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

随后，系统剖析大模型的预训练机制、核心算法、微调策略与架构演化路径，包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技术栈、RLHF流程、多任务损失建模、MoE专家机制等前沿内容，辅以经典论文与面试热点解析。懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口，《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、开发实践与系统

内容包括Spark简介、Spark集群环境部署、Spark编程体验、RDD深度解读、RDD的Shuffle详解、Spark共享变量、Spark序列化和线程安全、Spark内存管理机制、Spark SQL简介、Spark SQL抽象编程详解、Spark SQL自定义函数、Spark SQL源码解读、Spark性能调优、Spark实战案例、Spark面试题。本书以通俗易懂的方式详解Spark原生态组件

上个月在 AI 开发者沙龙上，一位做跨境电商技术的同行抛出的问题，让全场陷入共鸣：“想做个智能客服 Agent，光环境配置就卡了 3 天 —— 先是系统版本不兼容，好不容易调好依赖，对接第三方服务时又搞不懂 MCP 协议，最后勉强跑通的 demo，多 Agent 协作时总出现‘重复响应’的问题，这开发之路也太坎坷了！API 密钥配置错误。无论是做客服、旅游规划，还是科研助手，记住：好的 AI Ag

内容涵盖FPGA与Verilog HDL基础、FPGA的基本架构、深度学习算法的计算特性、硬件加速的基本思路、模型压缩与量化技术、FPGA在Transformer模型中的应用、大模型训练的硬件优化、异构计算架构中的FPGA角色，以及面向FPGA的深度学习编译器开发。《从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理》以清晰的结构、详实的案例、深度的技术剖析，填补了 FPGA 硬件设计与深度学习部署之