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该系列是由 北大计算机人工智能学院、北大青鸟人工智能研究院、北大教育学院学习科学实验室 联合多学科团队撰写的技术指南。围绕 DeepSeek 的应用、场景与实现原理展开讨论。《DeepSeek提示词工程与落地场景》聚焦大模型交互技术与产业落地方向，系统拆解了如何通过自然语言交互释放DeepSeek-R1推理模型的潜能。本文档以"零技术门槛"为核心定位，既包含底层技术解析，更提供可快速复用的实战方法

本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Sci

Python之父推荐的爬虫入门到实战教程书籍，上一版销量近10万册，静觅博客博主崔庆才倾力打造，App端也能爬。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部

本书是知名度颇高的Linux入门书《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇》的新版，全面而详细地介绍了Linux操作系统。 全书分为五部分：第一部分着重说明计算机的基础知识、Linux的学习方法，如何规划和安装Linux主机以及CentOS 7.x的安装、登录与求助方法；第二部分介绍Linux的文件系统、文件、目录与磁盘的管理；第三部分介绍文字模式接口shell和管理系统的好帮手shell脚本，另

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了

近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2

适读人群 ：从事嵌入式、操作系统、Linux编程、驱动/内核开发、智能设备开发的工程师，以及Linux初中级读者。全书共五篇，以从易到难的顺序详细剖析了Linux内核开发的核心技术。“知识储备篇”介绍了Linux的数据结构、中断处理、内核同步和时间计算等内容，这些是理解后续章节的前提；之后通过“内存管理篇”“文件系统篇”“进程管理篇”详细介绍了Linux的三大核心模块；最后的“综合应用篇”则融合了

现有资源为大模型翻译版，建议参照英文原版：Build a Large Language Model (From Scratch) 一起阅读。本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安• 拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，