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
1.将推荐系统的思想应用于流程管理 2.充分考虑流程执行的智能化、动态性与柔性 3.充分利用流程管理系统积累的执行日志 4.用切实可行的算法大幅提升工作流管理效率
《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。
《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代，人形机器人的前沿技术探索，人形机器人的法律与伦理，人形机器人的社会影响与未来挑战，以及人形机器人在各领域的应用，为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。
读者对象： 1、人工智能领域的技术工程师，尤其是机器学习和深度学习领域的工程师； 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员； 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 （1）本书由百度官方出品，PaddlePaddle总架构师共同创作。 （2）百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 （3） 内容全面、由浅深、注重实践 ，结合新近PaddlePaddle技术版本，详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理，以及如何从零始快速掌握深度学习。
想在AI智能体（Agent）发领域抢占先机？《复合型AIAgent发:从理论到实践》集结资深研发经验，为你揭秘复合型智能体的技术内核。《复合型AIAgent发:从理论到实践》不仅系统讲解DeepSeek私有化部署、RAG、MCP等核心与前沿技术，更通过海量实际案例，手把手带你在实践中精通AI智能体的构建与应用。《复合型AIAgent发:从理论到实践》是AI发者提升技术栈、实现能力跃迁的宝藏，也是教学培训专业人士获取前沿知识、激发创新思维的源泉。凭借其严谨的体系和超强的实用性，《复合型AIAgent发:从理论到实践》将成为有一定编码基础的你并深耕AI智能体应用发的最佳指引。
全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
u 各种大型语言模型及其相关基础方法、实现工具等，从文本单模态、视听觉多模态、具身智能到交互式智能体，几乎都可以完全使用深度神经网络行系统阐述。这充分表明，自2012年AlexNet问世以来，各种基于端到端数据驱动的深度神经网络学习方法，已走了多远，不仅将自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域，行了彻底改变，而且还正在让这些学科之间的边界消融，并迈向统一。 u 本书从深度神经网络的角度切，体系化地介绍了ChatGPT的基本原理与核心算法，既包括了深度神经网络的基础知识与大演化脉络，Transformer兴起的缘由，也涉及ChatGPT等大型语言模型的预训练、微调、安全及价值对齐以及思维提示应用等重内容的介绍。 u 作者对深度卷积神经网络、LSTM、Transformer和强化学习方法行了深细致的剖析，其中对视觉Transformer相关基础大模型和GPT思想之旅的介
一本风格较为轻松，简明易学，可直观参照，并迅速上手实操的AIGC工具使用手册。旨在指导读者如何快速高效地学会使用AIGC工具，并且通过书中的指导流程和作者总结出的高效Prompts（提示词）提高自己向ChatGPT提问的能力，让AIGC工具输出令人满意的高质量创意内容。
AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI
学会AI，你会发现，生活可以如此轻松。?AI管理健康：提醒吃药，在线问诊，辅助诊断，营养搭配……?AI陪伴生活：语音控制家电，陪你谈天说地，在家“云游”景……?AI培养兴趣：一键生成诗词、绘画、音乐、短视频，留住幸福时光……?AI助力出行：智能导航，车，规划旅行路线……
1.通过智能问答系统、文档助手和知识图谱应用三个实战项目的完整解析，使读者深理解LangChain大模型项目发的完整流程。2.详细讲解LangChain的核心概念、设计理念、发环境及基础组件等大模型发的基础知识。3.作者有丰富的大模型发项目经验和培训经验，讲解通俗易懂，深受学员们欢迎。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
深浅出的大模型技术解析-模型部署与调用：详细讲解本地与在线部署方法，帮助读者从零始理解并实现模型应用。-RAG技术与微调优化：探讨如何通过RAG技术提升大模型的性能，结合深度微调使模型更加智能和精准。高效的智能体发框架与技术-LangChain与LangGraph：介绍具备高度生态支持的框架，助力发者快速构建模块化智能体系统。-DeepSeek模型应用：专门选择DeepSeek系列模型作为支撑，展示其在多种场景下的强大能力。多元应用场景-企业级AI发：通过多个实际案例，展示如何在企业环境中部署与优化智能体系统，提升工作效率。-跨行业应用：涵盖客服、数据分析、代码生成等多个行业场景，帮助读者轻松应对各种挑战。
《国家智能制造标准体系建设指南（2016年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
本书详细介绍了Transformer大模型算法基础，内容丰富，案例经典
这是一本通多智能体协同发全路的实践指南！ 在AI技术加速演的今天，单突破已不足以应对复杂场景的需求 多智能体协同正成为解锁下一代人工智能应用的关键。《AI Agent应用发：构建多智能体协同系统》应运而生，为发者、技术爱好者及行业实践者提供了一套从基础到阶、从理论到落地的完整解决方案。 《AI Agent应用发:构建多智能体协同系统》核心亮速览： 体系化知识架构：覆盖智能体核心组件（大模型/提示词工程/RAG/记忆/规划）、多智能体系统设计原则（交互环境、协作类型、通信机制），以及主流源框架源码解析（AutoGen/MetaGPT等），助你建立扎实的技术认知框架。 实战导向学习路径：通过6大行业案例（智能家居、智慧办公、语言翻译等），手把手教你从需求分析到代码实现的全流程，将抽象概念转化为可运行的应用系统。 代码即生产力：全书贯穿可
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。
利用AI进行数据分析——基于DeepSeek+豆包+智谱清言,让效率提高N倍
在当今数字化浪潮中，数据已成为企业与组织的核心资产，而如何高效地从海量数据中提取价值，成为制胜关键。这本书，正是为那些渴望在数据海洋中乘风破浪、追求极致效率的你量身造的！前沿技术，触手可及：本书聚焦于当下最前沿的AI数据分析技术，深度结合DeepSeek、豆包、智谱清言三大强大工具，将复杂的技术原理转化为通俗易懂的语言，即使是初学者也能轻松上手。无论是数据挖掘、机器学习，还是自然语言处理，书中都有详尽的讲解与实战案例，让你紧跟行业潮流，掌握核心竞争力。工具赋能，轻松上手：DeepSeek、豆包、智谱清言，这三大工具在数据分析领域各具特色，功能强大且易于操作。书中不仅详细介绍了它们的使用方法，还通过大量实例展示了如何将这些工具组合起来，发挥出1+1+1>3的强大效能。无论是初职场的数据分析师，还是希望提升工
