本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。最后，讨论了语言模型对环境的影响。本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指

六月，这个充满活力与希望的季节，三本重磅新书《深度学习：解锁智能未来的密钥》、《MCP极简开发：轻松打造高效智能体》与《大模型应用开发：RAG实战课》翩然而至，为我们开启了一场探索科技前沿的奇妙之旅。2. 内容全面：涵盖了LLM工程的多个关键领域，包括数据工程、RAG特征流水线、监督微调、偏好对齐微调、LLM评估和LLM部署等，为读者提供了系统全面的知识体系。3.技能提升，职场加速：特别适合职场人

MCP是Anthropic推出的开源协议，通过标准化方法连接大语言模型（LLM）与外部数据源和工具，提升AI应用的开发效率和功能扩展性。文章以微信小程序的发展为类比，说明MCP如何解决重复开发问题，让开发者通过统一接口快速接入各类服务。MCP类似AI领域的"USB-C接口"，支持LLM连接文件系统、数据库、API等资源，同时确保数据安全。文中还推荐了两本MCP开发书籍

本书依托于作者10余年的网络运维经验，内容循序渐进，从脚本编写、框架应用到系统平台整合，逐步提升，结合丰富的代码实例，全面介绍了Python网络运维自动化的工具体系以及其在不同场景下的应用实现。NAPALM提供了一种网络运维自动化的框架和相关工具，可以简化网络运维自动化的开发。第10章，开源网管工具NetBox，主要介绍了一款开箱即用的网管工具NetBox，可以帮助读者更轻松地管理网络基础设施，借

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

而这本书的最大特点，是。毫无疑问，这个过程带来了非常积极的影响，资金的大量投入和人才队伍的充分激活，是技术突破的有力保障，所以不论是在芯片设计、晶圆生产、芯片封测、设备制造以及EDA研发等方面，都取得了关键性的进展，海思麒麟系列，昇腾系列芯片的涅磐，就是最生动的例子，当然这样的例子还有很多，相信大家也能从各类媒体渠道屡有耳闻；总之，我认为这本书是弥补了芯片通识读物的一个空白，而且在这个行业调整的窗

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。最后，讨论了语言模型对环境的影响。本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指

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；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

数学：重点学线性代数（矩阵运算）、概率论（分布）、微积分（梯度）。编程：掌握Python+NumPy（数组操作），能写基础数据处理代码。机器学习：先学线性回归、逻辑回归、评估指标（如准确率）。选PyTorch或TensorFlow：PyTorch更易上手，TensorFlow工业界用得多。从Keras/FastAI开始：用高级API快速跑通模型（如MNIST分类）。必学：CNN（图像）、RNN/L

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。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；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