[日]斋藤康毅★★★★☆ 8.3/10

人工智能 | 38 阅读

本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度

王晓华★★★★☆ 8.3/10

人工智能 | 38 阅读

"《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》以生产级AI智能体的运行时框架LangGraph 1.0为核心，紧扣开发者从入门到实战的需求，梳理智能体开发全流程，覆盖环境配置、核心组件及9种智能体设计模式，结合真实的业务案例，助力开发者掌握多智能体开发技术，并能快速适配实际业务场景。《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》配套示例源码、PPT

雷·库兹韦尔★★★★☆ 7.4/10

人工智能 | 38 阅读

比尔·盖茨、比尔·乔伊等鼎力推荐！一部预测人工智能和科技未来的奇书！ 在《奇点临近》中，库兹韦尔通过将进化划分为六大纪元，探讨和分析了科学发展趋势。演绎并预测了科技发展的未来。他大胆预测：21世纪30年代：人类大脑信息上传成为可能。21世纪40年代：人体3.0升级版出现：通过基因、纳米、机器人技术使人体进化成非肉体的、可以随意变形的形态。人们大多数时间沉浸在

阿利斯泰尔·克罗尔 本杰明·尤科维奇★★★★☆ 7.6/10

数据库 | 37 阅读

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。

黄晓Seven★★★★☆ 8.4/10

人工智能 | 37 阅读

本书从0基础教你利用AI打造自己的产品。它写给那些有想法、但过去一直被“不会写代码”挡在产品世界门外的人。无论 AI 工具如何更新，读完本书，你手握的是一套从想法到上线、从验证到收钱的完整工作方法。 AI 编程出现后，做产品的门槛正在发生变化。过去，你可能需要先学几个月代码，或者等一个技术合伙人，才能把脑子里的想法变成现实。现在，你可以用自然语言和 AI 协

冬瓜哥★★★★☆ 8.5/10

理论知识 | 37 阅读

本书内容涵盖以下学科领域：计算机体系结构、计算机组成原理、计算机操作系统原理、计算机图形学、高性能计算机集群、计算加速、计算机存储系统、计算机网络、机器学习等。 本书共分为12章。第1章介绍数字计算机的设计思路，制作一个按键计算器，在这个过程中逐步理解数字计算机底层原理。第2章在第1章的基础上，改造按键计算器，实现能够按照编好的程序自动计算，并介绍对应的处理

[美]韦斯·麦金尼★★★★☆ 7.5/10

数据库 | 36 阅读

本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，

姜亚华★★★★☆ 7.9/10

计算机综合 | 36 阅读

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”则融合了前面诸多模块知识展示了Linux内核开发在操作系统、智能设备、驱动、通信、

[美] 弗朗索瓦·肖莱　著★★★★★ 9.3/10

编程语言 | 36 阅读

本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决

花叔★★★☆☆ 6.6/10

人工智能 | 35 阅读

OpenAI的Codex团队，7个人，5个月，零行手写代码，交付了一个100万行的产品。模型没换，换的是套在模型外面的那层东西。 这层东西叫Harness。 Harness的英文原意是马具、缰绳。AI模型是马，力气再大，没有缰绳就是一匹乱跑的野马。Harness Engineering，就是给AI造缰绳的工程方法论。 本书基于7份深度调研报告写成，覆盖Ope

[美]阿尔·斯维加特★★★★☆ 7.7/10

计算机综合 | 34 阅读

这是一本面向初学者的 Python 编程实用指南，用“讲故事 + 做项目”的方式带你走进Python 世界。 本书的前半部分（第 1~8 章）用浅显易懂的语言将 Python 基础知识、语法、数据结构等串起来，后半部分（第 9~24 章）则把这些概念直接投入真实场景，让 Python 程序替你批量整理文件夹、填报电子表格、抓取网页数据、生成 PDF 报告、定

