AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
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这是一本认识、应用AI Agent的实战指南,系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践,面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面,内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法,详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面,精选多个行业实用案例,覆盖常见业务场景,帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势: ?循序渐,体系完整:从零基础概念到核心原理,再到全生命周期(发、测试、部署、维护与升级),帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主,案例驱动:基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架,提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战,贴近真实应用场景。 ?经验沉淀,路径清晰:作者结合多年发与创业实践,总结出智能体构建与落地的完整路径,既有清晰的方法论,又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛,受众多层次:教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖,既适合初学者门,也能为发者、研究人员与专家提供启发。
威胁狩猎:原理与实践
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内容简介 这是一本从原理、模型和实践三个维度*讲解威胁狩猎的著作,旨在助力网络安全从业者快速构建结构化的主动威胁狩猎体系。本书由奇安信集团拥有20余年一线实战经验的网络安全专家领衔撰写,凝聚了其在网络实战攻防演习、安全运营等领域的深厚积累;同时汇集了来自大型央企、IT名企的网络安全专家智慧,确保了内容的前沿性与权威性。 本书的价值得到了业界的高度认可,获得了来自微众银行、太平洋保险、*、国泰海通证券多家头部企业安全负责人的联袂推荐。他们一致认为,本书不仅是一本技术手册,更传递了一种全新的安全理念:真正的防守不是构建无懈可击的壁垒,而是拥有发现威胁的敏锐嗅觉。 全书一共8章,分为原理与实践两部分,握本书内容,您将收获: 1)从零理解威胁狩猎的核心内涵,清晰辨析其与渗透测试、应急响应等相关概念的本质区别; 2)深入掌握Sqrrl、Endgame及基于TTP的3大主流威胁狩猎模型,学会构建结构化的狩猎流程; 3)*了解10余种关键数据源及5种以上高级分析方法; 4)通过3个真实企业级案例,独立完成从创建假设到狩猎闭环的完整实践; 5)将狩猎成果反哺防御体系,建立“主动发现、主动防御”的核心安全竞争力。 更具价值的是,本书附赠作者团队精心总结的50个威胁狩猎假设,覆盖主机、网络、应用等多个层面,拿来即可直接应用于日常工作。本书历时4年打磨而成,是每一位渴望在网络安全领域精进不休的从业者不容错过的案头手册。
Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
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这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作,它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词,大幅提升我们的工作效率,让我们实现AI普惠,成为AI高手。 ?本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者,本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书,你将获得以下知识和技能: ?认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质,包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等; ?ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型; ?提示词(Prompt)编写的门指南、基本原则、黄金公式和阶技巧; ?AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等; ?程序设计、艺术设计、游戏发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧; ?用好AI工具,成为AI时代的超级个体。 全书有200余个案例,200余个提示词模版,人人一看就懂,一学就会。
大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
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大模型赋能,重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南,系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验,深讲解如何在多模态环境中,实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础,更通过丰富的行业案例与系统性的方法论,帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书,你将获得: (1)全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用,理清从感知到行为的智能演化路径。 (2)掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略,覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 (3)构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制,提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 (4)搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台,助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师;投身人工智能前沿的科研人员;关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者;本书都将成为你不可或缺的参考读物,引领你从理念到落地,真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术,让你在这场技术革新中把握先机。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。 (1)基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 (2)实战篇(第6~12章),重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇(第13章),围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台,先介绍了平台每个模块的功能,再以航空公司客户价值分析案例为例,介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程,展示平台去编程化、流程化的特。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础,阐述了设备智能运维的现状和问题,提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标,从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度,并介绍了这5个维度各自的提升途径,给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术,以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要,可以作为实施状态检测的参考资料,助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
大模型应用开发:方法与案例
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这是一本案例驱动的LLM应用发指南,适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书,读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法,以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此,本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章,全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例,具体内容如下: 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景,然后介绍LLM应用发的核心技术,并引出主流的集成性发框架。 第2~8章 分析大语言模型应用的场景案例,即基于常见业务场景,梳理LLM应用的系统架构和实现过程,并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例,包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例,都提供具体的应用场景分析和系统架构设计,强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时,案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架,详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
大模型项目实战:Agent开发与应用
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这是一本面向初中级读者的Agent学习指南,作者既是资深的AI技术专家,又是经验丰富的项目导师,融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源,为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧,分为三篇: ?基础篇(1~2章) 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇(3~6章) 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类,通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型,详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇(7~16章) 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础,针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面,通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外,对基于CogVLM2的多模态模型应用发,也提供详细的案例演示。
企业架构决策:战略框架与实施指南
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本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构,探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出,企业架构需融合业务战略、流程与技术,以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员,包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展,涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面,还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外,介绍了评估框架与决策制定框架,助力组织评估现状、制定战略,以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案,提升组织效率与创新能力。
AI智能体设计实战:用Coze从零打造21个贴身AI助手
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你是否对AI助手充满好奇,却苦于没有编程基础?你是否想将AI技术应用于实际工作,提升效率,却不知从何入手?本书正是为你而写。Coze作为新一代AI Bot开发平台,以其强大的功能和易用性,让每个人都能成为AI智能体的创造者。本书通过21个紧贴实际场景的实战项目,系统性地引导你从入门到精通,轻松构建功能强大、应用广泛的AI助手。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI(通往AGI之路)官方出品,社区核心共创者亲自执笔。 全书中的案例共分7大专题,涵盖职业发展、办公效率、商业职场、内容创作、学习教育、娱乐社交及健康家庭等高频应用领域。每个专题包含3个实战案例,助你轻松应对各种场景。 本书特色: (1)零基础友好:无须编程经验,强调可视化搭建与逻辑设计,适合AI初学者、职场人士及行业应用者。 (2)场景驱动,即学即用:项目源自真实需求,读者可快速迁移至工作、创作与生活中,提升效率与创造力。 (3)系统化解构AI智能体搭建:深入讲解提示词编写、工作流编排、知识库构建与插件调用,帮助读者掌握底层方法与高级技巧。 (4)覆盖多元领域:不仅提供技术实现,更融入行业洞察与应用思维,助力读者成为跨领域的AI智能体设计者。 通过本书,你不仅将学会如何用Coze打造AI智能体,更将深入理解人机协作的新范式,拥抱智能时代的个体与组织进化。现在就开始,从想象走向创造,成为AI智能体设计的主导者!
