本书的主要内容有：深入解析Kubeflow架构，掌握平台使用的最佳实践。了解Kubeflow部署的规划流程。在现有本地Kubernetes集群上安装Kubeflow。在Google云平台、AWS和Azure上部署Kubeflow。使用KFServing开发并部署机器学习模型。

本书内容包括：1)认识AIGC，介绍人工智能、AIGC的基本概念知识和行业应用；2)认识提示词工程，介绍提示技术和优化策略；3)AIGC辅助办公，以Kimi为核心工具，结合Deepseek、WPSAI等办公软件，实现从传统办公向AI赋能的智能化办公转型；4)智能数据处理，利用DeepSeek等大模型辅助数据智能处理；5

本书对第一版教材进行了修订，主要介绍人工智能大模型的基本概念、能力边界及其高效的使用方法，而非深入剖析机器学习、深度学习的复杂数学原理或算法细节。目标是让学生快速上手，理解“如何用”和“能用来做什么”。本书致力于推动一种与时代发展相适应的学习模式。对于学习者而言，我们鼓励将AI大模型视为强大的认知助手和学习伙伴。在学习

本书创新性地引入AI辅助编程范式，将AI定位为开发者的“智能编程伙伴”，深度整合到学习与项目开发的全流程，从而构建一种高效、现代的软件开发新方法。内容组织上，本书系统性地覆盖了从Java基础语法、面向对象设计原则，到多线程、集合框架、I/O流与反射等企业级开发所必需的核心技术。所有知识点均围绕一个贯穿全书的“智能学生管

本书作者以“狐步舞”为巧妙隐喻，贯穿全书，强调人与AI之间应保持节奏协调、相互尊重的共生关系，立意新颖、结构清晰、语言流畅，兼具知识性、思想性与可读性。全书还系统梳理了人工智能领域的60余个核心术语，涵盖算力、算法、大语言模型、具身智能、AI幻觉、恐怖谷效应、信息茧房、技术奇点等关键概念，既满足普通读者快速入门的需求，

本书通过串联这些片段，清晰呈现神经网络的构成逻辑，以及AI技术的诞生原理，引导读者更深入、更透彻地理解神经网络与深度学习的本质。同时，本书注重理论与实践的结合，为每一个核心概念配套PyTorch实操教程，手把手教读者从零开始编写神经网络代码。

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本书以OpenClaw为核心，围绕大模型、Skill、记忆系统与多智能体协作四大能力，系统展示AI如何从“辅助回答”走向“参与执行”，深入嵌入文献检索、论文写作、项目申报、数据分析、研究报告生成与成果转化等科研全链条。区别于一般意义上的AI工具书，这部作品更关注如何体现新质生产力核心引擎战略需求，讲解怎么利用“龙虾”工

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