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复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用(Theory and Applications of Complex Systems a



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

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。

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深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书,你将学到: NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务

AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI

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。

1.热结合。 2017年,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。2022年政府工作报告中提出,促数字经济发展,完善数字经济治理,释放数据要素潜力,更好赋能经济发展、丰富人民生活。2023年4月28日,政治局会议指出 重视通用人工智能发展 ,2023年5月5日,中央财经委会议强调,要把握人工智能等新科技革命浪潮,适应人与自然和谐共生的要求,保持并增强产业体系完备和配套能力强的优势,高效集聚全球创新要素,推产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先性、安全性的现代化产业体系。 2.创新性。 从ChatGPT,到AIGC,再到AGI。目前市场上围绕数字经济、人工智能方面的图书品类较多,但以全球视野展望通用人工智能发展方面的图书品类较少。数字经济时代推动下,人工智能作为关键性的新型技术能力,被视为数字经济发展的助推器和推动力,本书

党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国,教育强国需要 强学习 ,人才强国需要 重人才 。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争,而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把 学会学习 列为学生的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强,可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年,细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面,满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展,人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解,小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时,越来越多的家长始意识到,单纯依赖传统的教学方法已难以满




1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明,灵活,高性能的特,使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下,由TensorLayer创始人领衔,TensorLayer主要发团队倾力造而成,作者全部来自一线人工智能研究员和工程师,为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的,其中不乏诸如,价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例,值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型,请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。

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采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络,这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下,解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始,展示了如何使用Keras行深度学习;从加载数据到拟合、评估模型获得*性能,逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下,你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外,本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例,可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书,你将学到: 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神

《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

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(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。

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谷歌 AlphaGO 战胜李世石,标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭,未来 5 年,人工智能会怎样改变我们的生活?未来 15 年呢? 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生? 科技大咖倾情推荐,内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来,将预示一个大时代的到来,即所谓的 超智能时代 。《新智元:机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战,带我们提前走超智能时代。

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机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇,是在机器人设计制造领域的两个不同平台,是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南,能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节,为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。

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。


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.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

内容全面 :系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型,如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等,详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 :采用PyTorch 2.x最新框架行实战,通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法,读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 :源了全部课程源代码、课件、代码,本书Github仓库已收获超3000个Star数,并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。

(1)星环科技人工智能平台团队合著,凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 (2)从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍,不仅讲解人工智能知识体系的理论基础,也可以指导基于实战的平台环境行操作。 (3)针对各种类型的机器学习问题,基于星环自研的人工智能平台(Sophon)环境,结合真实案例,依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。

本书详细介绍了Transformer大模型算法基础,内容丰富,案例经典