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本书是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第一册，也是“编程”板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然本书主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。本书尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。本书分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容“跨度

本书利用组合逻辑、同步时序逻辑电路设计的相关知识，从逻辑门开始逐步构建运算器、存储器、数据通路和控制器，最终集成为完整的CPU原型系统，使读者从设计者的角度理解计算机部件构成及运行的基本原理，掌握软硬件协同的概念。全书共9章，主要内容包括计算机系统概述、数据信息的表示、运算方法与运算器、存储系统、指令系统、中央处理器、指令流水线、总线系统、输入输出系统。本书可作为高等学校计算机相关专业“计算机组成

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，本书附录给出了一些相关数学基础知识简介

《世界模型：AI 尚未理解的真实世界》由高承实撰写，是一本围绕人工智能未来发展方向展开的科普与技术思考类著作。本书聚焦近年来人工智能领域受到广泛关注的世界模型概念，探讨当前 AI 系统与人类认知真实世界之间的差距，以及构建能够理解环境、预测变化和自主决策的智能系统所面临的挑战。全书围绕人工智能的发展历程、当前大模型技术的能力边界、世界模型的基本思想以及未来智能系统的发展方向展开。作者介绍了机器学习

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

全书从工程实践角度出发，通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧，帮助大家系统进阶 Python，写好工程代码，做好实践项目。本书共计 13 章，分为五大部分：变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸，涵盖 Python 编程的方方面面。其中基础知识帮助大家快速回顾 Python 基础；案例故事由作者经历的编程项目与案 例改编而来，兼具实战性与趣味性；编程建议以大家喜闻

本书共 5 个部分。 第一部分“Python 环境”讲解 Python 的哲学、开发环境、基本语法、项目结构和代码导入等内容，为读者编写规范的 Python 代码奠定坚实的基础。 第二部分“基本结构”讲解 Python 的变量、数据类型、函数、类、对象、错误和异常等。 第三部分“数据和流程”讲解操作数据和控制执行流程的许多独特方法，包括集合、迭代、生成器、推导式、文本输入/输出、上下文管理、二进制

通过这本全面指南，你将深入洞悉人工智能自主性的未来，学习如何设计和部署自主人工智能智能体，这些智能体利用生成式人工智能实现规划、推理与行动。本书由主导全球 AI 标准的行业顶尖架构师和构建企业级 AI 解决方案的权威专家撰写，系统阐述了智能体系统的核心原理，详细分析 AI 智能体如何独立运行、做出决策并利用工具完成复杂任务。本书开篇介绍生成式人工智能与智能体架构的基础内容，然后将带你深入探索决策框

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