从20世纪70年代的长期衰退到20世纪90年代的快速繁荣，以及从2008年金融危机的后续影响中追踪它们的起源。展现了经济基础是如何快速地补少数垄断平台瓜分，以及这些平台如何为资本主义带来新的趋势。这些趋势对后资本主义未来的构想形成严峻挑战。 此外，书中还描绘了当今及其在新兴技术中的化身：平台、大数据、叠加制造技术、机器人技术、机器学习和物联网。

本书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。本书共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，助力读者将理论知识转化为实践技能。 全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大

本书以图配文，详细说明服务器端网络架构的基础技术和设计要点。基础设计是服务器端网络架构最重要的一个阶段。本书立足于基础设计的细分项目，详细介绍各细分项目的相关技术和设计要点。全书共6章，除了概述性内容，后5章分别讲述进行物理设计、逻辑设计、安全设计与负载均衡设计、高可用架构设计以及管理设计时所必需的技术和设计要点。 本书适合想设计服务器端网络架构的基础架构工程师和网络工程师、想拓展知识面的云服务工程师、负责服务器瑞运行和管理的现场管理人员阅读。

本书深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。本书循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术——多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，本书还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。本书配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 本书共分15章，内容涵盖高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、DeepSeek注意力机制详解（包括基础篇、进阶篇、高级篇及调优篇）、在线与本地部署的DeepSeek实战（如旅游特种兵迪士尼大作战、广告文案撰写与微调、智能客服等），以及多模态融合

--致性问题是多智能体系统协同控制的根本问题，也是控制领域的热点研究问题。本书系统介绍作者近年来在多智能体系统一致性分析与设计领域的研究成果，具体内容包括非线性多智能体系统的固定时间分组一致性以及二部一致性，异构多智能体系统在输入饱和下的一致性，二阶多智能体系统在扰动观测器、事件触发以及量化通信条件下的一致性，基于干扰观测器多智能体系统的双边包含控制问题等。 本书适合控制理论、系统科学及相关专业的高年级本科生、研究生、教师和广大科技工作者以及工程技术人员参考使用。

本书用10章对大语言模型进行全面且深入的介绍。首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论，帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后，详细介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。此外，介绍提示工程和工程实践等方面的内容，帮助读者了解大语言模型的应用和实际操作过程。最后，介绍如何从零开始微调大语言模型，辅以代码示例，帮助读者更好地应用这些技术。通过阅读本书，读者可以获得全面且深入的大语言模型的知识框架。无论您是研究人员、工程师，还是产品经理，都能从中获得有价值的知识。

《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。第2部分（第6、7章）聚焦于智能体的浅度开发，通过订票系统和智能翻译智能体等实例，展示如何将理论知识应用于实际项目。第3部分（第8～12章）深入探索智能体的高级开发

本书面向数据库知识发现的聚类任务，针对高维数据普遍具有的稀疏特征，系统阐述高维稀疏数据聚类知识发现的理论和方法。全书共12章，第1章和第2章系统总结聚类知识发现、高维稀疏数据聚类知识发现理论体系；第3～5章阐述高维稀疏数据聚类原理及分类属性数据、数值属性数据的系列聚类算法；第6～10章将高维稀疏数据聚类原理拓展到不完备数据、大规模数据、过程调整和参数自适应聚类；第11章阐述聚类趋势发现；第12章介绍高维稀疏数据聚类知识发现面向管理问题的应用、面向数据组织的应用及相关实现技术。

本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共15章，分为三个部分。第一部分为机器学习基础：第1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第2?3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第4~6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。第三部分是进阶

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景.本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念. 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ～ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ～ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处

本书全面介绍了图神经网络的基础知识和前沿主题，旨在帮助读者了解图神经网络的基本问题和未来发展趋势。本书还介绍了图神经网络的多个研究方向，包括同质图神经网络、异质图神经网络、动态图神经网络等，旨在引导读者开发自己的图神经网络模型。

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Python语言凭借其简洁、易读及可扩展性等特点，已成为程序设计领域备受欢迎的语言之一。丰富的Python第三方包（又称“第三方库”）使得Python可以应用于多个领域，气象研究与应用领域也不例外。由NCL转化来的库很大程度地方便了读者的学习。 本书内容由浅入深且针对性强，示例丰富且涉及面广，系统地介绍Python语言的基本语法、高级特征以及与气象应用密切相关的工具包。本书从Python和Linux的基础知识开始讲解，无编程基础或需巩固基础的读者也能阅读；然后介绍气象数据的读取、处理等；接着介绍绘图基础知识与常用的气象绘图方案；继而介绍一些常用气象物理量计算以及统计方法与检验等；最后介绍简易机器学习入门和几种Python计算加速方案。

在大数据时代中需要突破“所有知识都来自数据关联”这一框架，亟需因果关系范式融合领域知识、常识约束的问题研究，本书就描述了这样一种体系，介绍了因果关系分析和推断的思想和方法，其中包括do-操作、反事实、原因的充分性与必要性、特异原因、实际原因等内容。“因果性的研究经历了一次重要的转变：从一个被神秘面纱笼罩的概念转变为一个具有明确语义和逻辑基础的数学对象。”在下一个十年里，这个框架将与现有的机器学习系统相结合，从而可能引发“第二次因果革命”。 本书第1版曾获2001年拉卡托斯奖，作者朱迪亚·珀尔是2011年图灵奖得主。本书的出版将有利于中国的广大学者、学生和各领域研究人员了解和掌握因果模型、推理和推断相关的内容，在相关领域做出优异的成果。