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大模型应用开发 RAG实战课
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在大模型逐渐成为智能系统核心引擎的今天，检索增强生成（RAG）技术为解决模型的知识盲区以及提升响应准确性提供了关键性的解决方案。本书围绕完整的RAG系统生命周期，系统地拆解其架构设计与实现路径，助力发者和企业构建实用、可控且可优化的智能问答系统。 首先，本书以“数据导—文本分块—信息嵌—向量存储”为主线，详细阐述了从多源文档加载到结构化预处理的全流程，并深解析了嵌模型的选型、微调策略及多模态支持；其次，从检索前的查询构建、查询翻译、查询路由、索引优化，到检索后的重排与压缩，全面讲解了提高召回质量和内容相关性的方法；下来，介绍了多种生成方式及RAG 系统的评估框架；最后，展示了复杂RAG范式的新展，包括GraphRAG、Modular RAG、 Agentic RAG和Multi-Modal RAG的构建路径。 本书适合AI研发工程师、企业技术负责人、知识管理从业者以及对RAG系统构建感兴趣的高校师生阅读。无论你是希望快速搭建RAG系统，还是致力于深优化检索性能，亦或是探索下一代AI系统架构，本书都提供了实用的操作方法与理论支持。
嵌入式C++实战:从C语言无缝切换到现代C++
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本书系统阐述了现代C++(直至C++23)在资源受限嵌入式系统开发中的应用方法与实践技巧。本书不仅深入解析了C++相较于C语言在嵌入式开发中的核心优势，还*覆盖了从语言基础到高阶技术，再到实际工程落地的完整知识体系。 全书共18章，分为四大部分。第1部分聚焦嵌入式开发中C++的认知普及与环境搭建，破除关于C++的常见误解，分析资源受限嵌入式系统的开发挑战，介绍嵌入式C++生态系统的工具链，分析工具与测试框架，并指导读者搭建现代化的嵌入式C++项目开发环境与仿真测试环境。第2部分夯实C++基础核心，详解类的核心机制，命名空间，函数重载等基础特性，以及C++与C语言的互操作性，同时系统梳理各类错误处理技术与异常机制。第3部分深入C++高级概念，包括模板与元编程，强类型安全强化，lambda表达式应用及编译时计算等关键技术，助力开发者编写通用，*，高可读性的代码。第4部分聚焦嵌入式实际问题解决，演示硬件抽象层(HAL)实现，C库协作方法，讲解序列器优化，设计模式应用，有限状态机设计等实用方案，并介绍嵌入式开发常用库与框架及跨平台开发技巧。 本书适合长期使用C语言，希望转型现代C++的嵌入式开发者阅读，也适合从事低功耗设备，医疗设备，汽车电子，自动驾驶等领域的软硬件开发工程师，系统设计工程师及技术爱好者阅读。无论读者是否具备深厚的C++基础，都能通过本书掌握嵌入式C++开发的核心能力，开发出更可靠，灵活，易维护且*的嵌入式系统。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
Rust游戏开发实战
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本书主要介绍基于Rust语言发游戏的方法，还介绍了适用于Unity、Unreal等游戏引擎的技巧。 本书先设置发环境，然后引导读者制作自己的Flappy Bird，借实例讲解Rust语言的基础知识。全书引导读者逐步完成一个《地下城爬行者》（Dungeon Crawler）游戏项目，通过实战帮助读者掌握Rust的相关知识，掌握用Bevy发游戏的方法，以及在不影响程序调试的情况下运行游戏系统，对所发的游戏行优化。 本书适合所有对Rust语言感兴趣的读者阅读，也适合从事游戏发的读者参考。
量子计算Python与Q#编程实战
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本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
具身智能数据工程:标准、技术与实践指南
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本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与所面临的挑战。篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深讲解了机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建方法，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例行深分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题上的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向行了前瞻性的展望。 本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和爱好者阅读，是了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
深入浅出Kali Linux渗透测试
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随着互联网的迅猛发展和数字化转型的加速，网络安全威胁不断增加，渗透测试的价值日益凸显。Kali Linux提供了友好的界面和广泛的文档支持，专为渗透测试和网络安全评估而设计。它提供强大的工具和资源，方便专业人员评估网络的弱，行漏洞分析和渗透测试，即使是初学者也能轻松上手。 本书内容共14章，知识与实践案例环环相扣，将网络安全的基础知识和实践细节娓娓道来，涉及网络安全渗透测试基础、Kali Linux的安装与使用、模拟测试环境、信息收集、漏洞扫描、密码攻、网络设备渗透测试、操作系统及服务软件渗透测试、Web渗透测试、后渗透攻、嗅探与欺骗、无线网络渗透测试、社会工程学、渗透测试报告等主题，全面揭示了基于Kali Linux的渗透测试原理与实践技巧。 本书由资深的网络安全人士编写，融了作者三十多年的网络安全从业经验，适合网络安全领域的专业人士、网络运维技术人员、企事业单位的网络管理人员，以及计算机相关专业的师生阅读参考。
从线性代数到量子计算
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本书主要介绍量子计算的原理、著名算法及相关应用，旨在通过细致的讲解和直观的类比，降低量子计算的入门难度，帮助读者快速了解量子算法的典型应用思路、量子优越性的实现途径及量子算法的应用场景，为进一步学习奠定基础。 本书共6章，第1章介绍量子计算的物理基础，即量子力学；第2章概括性介绍量子计算的基本原理及著名量子算法；第3章介绍量子计算所需的数学基础；第4章介绍量子门与量子电路；第5章介绍几个基础量子算法；第6章介绍量子算法的实际应用场景。 本书适合具有一定大学数学基础，特别是线性代数基础，且对量子计算感兴趣的读者阅读。
高性能计算算法引擎:线性代数与异构计算的融合
