大模型电子书    《大模型技术30讲》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年1月3、内容介绍本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出[...]
大模型电子书    《大模型算法：强化学习、微调与对齐》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书系统地讲解了大模型技术、训练算法（包括强化学习、RLHF、GRPO、DPO、SFT与CoT蒸馏等）、 微调与对齐、效果优化及其实践。全书以大语言模型（LLM）为主线，绝大部分内容也适用于多模态大模型（VLM 和MLLM）。本书面向AI算法与工程领域的从业者、相关专业的学生，以及希望深入了[...]
大模型电子书    《MCP极简开发》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书致力于帮助读者系统、全面地掌握 MCP 的核心原理与实战应用技巧。全书共 11 章，分为四篇。第一篇（第 1～3 章）先通过案例对比展示 MCP 的强大功能，随后介绍 MCP 的发展历程，最后深入剖析MCP 的核心优势及其应用、核心原理和安全问题；第二篇（第 4 章和第 5 章）对目前主[...]
大模型电子书    《具身智能原理与实践》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书共分为8章，内容编排遵循由浅入深、循序渐进的原则，旨在为读者构建具身智能领域的理论体系与实践方法的完整认知框架。第2章聚焦具身智能的基础技术体系，重点介绍三维空间表征、强化学习方法及大模型技术等核心内容。这些基础技术构成了当前具身智能相关算法的理论支柱，深入理解这些技术是把握后续内容的关[...]
大模型电子书    《从零构建大模型》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍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，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利[...]
大模型电子书    《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》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。《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》分为3个部[...]
大模型电子书    《图解大模型：生成式AI原理与实战》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍 图解大模型：生成式AI原理与实战 2、出版时间2025年4月3、内容介绍本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建[...]
默认分类    截屏软件的使用经验分享
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对于大多数日常需求，系统自带的工具已经完全足够。Windows 系统Win + Shift + S (快捷键)：这是 Windows 10/11 最推荐的快捷截屏方式。可以快速进行矩形、窗口、全屏或自由形状截图，截图后会自动复制到剪贴板并弹出通知，点击通知可以进行快速编辑、保存和分享。“截图工具” (Snipping Tool)：Win11 和 W[...]
考研分享    2026年考研数学备考，如何利用好考试大纲？
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前言我对数学的开窍，是从考研开始的，所以我对考研数学情有独钟。即便是工作了多年，远离了学生生涯，但是数学依然是我现在经常用到的工具，也是我花费最多时间进行思考的对象。在此文章，我想给大家谈一谈2026年考研数学的备考问题。1、备考态度问题据我所知，很多学生的备考态度是匆匆忙忙的，他们总是追求刷题数量，用做题数量来麻痹自己。实际上，这是一个非常严重的[...]
考研分享    2026年考研日期预测
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2026年考研日期预测2026年考研的初试日期预计是2025年12月20日至12月21日（周六和周日）。虽然考试在2025年底进行，但它被称为“2026考研”，因为录取工作是在2026年进行的，考上后是在2026年9月入学。预测依据根据多年的规律，全国硕士研究生招生考试（初试）通常安排在12月的最后一个周末或者倒数第二个周末。查看2025年12月的[...]
PyTorch 教程    L1范数倾向于产生稀疏解
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L1范数倾向于产生稀疏解的原因在于它在优化问题中对非零元素的惩罚是线性的，而不是像L2范数那样对非零元素的惩罚是平方的。这种线性惩罚使得优化算法倾向于将一些系数压缩到零，从而产生稀疏解。举例说明假设我们有一个线性回归问题，目标是最小化以下损失函数：$$ L(\mathbf{w}) = \frac{1}{2} \| \mathbf{y} - \mat[...]
PyTorch 教程    L1范数倾向于产生稀疏解的举例说明
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L1范数倾向于产生稀疏解的原因在于它在优化问题中对参数的惩罚方式。具体来说，L1范数对参数的绝对值进行惩罚，而不是像L2范数那样对参数的平方进行惩罚。这种惩罚方式使得优化过程中，某些参数更容易被压缩到零，从而产生稀疏解。举例说明假设我们有一个简单的线性回归问题，目标是最小化以下损失函数：$$ L(\mathbf{w}) = \frac{1}{2} [...]
PyTorch 教程    torch.max的详细介绍
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torch.max 是 PyTorch 中的一个常用函数，用于计算张量中的最大值。它可以用于多种场景，包括计算整个张量的最大值、沿着某个维度的最大值，以及同时返回最大值和对应的索引。以下是 torch.max 的详细介绍：1. 基本用法1.1 计算整个张量的最大值import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([[1[...]
PyTorch 教程    L1范数的作用是什么？
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L1范数（也称为曼哈顿范数或绝对值范数）在数学和机器学习中有多种重要作用。以下是L1范数的一些主要作用：1、 稀疏性（Sparsity）：L1范数倾向于产生稀疏解，即它会使得许多系数变为零。这在特征选择中非常有用，因为它可以帮助识别出对模型最重要的特征，从而减少模型的复杂度。2、 正则化（Regularization）：在机器学习中，L1范数常用于[...]
PyTorch 教程    欧几里得范数是什么？它有什么用？
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欧几里得范数（Euclidean norm），也称为 2-范数 或 L2范数，是向量空间中衡量向量长度的一种方式。对于一个 $ n $-维向量 $ \mathbf{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n) $，其欧几里得范数定义为：$$ \|\mathbf{x}\|_2 = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + \cdots [...]
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