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
《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。
本书以边缘计算技术发展为主线，从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要，也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物，使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。
《给孩子的人工智能课》以生动有趣的方式，向孩子们介绍了人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，使他们在轻松愉快的氛围中了解这一前沿技术。不仅能让孩子们了解人工智能的基本知识，还能激发他们对科技创新的兴趣和热情。 《给孩子的人工智能课》不仅是让孩子了解未来科技的门读物，更是激发孩子探索与创新的启蒙之作。通过生动翔实的案例，将复杂深奥的科技概念变得通俗易懂，帮助孩子们更轻松地走人工智能的世界。 复旦大学教授、科学杂志《新发现》荣誉主编 严锋，纽约默西大学数学与计算机科学系终身教授陈志雄 倾情推荐
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
北师大实验中学一线信息/AI教学团队+清华、北师大AI博士+NOI钻石教练执笔中国人工智能学会中小学工作委员会秘书长袁中果推荐精准适配AI教育政策要求，内容贴合中小学课程标准1.一条完整的AI学习路径从AI科普到项目实践与反思，帮助孩子真正理解AI，而不是只会用工具。2.学得会、做得出、讲得明白配套实验与图形化编程项目，让孩子产出可展示成果，形成真实的学习成就感。3.游戏化学习机制增强“完成感”闯关测验、成就卡、成就贴纸对青少年来说是“我在升级”，不是“我在上课”4.适合课堂与家庭双场景老师：可拆成8–12课时的AI通识/社团课程家长：每章任务可直变成亲子活动
零基础门： OpenClaw快速安装配置 、使用过程中的应用故障 手把手教学，面向 养龙虾 小白 的 实战 安全 应用指南。 AI实战落地： 能真正 "干活"的AI智能体 24小时监控信息、定时执行任务、跨平台自动化、批量处理重复工作 ，零门槛，各种 养龙虾 刚需直抄作业 全场景应用： 日常琐事自动化（邮件清理、文件整理、健康提醒），到内容创作批量化（热监控、文案生成、数据复盘），再到副业赚钱系统化（选品分析、客服自动回复、多平台管理）和职场效率提升（竞品监控、会议纪要、周报生成） 每个场景都给出可操作的步骤、配置模板和问题解答。快速 提升 工作效率 。 高效指南： 解答 80个常见问题，覆盖50个真实应用场景。案例 丰富、覆盖全面 ，一书在手，养 龙虾 一学就会 。
1. 李国杰院士新作，承载了他多年来在计算机科学领域深研究的工作结晶 2. 产学研三重背景，兼具工程科学与人文科学的思维 3. 涵盖了科技自立自强、理解人工智能、做强先计算、人才培养教育等多个方面，内容深度广度兼备，引发读者深思考科技创新的未来。 4. 关注信息科学技术发展，倡导自主创新品牌建设。书中分享了科研中所遇到的挑战，以及克服困难的经验方法，对于年轻科研工作者来说具有很好的启示作用。
数字化转型咨询专家、前腾讯高级产品经理力作。 来自一线互联网公司的数字化转型思考。 结合AI，从业务到思维对组织行全面重构。 2种决策思维模式、6个原创思维框架、4篇行业深度研究、100多个各行各业案例 要导读： 本书详解作者原创的6个思维框架，助力企业破解数字化转型的决策难题。 数字化 Y路径 演化模型：帮助企业确定数字化转型的大方向，明确现阶段要做什么，不能做什么。 数字化恐怖谷效应：描述企业在数字化转型过程中容易走的弯路，帮助企业规避风险。 优势 变量推演框架：基于企业自身的优势，寻找创新的可能性和突破口。 变量 场景融合框架：基于AI这类全局超级变量，在行业层面寻找突破口。 用户场景画布：帮助企业洞察用户，做出用户喜欢的产品。 价值 体验金字塔：平衡用户价值与用户体验的关系，在不同的市场环境中以不同的
机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向，而深度学习作为机器学习的重要组成部分，伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛，越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中，让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书，你将学到： MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用，以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法
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
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
读者对象：机器学习工程师；数据挖掘从业者；数据科学家；信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括： 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
《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
《DeepSeek探索未至之境》是一本不可多得的AI技术指南，适合所有对人工智能感兴趣的读者。无论你是AI初学者、发者、研究人员，还是企业决策者，这本书都能为你提供从基础到高级的全面指导。本书作者凭借丰富的技术背景和实践经验，深浅出地讲解了DeepSeek的核心功能、应用场景及技术实现，并结合大量实战案例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 DeepSeek的火爆不仅代表了中国科技的崛起，更是一股来自东方的 神秘力量 。作为国产AI大模型的代表，DeepSeek凭借其低成本、高性能的优势，正在全球AI领域引发震动，甚至让硅谷为之侧目。它的出现破了美国在AI领域的主导地位，推动全球AI生态更加多元化，彰显了中国在人工智能领域的创新实力与战略布局。 本书不仅涵盖了DeepSeek的基础门、工具组合应用、本地与云平台部署，还深探讨了分布式训练、自然
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
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