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本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。*部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
Python面向对象编程:构建游戏和GUI
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本书首先介绍构建类和创建对象的基础知识，并结合代码讲述如何将理论付诸实践；然后讨论面向对象编程的关键概念——封装、多态性和继承，包括如何使用对象管理器创建并管理多个对象，如何通过封装对客户端代码隐藏对象的内部细节，如何使用多态性定义一个口并在多个类中实现它，如何应用继承构建现有代码；后讲述如何构建一款带完整的动画和声音的视频游戏，从而将所有内容整合在一起。本书涵盖了两个功能齐全的Python代码包，它们将加速Python中图形用户界面程序的发。 本书不仅适合Python发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。
大语言模型工程师手册:从概念到生产实践
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AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
Python金融量化实战
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近年来，固定收益市场规模、产品类别、投资实践等都呈现跨越式发展，相关从业人员的教育需求也与日俱增。固定收益市场是一个重要的投资市场，了解这个市场的规律对成为一个合格的投资与风险管理人员来说至关重要。 本书巧妙地将固定收益市场的相关知识和Python语言的编程实践结合起来，通过12章内容，由浅深地介绍了中国固定收益市场的情况，并给出了具体的 Python 分析案例。全书内容翔实，参考价值较高，涉及中国固定收益市场介绍，债券的计息基准与应计利息的计算，债券的净价、全价与到期收益率的计算，收益率曲线与构建，债券的估值与风险计量，债券的会计与损益归因分析，债券现券交易方式，回与债券借贷，国债期货与标准债券远期，利率互换，利率期权，信用衍生品等内容。 本书内容全面，实战性强，通俗易懂，适合固定收益领域的从业者及想要这一领域工作的读者阅读。
递归算法与项目实战
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本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和 JavaScript 程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。 本书不仅适合发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。
软件开发安全之道
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本书共有13章，分为三大部分，即概念、设计和实施。具体内容包括：第一部分（第1~5章）为全书提供了概念基础，涉及信息安全和隐私基础概述、威胁建模、对可识别威胁行防御性缓解的通用战略、安全设计模式，以及使用标准的加密库来缓解常见的风险。第二部分（第6~7章）分别从设计者和审查员的角度讨论了如何使软件设计变得安全的指导，以及可以应用哪些技术来实现安全性。第三部分（第8~13章）涵盖了实施阶段的安全性，在有了一个安全的设计后，这一部分将会解释如何在不引额外漏洞的情况下行软件发。
ANSYS Workbench中文版超级学习手册
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本书详细介绍了 ANSYS 公司的有限元分析平台 Workbench 2022 R2 的功能及应用。通过学习本书，读者不仅能掌握软件的操作方法，还能掌握解决相关工程领域实际问题的思路与方法，并能自如地解决本领域所出现的问题。 全书共 14 章，第 1～4 章以各个分析模块为基础，介绍 ANSYS Workbench 2022 及其与其他软件的集成、几何建模、网格划分、结果后处理等内容。第 5～14 章以项目实例为指导，主要讲解 Workbench在结构静力学分析、结构动力学分析、热力学分析、触分析、电磁场分析、线性屈曲分析、结构优化分析、流体动力学分析、多物理场耦合分析及疲劳分析中的应用等内容，其中电磁分析模块（Maxwell）及疲劳分析模块（nCode）需要读者单独安装。 本书工程实例丰富、讲解详尽，内容安排循序渐、深浅出，适合理工院校土木工程、机械工程、 力学、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生及教师使用，同时也可以作为相关工程技术人员从 事工程研究的参考书。
生成式AI入门与AWS实战
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本书是专注于如何在AWS上发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用发者等提供深了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上发AI应用程序的软件发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。
深度学习详解
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本书根据李宏毅老师“机器学习”公课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
ANSYS Fluent中文版超级学习手册
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本书以有限体积法（又称为控制容积法）为基础，结合作者多年的使用和发经验，通过丰富的工程实例详细讲解ANSYS Fluent在各个专业领域中的应用。 全书分为基础知识和实例详解两个部分，共15章。基础知识部分详细介绍了流体力学的相关理论基础知识和Fluent软件，包括Fluent软件、前处理、后处理、常用的边界条件等内容；实例详解部分包括导热问题、流体流动与传热、自然对流与辐射换热、凝固和熔化过程、多相流模型、离散相、组分传输与气体燃烧、动网格问题、多孔介质内部流动与换热、UDF基础应用和燃料电池问题等的数值模拟。本书每个实例都有详细的说明和操作步骤，读者只需按书中的方法和步骤行软件操作，即可完成一个具体问题的数值模拟和分析，掌握Fluent软件的使用方法。 本书内容翔实，既可以作为动力、能源、水利、航空、冶金、海洋、环境、气象、流体工程等专业领域的工程技术人员参考用书，也可以作为高等院校相关专业高年级本科生、研究生的学习用书。读者可以扫描书中的二维码观看讲解视频，以一步提升阅读体验。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
YOLO目标检测
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本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
