《人工智能安全治理框架 2.0》是我国面向人工智能安全治理发布的纲领性技术文件,旨在顺应全球 AI 技术快速发展趋势,统筹技术创新与风险治理,为构建安全、可信、可控的 AI 生态提供系统化指引。随着大模型、智能体、具身智能等技术的快速演进,AI
本书涵盖技术原理、开发方法及实战案例。全书分为4部分,共12章,涉及推荐系统的多个关键模块,包括技术框架、数据处理、特征工程、嵌入生成、排序优化及推荐结果评估。 书中重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核
本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例,帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践,以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。 本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则,以及
随着技术发展,各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI,但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者,不会专业地提问。如果能正确地提问,AI将帮你解放工作,实现效率逆袭。精通向AI提问的能力,AI能帮你成为超级个体。 这是
本书图文并茂、通俗易懂,详细讲解数据结构和算法进阶知识,并融入大量的竞赛实例和解题技巧,可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓,并熟练应用其解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识,涉及分块算法和跳跃表;第2章讲解字符串
本书是一部系统而实用的 RAG 技术应用指南,面向具有云原生背景的开发者、工程师和架构师,覆盖从 RAG 基础概念到企业级应用部署的全过程。它不仅详细介绍了 LLM、RAG 等核心技术,还涵盖了提示词工程、向量数据库、模型部署优化等实际应用场景。
本书聚焦人工智能大模型在数字化领域的应用,以DeepSeek为核心,深度剖析DeepSeek在多行业的应用方法。DeepSeek作为具有超大规模参数和卓越性能的人工智能模型,能在复杂任务中展现强大实力。 本书深入讲解了如何在产品管理、技术开发、运营增长
《大规模语言模型:从理论到实践(第2版)》围绕大语言模型构建的四个阶段:预训练、指令微调、奖励建模和强化学习,详述各阶段所使用的算法、数据、难点及实践经验。在此基础上,进一步探讨了增强大语言模型能力、提升效率及如何将大语言模型落地应
数字素养是数字化时代学生必备的核心素养,全面提升学生数字素养是培养数字化时代创新人才的必由之路。本书共10章,内容涵盖信息技术基础、新兴信息技术、人工智能概述、生成式人工智能与提示词工程、AI工具的实用技能及人工智能素养与风险。读者通
《AI Agent开发全书 : 原理、框架与企业落地》系统梳理AI Agent的核心原理与落地实践,分为技术原理篇、落地实战篇、前沿探索篇三部分。技术原理篇阐释AI Agent的价值、本质、发展历程及关键技术,并介绍主流开发框架与MCP;落地实战篇通过Coze、Di
这是一本为真实生产环境而生的大模型实战指南,它不教你从零训练万亿参数大模型,而是教你如何基于现有大模型,通过提示工程、RAG、微调与部署优化,构建稳定、可靠、可落地的 AI 应用,是从 “LLM 爱好者” 到 “实战型 AI 工程师” 的进阶必备工具
《AI量化交易:高效构建交易策略的新路径》以“数据→策略→模型”的闭环为主线,将量化交易与人工智能深度融合。具体而言,首先通过通俗的讲解为读者普及量化与人工智能的基础知识,进而快速切入 15 个可实现实盘操作的典型策略,覆盖竞价量价因子
在AI浪潮席卷而来的今天,编程不再是少数人的专属技能,本书正是你零基础迈入AI编程世界的实践指南,系统讲解如何借助DeepSeek和Windsurf两大AI编程助手,实现人人都能学会编程的愿景。 本书由香港智友数字科技CEO、资深AI编程与数字化运营专家兰
通过这本全面指南,你将深入洞悉人工智能自主性的未来,学习如何设计和部署自主人工智能智能体,这些智能体利用生成式人工智能实现规划、推理与行动。本书由主导全球AI标准的行业顶尖架构师和构建企业级AI解决方案的权威专家撰写,系统阐述了智能体
报告聚焦过去一年来具身智能产业的新发展新变化新挑战,总结梳理国内外具身智能产业、技术、应用等方面的发展特点,聚焦“数据-模型-本体”三个关键环节,研判分析技术发展路径及问题,围绕机器人、智能运载装备和新型智能产品三大类产品,探讨具身
《打通Linux操作系统和芯片开发》共13章,操作系统部分涉及内存管理、进程管理、文件系统、同步管理,以及系统调用。SoC部分涉及SoC启动的过程、设备模型、设备树原理、电源模块、时钟模块、引脚模块、时间模块以及中断模块,这些模块都是芯片运行的
《C++异步编程》是由经验丰富的软件工程师 Javier Reguera-Salgado 和 Juan Antonio Rufes 撰写的编程技术专著。本书旨在帮助开发者构建高性能、高响应速度的软件系统,深入探讨了在多核处理器时代利用C++进行高效并发与异步开发的核心技术。 书
《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
本项目是一个系统性的 LLM 学习教程,将从 NLP 的基本研究方法出发,根据 LLM 的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时,我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个 LLM,期以实现授之以鱼