第3~9章则专注于ggplot2包的详细讲解，内容包括ggplot2绘图系统、注释与页面布局、创建基本图表、创建统计图表、添加几何元素到图表、统计变换绘图，以及标度函数的应用；毕业于西安通信学院，现就职于国家计算机网络应急技术处理协调中心，熟练掌握工程应用与数据分析工具，从事相关工作十余年，擅长数据可视化并撰写数据分析报告，工作中积累了丰富的数据处理与分析经验，获得国家发明专利多项，发表论文多篇。

析”的自动化测试流程，详细介绍方法论、关键知识与核心技能，这样安排的好处是，学以致用，有的放矢，学完之后，即可直接上手公司项目，本书的最后还介绍了测试项目的容器化部署，这也是目前在测试项目中广泛使用的技术。，对于入行者来说，掌握这几种工具，是从事相关工具的前题，然后以一个真实的项目为例分别介绍了各种工具在单元测试、代码包测试、接口测试、Web UI测试、移动端测试、性能测试中的应用，各测试范例均依

AI智能体核心技术剖析与实践》以Transformer架构为起点，系统梳理以GPT系列为代表的大语言模型（LLM）的技术发展脉络，深入剖析AI智能体的核心构建模块，并分析Function Calling（函数调用）、MCP等关键技术在Agent能力实现中的作用。从GPT-3论文中展示的惊人少样本能力，到ChatGPT引爆全民对话热潮，再到AI Agent能够自主调用工具、规划行程、编写代码，甚至完

AI智能体核心技术剖析与实践》以Transformer架构为起点，系统梳理以GPT系列为代表的大语言模型（LLM）的技术发展脉络，深入剖析AI智能体的核心构建模块，并分析Function Calling（函数调用）、MCP等关键技术在Agent能力实现中的作用。从GPT-3论文中展示的惊人少样本能力，到ChatGPT引爆全民对话热潮，再到AI Agent能够自主调用工具、规划行程、编写代码，甚至完

AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部分，共12章。，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍LangChain和LlamaIndex等技术如何助力任务自动化和数据管理，使读者能够亲身体验智能体的基础开发过程。，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、

此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。，博士，毕业于北京航空航天大学，高级职称，长期从事模式识别、机器学习、统计理论的研究与应用，负责或参与科研项目多项，专注于人工智能、大语言模型的应用与开发，对深度学习、数据分析与预测等有独到见解。并深入剖析了GPT模型的核心实现与

本节将详细介绍机器人平台常用的全球卫星定位系统、相机、惯性测量单元、轮速计和激光雷达信号进行时间同步的基本方法，通过确保传感器数据在时间上的一致性，为机器人的场景感知和导航等任务提供准确的时间基准。各传感器具有不同的采样频率和时钟源：不同类型的传感器通常具有不同的采样频率，例如相机的采样频率可能为几十赫兹，而激光雷达的采样频率可能为几千赫兹。例如，GPS接收机的时钟源通常来自卫星信号，而相机和激光

西安电子科技大学教授，博导，计算机学会高级会员。，内容包括大模型基础、大模型架构、多模态大模型、提示词工程、大模型微调、检索增强生成、AI智能体、大模型应用、大模型应用架构、大模型开发框架、法律咨询智能助手、代码修复智能助手。系统整合大模型与应用开发技术体系，从大模型基础，到大模型应用开发技术，到大模型应用开发方法，再到大模型应用开发工程案例，全面构建的大模型应用开发技术的完整知识图谱。，西安交通

系统整合大模型与智能体技术体系，从AIAgent技术体系，到AI Agent开发技术栈（微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio），再到AI Agent开发工程案例，全面构建智能体技术的完整知识图谱。智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体，分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案，极具参考价值。、行业大模

构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》以“技术实操+场景赋能”为主线，系统介绍从架构设计到业务集成的全流程，为开发者、架构师及企业决策者提供一本不可多得的实践指南。读者可通过本书系统掌握。无论是希望提升现有系统的响应速度，还是需要构建高并发API服务，《构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》均提供可复用的代码模板与调优方法论。等主流模型的部署方式，理解vLLM、TGI等推理