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数据血缘分析原理与实践
￥59.00
这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结，书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质，还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章，具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础，只有充分理解了这部分内容，才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级，这是数据血缘建设的基础模型；然后详细介绍了数据血缘实施路径，其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品，以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中，包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品，以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例，帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况，以求获得一些启发。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
￥59.00
内容简介本书由资深虚拟化专家撰写，辅以大量验证式案例，提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手，之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书，不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知，还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品，构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章，从逻辑上分为三部分。第一部分（第1～2章）介绍Hypervisor基础，涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品，以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分（第3～12章）介绍嵌式Hypervisor的设计与实现，涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分（第13～15章）介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划，涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Go底层原理与工程化实践
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全书分为2篇：1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础信贷业务行了细致解析，读者可以从中了解其运作方式和重要性；然后，梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展：首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用，以及智能数据体系的构建；然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程；最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践，能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望，不仅为读者揭示了未来的机遇，也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式，可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写，而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计，深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践，并提供了丰富的案例和代码示例。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态行了总结，并指导读者继续学习。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
￥59.00
这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统行轨迹规划的方法，以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材，也适合相关领域的技术人员参考。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长，在需要高算力的场景，例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合，源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理，包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化，对比KVM在云服务器上参考实现，重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践，以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书，通过对ACRN源软件的介绍，帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件，掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上，本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新；内容严谨、脉络清晰，兼具落地“硬度”与思维“锐度”，助你在AI大模型时代激活“数据资产”，赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔，从合规到业务创新，了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”，分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势，提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变，数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项，以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南，包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型，学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营，涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析，提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者，都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
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这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南，旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘，掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧，从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分：*部分（第1~12章）介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建，包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容，通过一步步的实践示例，带你快速入门嵌入式系统编程，了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧；第二部分（第13~18章）更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用，从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面，*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践，帮助你进一步提升编程技能，应对更复杂的编程任务。
一本书讲透数据资产变现
￥59.00
内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理，本书系统拆解数据资产变现全流程，以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系，带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书，你将掌握以下知识： （1）*认识数据资产：系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用；从零解析数据资产变现，明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径，为你建立数据资产运营的完整认知框架。 （2）搭建数据资产变现路线图的方法：从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释，为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 （3）掌握数据资产变现的实操方法：详解数据资产变现运营的商业工具（数据订阅、咨询服务、报告与模型）和技术工具（数据API、可信数据空间、隐私计算），构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 （4）三大视角的数据资产变现思路：分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角，拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全，数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 （5）掌握数据资产运营的安全管理：详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理，帮你把控红线与底线，规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现，对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例，帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读，让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工，还是在校学生，抑或是任何对数据领域感兴趣的读者，这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代，传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践，帮助测试从业者把握时代机遇，提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用，从理论层面探讨了理论框架与技术基础，从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径，为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读，也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球，2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带，更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价，从人工出价到智能投放，掌握广告系统的底层逻辑，已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角，构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进： *篇 初识广告系统：梳理核心概念与运行机制，解析主流广告模式与计费体系，搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析：深入召回、粗排、精排三大核心模块，详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解：拆解召回、粗排以及精排模型原理，剖析机制策略与实验系统设计，提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题：聚焦冷启动、效果达成与智能投放，针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知：围绕广告诊断、流量提收与大推场景，输出排查方法论与全流程推广方案，助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践，既有竞价机制、归因模型的深度解析，又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理，还是寻求突破的营销专家与企业决策者，都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力，在数字广告的浪潮中把握脉搏，实现商业价值的双赢。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
￥59.00
内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南，以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线，覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结，内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念，解析预训练与微调机制，对比传统循环神经网络与Transformer架构差异，结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开，聚焦DeepSeek的技术突破，系统讲解预训练目标设计、后训练优化（SFT/RLHF）、模型评测体系，并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求，详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合（如视觉-语言指令微调）、具身智能与通用人工智能（AGI）的演进路径，为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师，还是谋划未来布局的战略决策者，都能从中获得启发，在通往通用智能的浪潮中，走出属于自己的创新路径。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
￥59.00
内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色：·零基础门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富：涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法：首创通俗易懂的智能体设计流程，人人都能上手。·效果立竿见影：每章都配有即学即用的实战案例，让你快速获得成就感。·持续升级阶：从基础应用到高级定制，满足不同层次的学习需求。通过阅读本书，你将：·系统掌握提示词工程核心方法，让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理，造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践，让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维，在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验，快速提升职场竞争力。
