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《鸢尾花书系列：从加减乘除到机器学习》是姜伟生博士编写的机器学习从入门到精通合集，旨在帮助读者从编程基础到机器学习掌握关键技能。每本书内容简洁，适合不同阶段的学习者，帮助读者快速上手并理解核心概念。豆瓣评分平均高达9.5分，质量非常高。这套书适合不同领域的初学者，通过简单易懂的语言和丰富的案例，帮助读者轻松掌握技术与理论，逐步提升编程、数学和数据分析的能力。1. 编程不难介绍编程基础，帮助初学者理

《机器学习》又称西瓜书。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。然而，少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此，本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者，本书附录给出了

2025 年 10 月初，谷歌资深工程主管、杰出工程师 Antonio Gulli 免费公开发布了一本长达 400 多页的新书——《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》。该书旨在为当前火热的 AI Agent 开发领域提供首批系统性的“设计模式”，更有条理地构建强大、可靠的智能系统。英文

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式

本书系统阐述从上下文工程到 Harness 工程的技术演进路径，深入揭示了 AI Agent 从工具调用到自主思考与协作的核心原理及工程落地方法。 全书共 7 章，以从单 Agent 到多 Agent 为主线，帮助读者系统掌握构建具备理解、计划、反思与行动能力的 Agent 系统的完整方法论。第 1 章、第 2 章系统介绍上下文工程的理论基础，涵盖意图识别、计划模式、反思模式、CodeAct 行动

《OpenClaw 入门指南》是一份面向技术人员、投资者、知识工作者与理性决策者的深度研究手册，系统讲解 AI 代理框架 OpenClaw 的原理、架构、应用场景以及真实风险，帮助读者从“使用 AI”迈向“构建 AI 系统”。书中提出一个核心观点：AI 的下一阶段不是更会聊天，而是能够执行任务。OpenClaw 正是这种变化的代表——它为大模型装上“手脚”，使其可以规划步骤、调用工具并完成实际操作

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

英文版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习

本书详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。全书分为 3 个部分，共 12 章。 第 1 部分（第 1～5 章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍 LangC

《数据库系统概念（原书第 7 版）》由 Abraham Silberschatz、Henry F. Korth 与 S. Sudarshan 合著，是全球广泛采用的数据库系统教材之一。全书以数据库系统的基本原理和核心技术为主线，在保留经典理论体系的基础上，结合近年来数据库技术的发展，对现代数据库系统涉及的重要概念进行了全面更新，既适合作为高校教材，也适合作为工程实践参考书。本书系统介绍关系模型、S