本书深入探讨了多模态数据融合与人工智能技术的结合，聚焦于如何高效处理和分析来自不同来源的多模态数据，以推动智能系统的优化与创新。全书内容涵盖了多模态数据的采集、预处理、融合方法、算法应用以及特征提取与选择等关键技术，并详细介绍了人工智能算法在多模态数据分析中的应用，包括深度学习、强化学习等前沿技术。书中还对数据分析模型

本书包含12个项目，分别为认识AI智能体结构化提示词，插件，工作流，关键功能节点，代码节点，循环、变量聚合和HTTP请求节点，批处理节点，知识库和数据库，卡片，二维码生成器，心理图文机器人。

本书从麒麟操作系统安装、网络配置、用户与文件管理、软件管理等基础操作，深入安全配置、网络服务配置与管理等进阶内容，并基于典型业务场景设计综合项目训练。本书注重理论与实践的深度融合，选取的操作系统典型应用场景均来源于真实工作项目，实用性强，助力学习者快速掌握麒麟服务器操作系统的运维技能。全书共分为8个项目，包括麒麟操作系

本书升级版涵盖了Python的基础知识的大量高级主题，以攻略式风格的代码示例来阐述Python3的重要知识。每章结尾的练习可以帮你巩固所学的知识。内容包括：学习简单的数据类型、基础数学和文本操作；使用内置数据结构进行数据处理；掌握Python的代码结构和函数的用法；使用模块和包编写大型Python程序；深入研究对象、类

本书讨论了：围绕LLMs的局限性进行设计；确保生成的内容遵循特定的风格、语气或格式；在平衡不同类型的risk的同时最大化创造力；构建能够规划、自我纠正、采取行动并与其他代理合作的智能体；将模式组合成用于各种用例的自主应用程序。

本教材以人工智能技术在软件测试领域的研究与应用为核心，系统探讨智能算法、机器学习、数据挖掘等前沿技术如何赋能测试过程，旨在显著提升软件测试的自动化水平、执行效率与智能化程度。教材内容全面而深入，既包括软件测试的基础理论，也涵盖主流智能测试工具的使用方法、自动化测试框架的设计与构建，并进一步引入大数据分析技术，指导学生优

本书面向零基础读者与高校经管、理工、社科类公共数据课程编写，搭建「Python基础→数据清洗→统计分析→多维可视化」完整学习链路

本书以STM32F103系列微控制器为硬件平台，以Proteus仿真软件为开发环境，系统介绍嵌入式系统原理、接口技术及物联网操作系统应用。主要内容包括：嵌入式系统基本概念、ARMCortex-M3体系结构、硬件最小系统、C语言编程与STM32固件库（STD库、HAL库、LL库）以及基于MDK和VSCode的开发环境搭建

本书从基础认知出发，兼顾实训操作，内容分为基础知识篇和工程案例篇。基础知识篇针对西门子NXMCD的基本机电对象、运动副和约束、耦合副、传感器和执行器、运行时行为、仿真过程控制、虚拟调试协同连接的相关知识和实操技巧进行了系统介绍;工程案例篇针对小型自动化生产线控制面板、出料、传送、装配、仓储等典型机构以及指尖陀螺设备项目

本书分为12章：第1章主要介绍微控制器及应用技术的历史、现状和发展，以及微控制器的特点和应用；第2章主要介绍80C51微控制器的基本概念、组成结构及工作原理；第3章主要介绍MCS-51微控制器的指令系统；第4章主要介绍MCS-51微控制器汇编语言的程序设计思路和常用程序结构；第5章主要介绍MCS-51微控制器的定时/计