马颜昕 许慧妍 林颖★★★★☆ 8.3/10

人工智能 | 34 阅读

随着AIGC在社会各领域的普及和渗透，越来越多的学生乃至学者开始使用人工智能辅助写作，这既是趋势，也产生了代写、伦理争议等挑战。为回答人工智能时代应如何合规写作这一问题，华南师范大学马颜昕研究员团队编写了本书。 本书给读者提供了人工智能时代下如何合规使用AI撰写论文的基本框架与操作指南，从讨论AI的“有没有用”，再到AI的“能不能用”，最后回到AI“怎么用”

邓立国 邓淇文★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 33 阅读

"《AI Agent智能体开发实践》系统介绍AI智能体（Agent）技术原理、开发方法和实践案例。《AI Agent智能体开发实践》从基础概念出发，逐步深入AI Agent的核心技术、开发框架、开发流程、开发方法和行业应用，帮助读者系统掌握构建高效、智能的AI Agent的关键技能。本书配套示例代码、PPT课件、读者微信技术交流群，示例代码经过测试均可运行无

[日]矢泽久雄★★★★☆ 8.1/10

理论知识 | 33 阅读

本书倡导在计算机迅速发展、技术不断革新的今天，回归到计算机的基础知识上。通过探究计算机的本质，工程师将提升对计算机的兴趣，在面对复杂的新技术时，能够迅速掌握其要点并灵活运用。本书以图配文，以计算机的三大原则为开端，相继介绍了计算机的结构、手工汇编、程序流程、算法、数据结构、面向对象编程、数据库、TCP/IP网络、数据加密、XML、计算机系统开发以及SE的相关

迈克尔·斯韦因 保罗·弗赖伯格★★★★☆ 8.2/10

计算机综合 | 33 阅读

本书是一部微型计算机发展史，让读者了解整个20世纪以及至21世纪初计算机从兴起到鼎盛直至今天受到平板电脑和手机等电子产品冲击的整个过程，是一本集历史故事与小说风格于一体的硅谷纪传体书籍。最新第3版重新修订了全书内容，增加了计算机发展史上的几位大佬退出舞台后的计算机行业现状分析。

徐洋★★★★★ 9.1/10

人工智能 | 32 阅读

本书围绕Coze、Dify、LangChain三大智能体搭建平台展开。 首先，梳理了AI智能体的基础概念与核心构成，深入讲解提示词、插件、知识库、记忆系统、工作流等关键模块，帮助读者培养完整的智能体设计思维。 其次，阐述三大智能体平台的特性:Coze强调可视化、低门槛，适合快速搭建；Dify注重开源与私有化部署，兼顾灵活性与安全性；LangChain则以模块

保罗·奥兰德★★★★☆ 8.4/10

编程语言 | 32 阅读

代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。

Next蔡蔡★★★★☆ 8.5/10

人工智能 | 31 阅读

本书是入门AI编程的优质实用指南，用通俗易懂的语言拆解复杂的知识，搭配具体的实例操作辅助理解，兼具理论性和实操性。全书分为AI编程基础知识和AI编程实战两部分，第一部分用形象的比喻系统地梳理AI编程的基础知识，深入解析与AI高效协作的工具，包括上下文工程、提示词、Rules、MCP和版本控制等，帮助读者搭建理论框架；第二部分设计了6个由浅入深的实战项目，涵盖

邢云阳 著★★★★☆ 8.5/10

人工智能 | 31 阅读

本书以Skills为主线，系统讲解如何通过国产低代码平台扣子（Coze）开发与使用Skills。 全书分为5个部分。第一部分为基础入门篇，厘清智能体与 Skills 的核心概念及其关系，并介绍扣子平台与扣子空间的使用方法；第二～四部分实战篇，通过 6 个由浅入深的实战项目，覆盖文字型、图文型 Skills 的开发，涵盖直播带货话术复用 Skills、股票技术

凯德·梅茨★★★★☆ 8.7/10

人工智能 | 31 阅读

世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？ 哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？ 深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？ 人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术，它是一个被委托给科学界边缘的项目，甚至在历史上两次走入绝境，陷入寒冬，直到一些孤注一掷的研究人员用一场新的变革打破了宁静——深度学习革命。 近年来，让人工智