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本书从认知入门到场景应用，从学业拓展到生涯规划，覆盖日常课程学习、科学研究、社团活动、求职、考研、编程、绘画、生活管理等多个维度，并融入对AI时代学习方式与职业形态的前瞻性思考。

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本书全而且系统地呈现视觉大模型的理论基础、应用实践与未来发展趋势。开篇深入剖析视觉大模型内核——视觉Transformer模型，详述其基本原理、架构，涵盖注意力机制、位置编码、编码器-解码器架构等关键要素，同时细致解读自监督学习在视觉大模型中的应用，如对比学习、生成式学习、预测性学习等前沿方法，助力读者迅速把握视觉大模

谷歌的JAX为深度学习提供了全新的技术视角。这款功能强大的库能让开发者精确控制梯度计算等底层流程，在大规模数据集上实现快速、高效的模型训练与推理。JAX彻底改变了科研人员开展深度学习的思路与方式。如今，JAX已拥有强大的工具和库生态系统，让各类应用程序都能轻松应对进化计算、联邦学习以及其他对性能要求极高的任务。《JAX

《AgenticAI智能体应用开发》(第2版)深入探讨了用于构建Agentic系统的各种设计模式，并结合复杂任务场景给出多智能体架构的实现方案；系统讲解了CoT、结构化生成、智能体交接等多种推理技术，并附有完整的异常处理示例。书中有关测试、评估与部署的扩展章节满足了现代LLM应用的需求，阐述了如何遵循负责任的开发原则，

《智能体及其应用》系统地论述了智能体的基本概念和关键技术，并给出智能体应用的实际例子，反映了当前智能体研究的最新成果。内容涵盖智能体的理论模型、智能体的系统结构、通信语言、智能体的协调与协作、移动智能体、智能体的学习与知识发现、面向智能体的软件技术等，并结合实例介绍了其在信息检索、智能决策等领域的应用，理论与实践价值兼

《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》以生产级AI智能体的运行时框架LangGraph1.0为核心，紧扣开发者从入门到实战的需求，梳理智能体开发全流程，覆盖环境配置、核心组件及9种智能体设计模式，结合真实的业务案例，助力开发者掌握多智能体开发技术，并能快速适配实际业务场景。《LangGraph智能体设计模式

机器学习是人工智能时代的核心技术之一。本书从概率视角出发，系统讲解常见机器学习模型的理论基础与实现方法，通过清晰的数学推导和简洁高效的代码示例，帮助读者循序渐进地理解机器学习的原理和方法，培养理论推理能力与实践动手能力。全书共16章，涵盖有监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习四大核心主题，详细地介绍了线性回归、逻