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告别教育焦虑,面向未来,培养具有竞争力的复合型人才 深探讨了在超级人工智能的时代背景下,未来教育该何去何从 创新模式,贯彻 问学 理念,用提问引领学习 由多名代表最前沿技术的超级AI与多位人工智能和教育领域专家共同探讨 回应当代家长的焦虑 面对形形色色的知识和新鲜事物,孩子应该学习什么、怎么培养 内容覆盖未来教育变革、AI信息茧房、亲子关系、孩子的综合能力培养等各个方面

本书创作团队核心成员长期从事机器学习方面的理论研究和工程实践,通过项目实战,积累了大量解决问题的方法和经验,并通过本书将自己的经验整理出来,以满足广大读者希望使用机器学习来解决实际问题的需要。


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本书共5 章内容,主要结合目前流行的人工智能编程语言Python 对机器学习案例行分析,介绍 机器学习的相关理论,并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、 分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例,力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌 握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员,也适合非计算机相关专业人员阅读。 理论性强,较难理解的内容统一放在了附录A 中,这部分内容适合具备一定理论基础、对机器学习理 论推导有兴趣的读者。 本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习门课程的教材。

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笔者根据多年的学习和工作经验,总结出一条有效的学习路线:先抓主干,后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节,算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习,笔者将它归结成了5个层次:理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现,帮助读者分阶段地学习,轻松迈机器学习的大门。


(1)从智能体的基础概念出发,逐步深智能体的核心技术、发框架、发流程、发方法和行业应用,帮助读者系统掌握构建AIAgent的关键技能。(2)示例(Propmt、RAG、MCP、LangChain、LangGraph)和实战案例(问答Agent、多模态电商客服机器人、多模态试驾预约Agent、多Agent客户服务助手、多Agent旅行规划助手)非常丰富,能帮助初学者按图索骥,快速掌握AIAgent的发方法和技能。(3)配套示例代码、PPT课件、读者交流微信群,示例代码经过测试均能运行无误。

《AI配音完全手册》的主要读者对象:短视频创作者/自媒体博主,内容运营/市场营销人员,有声书/广播剧制作人,学生、教师、知识分享者,以及所有对AI感兴趣的内容创业者。自媒体时代,AI配音,让你的内容“声”色俱佳!工具式学习:本书梳理了国内外20个主流的AI配音工具,从“国民级”的剪映、魔音工坊,到海外顶流的ElevenLabs、UBERDUCK,再到硬核源项目GPT-SoVITS。让你了解AI配音工具库,把更多时间花在创作上。案例驱动:精选了22个AI配音热门案例,全面解析从文本输到语音生成的完整流程,带领读者逐步掌握不同场景下的AI配音技巧。操作简单:本书以清晰的步骤和简洁的语言为基础,提供了“傻瓜式”教程,即使技术小白也能轻松上手,快速应用AI配音技术。


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《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编,本书以AT89S52单片机为对象,重介绍单片机的应用技术。全书共有6章,包含12个训练项目,内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A/D和D/A转换等,每章后配有练习题和讨论题。



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《范式变更:碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员,以及大众读者量身定制,从零碳金融到清洁能源,为读者解答未来之路。 权威专家贡献观: 《范式变更:碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民,诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨,中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华,中国工程院院士汤广福,华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家,为读者提供来自不同领域的深刻观,阵容强大,确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析: 《范式变更:碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发,全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业,为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳

随着 元宇宙 热度持续,人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高,而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口,将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具,这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容,还从多个行业领域着手,分析了元宇宙具体的落地实践方法,为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容,这些都对读者一步了解元宇宙,并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。

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AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型
(1)AI技术作家、AI应用发王晓华新作,这人真的很牛。(2)工程级别应用案例实现代码,可直复用,算是Agent发新手老手的福利。(3)所有示例与案例代码都经过测试,均可顺利运行,过王晓华图书的小伙伴都知道。(4)众多小示例,以及五大重案例,包括多Agent智能客服、高德地图MCP服务、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。(5)智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案,极具参考价值。(6)系统整合大模型与智能体技术体系,从AIAgent技术体系,到AIAgent发技术栈(微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio),再到AIAgent发工程案例,全面构建智能体技术的完整知识



懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口,《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、发实践与系统部署三大维度展,可以帮助希望系统转型为大模型工程师的发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向,各章内容都从实际面试出发,归纳整理出15类500余道高频面试题,每类列举若干典型问题并附答案,同时还提供了200余道自测题,使求职者在巩固知识的同时,测试自己能力水平。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》共12章内容,逻辑上可划分为四部分,分别说明如下:●基础篇(1-2章):介绍行业生态与岗位图谱,帮助求职者精准定位自身角色优势;掌握高质量数据

一直以来,作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法,以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中,他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料,价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习,充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动,如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。

如果你什么也不懂,那就从这本书开始。

多模态大模型与AI Agent智能体技术的快速成熟,为未来的AI应用辟了新的可能性,预示着人工智能将在更多领域发挥其深远的影响。本书正是在这样的背景下应运而生。它旨在为读者提供一个全面、深地了解当前多模态大模型与AI Agent智能体最新研究展和实践应用的窗口。全书共8章,力求将最前沿的技术原理、最实用的应用案例及最深刻的行业洞见呈现给读者。

本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法,以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书,读者能够理解大模型背后的技术,感受到它所带来的改变。


《AIAgent发:零基础构建复合智能体》系统地介绍了智能体的核心原理与构建实践,涵盖了当前智能体发的热与流行技术,包括:MCP、A2A、RAG、LangChain、LangGrapsh,以及代码平台扣子等,并提供了从单智能体到复杂智能体的全流程发技术细节。全书以知识+示例的教学方式,循序渐,由浅深,并提供了大量实例演示,以及完整的项目实战,以及智能体的部署与运维技术,可帮助读者系统掌握发技能,并用于解决业务需求与实际问题。《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供了教学视频,以二维码的形式呈现在书中对应章节,读者在阅读过程中可扫码观看,大大提高学习效率,同时,《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供配套示例代码,读者可直调用行演练。全书尽可能使用通俗易懂的语言行描述,提供全面的系统的知识与智能体构建方法论,适合对智能体感兴

本书非常适合作为高校和培训机构动画专业的课程培训教材,也可以作为广大三维动画爱好者的自学参考书籍。



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初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说,从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本原理,并