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...智能体视角”，系统性地阐释了从 Claude 和 Gemini Ultra 等大语言模型，到 AutoGPT 和 Microsoft AutoGen 等自主智能体，再到脑机接口与元宇宙等未来科技的演进路径，展现了一个正在加速到来的智能体文明图景...

...深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法...

...10章中介绍一些和模型独立的机器学习方法：集成学习、协同学习、自学习、多任务学习、迁移学习、终身学习、小样本学习、元学习等。第11章介绍了概率图模型的基本概念。第12章介绍两种早期的深度学习模型...

...循环和关系表达式、分支语句和逻辑运算符、函数重载和函数模板、内存模型和名称空间、类的设计和使用、多态、虚函数、动态内存分配、继承、代码重用、友元、异常处理技术、string类和标准模板库、输入/输出、C++11新增...

...数据传输和内存密集型问题，如何通过移动数据、PyPy即时编译器和异步I/O提升性能。本书主要包括以下内容：计算机原理、列表和元组、字典和集合、迭代器、Python模块、并发性、集群计算等。最后，本书通过一系列真实案例展现了在应用场景...

...的基本程序工具的结构和重用代码；了解 Python 模块：语句包、函数和其他工具；探索 Python 的面向对象的编程工具，用于构建代码；了解异常处理模型和开发工具编写较大的程序；探索先进的 Python 工具，包括装饰符、描述符、元类、Unicode...

...存储器等元件搭建出具备运算能力的机器，最终演化为现代计算机的中央处理器（CPU）。书中还探讨了操作系统、编程语言及软件开发的底层逻辑，揭示了代码如何驱动硬件完成复杂任务。目前只有英文版和大模型翻译版资源...

...深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等...

...间谍、士兵、革命者与艺术家的黑暗格局中，有时，真理与谬误间的界限确实会变得十分模糊：朋友可能转身即变作敌人，而诚实也许会令你（或他人）丢了性命。在本书中，阿曼达·维尔根据未曾公开的信件...

...第3章将介绍用一个简单的fixture完成这方面的工作（包括对数据库进行初始化，写入数据以备测试之用）。Fixture模块的功能非常强大，你可以利用它简化测试代码，从而提高代码的可读性和可维护性。Fixture像测试函数一样，也有参数...