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全书分为两篇，第1篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；丁麒文，研究生毕业，主要从事图像处理、机器学习、人工智能和机器视觉领域的研究工作， 熟练运用基于Pytorch、TensorFlow等深度学习框架实现相关图像处理算法，并发表了多篇论文。凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，从事机器学习、人工

第三步，编写交互逻辑，实现智能体的核心功能（如数据处理），搭建传输通道，完成智能体的开发与测试，最后通过A2A协议，对外发布智能体的服务能力。第四步，测试图结构的运行效果，优化节点交互逻辑和消息传输效率，发布智能体服务。今天，这篇纯干货文章，就聚焦当下AI智能体开发的核心——A2A协议，从基础概念、核心原理，到开发流程、实战技巧，再到多框架集成案例，全程无废话、全是可落地的技术点，不管你是刚入门的

MATLAB科技绘图与数据分析》结合作者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解MATLAB在科技图表制作与数据分析中的使用方法与技巧。部分（第4～8章）结合MATLAB在数据可视化方面的功能，详细讲解MATLAB中的图窗信息、二维图绘制、三维图绘制、专业图绘制、句柄图形对象等。《MATLAB科技绘图与数据分析》注重实操，示例丰富，图表精美，适合从事数据可视化与数据分析的科研工程。部分（第9～12章

然 后 构 造 一 个 包 含 TextPart 的 Message 对象， 通 过client.send_message(msg)发起调用，以异步迭代的方式处理流式响应，并解析返回的消息。本文从环境搭建入手，以获取当前时间的TimeAgent应用为例，详细解读了A2A应用的架构，并对A2A Server和A2A Client的实现进行了详细解读，为读者基于A2A开发更复杂的Agent应用奠定了基

一个典型的A2A Server通常由以下核心组件构成：用于描述服务能力的Agent Card定义、负责接收客户端请求的HTTP Server、代表传输协议并处理消息格式的A2A Application、维护长生命周期状态并进行请求分发的RequestHandler、负责任务数据持久化的TaskStore、调度并执行Agent的AgentExecutor，以及实现具体业务逻辑的Agent。为了帮助读

第1篇（第1、2章）准备篇，主要介绍Hadoop和Spark的基本概念，以及如何快速搭建Hadoop和Spark的学习环境。AI大模型技术的实践者和研究者，撰写过多篇高质量Al和Hadoop与Spark相关技术的文章，著有《深入理解Hive:从基础到高阶》《Kafka并不难学》和《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战》等书籍。，《Hadoop与Spark大数据全景解析:视频教学版》带领读者深入了

ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于。同时，《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》还可作为高等院校或高职高专相关专业大模型课程的。，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓

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动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》的内容也较为丰富，如涉及深度神经网络、数值建模、图像建模、文本建模、音频建模、模型可视化以及当前热点的大模型本地部署、预训练与微调等内容，与时与时俱进，紧跟技术发展的步伐。《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通