本书分为两大部分，从理论到实践、从基础原理到前沿技术，全方位解析了大模型的构建、训练、部署与应用的整个流程。第一部分介绍大模型的基础概念，包括大模型的定义、发展历程和构建所需的软硬件技术栈，重点讲解神经网络、训练优化及模型调优的基本原理。第二部分聚焦大模型的内在逻辑和实际应用，涵盖推理、记忆、数据管道、多模态处理、硬件

本书深度聚焦智能体的概念、技术，以及企业级应用，全书共6章：认识智能体，种类繁多的智能体，智能体的底层架构与核心技术，智能体生态圈：产业结构与竞争格局，企业如何部署智能体，智能体企业应用实践。本书通过丰富的理论阐述与实操指导，旨在为企业提供一套智能体建设的完整框架，从技术选型到架构设计，再到部署应用，全方位助力企业掌握

本书共十章，以企业财务风险演化特征与预警需求为切入点，阐述机器学习赋能财务预警的技术契机与研究价值；夯实理论根基，梳理企业财务预警理论体系与机器学习核心方法，明晰二者融合逻辑；围绕指标体系构建、算法原理比较、模型开发流程三大核心环节，提出适配财务数据特征的指标优化策略与模型构建路径，并开展实证分析，验证机器学习模型的预

本书共八章，内容包括：人工智能基础理论与发展趋势、机器学习前沿算法与模型、计算机视觉技术前沿进展、自然语言处理前沿应用等。

本书内容涵盖了经典的分数次幂反馈方法(包括齐次系统方法、终端滑模方法和加幂积分方法)，同时深入探讨了近年来新兴的时变高增益反馈方法以及作者原创的周期滞后反馈方法，并介绍了一些代表性系统(如线性系统、下三角非线性系统、链式非完整系统等)的有限时间控制方法。在应用层面，本书尤其重视有限时间控制方法在实际控制系统(特别是航空

本书通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，详细地介绍了机器学习(包括深度学习)。书中涵盖了数学背景(包括线性代数和优化)、基本监督学习(包括线性回归、逻辑回归和深度神经网络)，以及更高级的主题(包括迁移学习和无监督学习)。章节末尾的练习让读者能够应用所学知识，附录则涵盖了符号说明。

本书是一本聚焦豆包高效实操的实用技巧指南，摒弃空洞理论，直击用户日常使用中的效率痛点与操作误区。全书以“快速上手、极致提效、落地可用”为核心，从基础操作极简入门，到全版本通用快捷键、自定义模板一键复用、多需求多文件批量处理等核心提效方法，再到跨设备无缝同步、离线功能调用、界面个性化自定义等进阶玩法，层层拆解、通俗易练。

本书分为7章，分别是人工智能认知基础与规范、人工智能的发展历程、人工智能当前主要技术的工作原理、提示词进阶技术、人工智能的商业应用、人工智能的高级应用、人工智能工具解放个人生产力。书中的知识点与考试内容相对应，采用考点讲解+章后练习+模拟训练的结构，强化学习过程，助力考生熟练使用人工智能技术，将其应用到不同行业、领域、

本书分为三个部分，将沿着“思想-构造-落地”的逻辑脉络层层递进：第一部分讨论思想的起源。我们将回顾具身智能的发展脉络，探讨“悬浮的大脑”为何难以应对现实世界的复杂性，以及身体为何成为智能形成的关键；第二部分聚焦能力的构造。我们将拆解机器的内部结构：它如何用硅基视觉重建三维世界，如何依靠电子皮肤感知外界力的大小与方向，如

本书以实战为核心，带你从零到一掌握这款能“动手干活”的AI工具。全书系统拆解OpenClaw的三层架构(Gateway网关、Agent智能体、Channels渠道)，从环境搭建、模型接入、基础技能体验入手，逐步进阶到多平台接入、自定义Skills开发、自动化任务编排与故障排查。书中覆盖本地部署、隐私安全、多模型适配(G