你可能是程序员或有志于学习编程的人。在实际编程中，有些人可能会想：“我应该好好学习数学……”你可能买了一本书来学习机器学习或人工智能，但完全不知道上面写的是什么！有些人可能已经感到非 常沮丧了。数学知识对编程很有用，但是很多写给程序员的数学书都比较难。小编推荐几本专门写给程序员的数学基础书，希望这份书单可以帮到你。数学知识对编程很有用，但是很多写给程序员的数学书都比较难。我们为什么不从基础的数学知

由于 LLM 本身具有较高的复 杂性和较大的规模，MLOps 在其中显得尤为重要，它能够有效应对多个挑战，例如大型数据集的管 理、模型版本的控制、结果的可复现性，以及模型性能的长期维护等。第 1 章：理解 LLM Twin 的概念与架构，介绍贯穿全书的项目LLM Twin——一个端到端的生 产级 LLM 应用示例， 定义用于构建可扩展的机器学习系统的特征、训练、推理（feature/ traini

作为机器学习领域的“圣经”，本书融合了概率论、统计学、线性代数和优化理论，构建了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，内容涵盖决策论、概率分布、线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核机、图模型、混合模型与最大期望算法、近似推断、采样方法、连续潜变量、序列数据、模型组合等。每章包括6个部分：机器学习面临的问题，算法原理和公式推导，算法实现，模型应用，笔试、面试题目选讲，习题。本书的所有模

C++ Primer Plus（第6版）中文版》分18章，分别介绍了C++程序的运行方式、基本数据类型、复合数据类型、循环和关系表达式、分支语句和逻辑运算符、函数重载和函数模板、内存模型和名称空间、类的设计和使用、多态、虚函数、动态内存分配、继承、代码重用、友元、异常处理技术、string类和标准模板库、输入/输出、C++11新增功能等内容。第2部分夯实C++基础核心，详解类的核心机制，命名空间，

读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！其次，从检索前的查询构建

强化学习的发展历史强化学习的理论知识强化学习的应用案例强化学习的特点与未来凡是过往，皆为序章。——莎士比亚《暴风雨》“知往鉴今”，为了更好地学习强化学习，需要对强化学习的发展历史进行整体了解。唯有全面了解强化学习的发展历史，才能够更为直观、深刻地理解强化学习所取得的成就和存在的不足，并厘清强化学习的未来发展趋势。除此之外，由于强化学习是机器学习的分支之一，也需要对强化学习在机器学习...

就在几年前，不管在大公司还是创业公司，都鲜有工程师和科学家来将深度学习应用到智能产品与服务中。作为深度学习前身的神经网络，才刚刚摆脱被机器学习学术界认为是过时工具的印象。那个时候，即使是机器学习也非新闻头条的常客。它仅仅被看作是一门具有前瞻性，并拥有一系列小范围实际应用的学科。在包含计算机视觉和自然语言处理在内的实际应用通常需要大量的相关领域知识：这些实际应用被视为相互独立的领域，而机器学习只占其

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时间所限，文章简单翻译，文字未经仔细雕琢。实际我跟朋友们也在讨论这个事情。我认为，编程语言会持续分化，不同的语言依据自己的特性各自占领一块阵地，然后再由社区推动，尝试应用到其它领域。语言之间相互竞争，也相互借鉴。至于成败，获得什么成果，是要靠激烈竞争才知道的。所以，开发人员学习多种编程语言并且可以自由切换，将是一个重要的能力。因为靠一门语言包打天下的时代已经过去了，一项任务下来，可能要分成好几种语

同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学等方面的应用。本书根据李宏毅老师“机器学习”公开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