数据指标体系:构建方法与应用实践
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这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深剖析数据指标波动对业务的影响,旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联,把数据指标体系落地到业务中。第一篇(第1章):深度解读数据指标体系的基础知识,让读者充分理解数据指标,并掌握构建策略、全流程和方法概要,其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇(第2~6章):从实践层面出发,带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品(工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类)的关键数据指标,并通过精细的维度拆解,呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇(第7章和第8章):在第二篇形成的规划图谱的基础上,给出数据指标构建的完整方法论,并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例,完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇(第9章和第10章):揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程,包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键,也是数据分析师技能之一。第五篇(第11章和第12章):通过实际案例指导读者搭建数据指标体系,并展示如何利用数据指标体系监控业务动态,分析数据异动,量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略,以及7种量化数据异动贡献度的方法。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
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本书是一本全面的Python技术及面试指南,旨在帮助读者深理解Python编程语言的核心概念,并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。 第*部分 面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程,包括非技术电话面试、技术电话面试(包括闲谈、技术沟通和提问环节)以及现场面试的准备和策略,既为读者提供了面试前的全面准备指导,也帮助读者在面试中展现出良好状态。 第二部分 数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合,到更复杂的表、二叉树、其他树结构(如前缀树、线段树、二叉索引树)和图的表示与应用,每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。 第三部分 算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题,通过逐步分析,引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。 第四部分 系统设计。理论知识部分,从设计需求分析到高层构建,然后到具体组件设计,再到扩展设计,帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分,包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计,涵盖系统设计的关键技术。此外,这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识,既帮助读者理解并行处理的概念和应用,又扩展机器学习的重要知识和面试技巧,并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
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本书以群体智能与智能网联的应用为牵引,通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言,原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容;算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法;应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
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本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程,涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章,分为三篇:?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节,包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程,从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发,丰富了应用运行的场景。
大语言模型:原理、应用与优化
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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等,展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外,书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术,如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后,本书讨论了大模型的局限性与安全性问题,展望了未来的发展方向,为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师,还是对前沿技术充满好奇的读者,本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用,详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战,充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略,全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用,并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度,介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势,以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌,对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实,从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合,适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读,也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
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随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起,传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及?如何让你的品牌成为AI*的推荐对象?本书是一本系统论述AIO(AI 优化)与GEO(生成式引擎优化)的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例,从AI搜索的底层架构出发,深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化,更提供了针对不同行业(电商、SaaS、本地服务等)的落地策略,助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书,你将学会用GEO轻松解决以下问题: (1)企业主和创业者担心AI抢走流量,不知道如何应对?AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧,让你从传统SEO平滑过渡到GEO,抢占AI红利窗口期; (2)营销从业者发现传统SEO效果下滑,急需新方法?ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧,让你的内容被AI优先理解和引用,流量成本大幅降低; (3)跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战?多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧,一次内容优化触达多区域市场,品牌全球曝光率提升数倍; (4)SaaS和软件企业专业术语复杂,AI难以理解?技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧,让技术内容成为AI信赖的信源,专业客户咨询量暴增; (5)本地生活服务企业依赖地理位置,如何被AI推荐?POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧,提升区域AI推荐率,到店咨询量数倍增长; (6)品牌方担心负面信息被AI引用,影响声誉?舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧,建立AI时代的数字信任资产,负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构,每章都配有真实案例分析和行动清单,把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论,只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒,即便没有技术背景,也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
企业数据治理那些事:源端数据治理
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本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上,一步聚焦数据治理的两大场景之一—源端数据治理(另一场景是末端数据治理)行系统介绍,更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容,19 个实践,全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向,提出了企业源端数据治理的“八步走”策略;然后从项目层面对企业如何行源端数据治理行了深分析,分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理,以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控行了介绍,并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源端数据管理人员、企业信息总监、企业中高级管理人员,能够帮助读者系统地掌握企业源端数据治理的策略和方法。
RISC-V架构DSP处理器设计
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本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节,系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程,并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程,以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果,其特是产品导向,注重技术的可操作性和系统性,并行了必要的创新。
Jira实战:项目管理与精益看板
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这是一本全面讲解如何用Jira工具平台(尤其是精益看板)为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径,能帮助企业优化研发流程,实现高效的需求管理、项目管理等,提升研发效能,实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分,各部分的侧重不同,以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础(第1~3章) 首先介绍了Jira的常识,以及它的安装与配置;然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶(第4和5章) 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能,以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战(第6~11章) 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘,介绍了精益看板的概念、作用和实现路径,内容非常详尽,企业可以结合自身诉求行参考复用。
大模型通识课:技术演进、商业革命与行业落地
¥53.00
本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写,并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者,抓住时代认知红利,为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。 本书先从AI技术发展历程手,深解析大模型的能力涌现与基于思维的推理能力,之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局,探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新,为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用,并前瞻性地描绘认知协同文明图景,为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。

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