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理論、思維訓練與實踐相結合是本書的特色。本書共分為8章，通過將演算法與程式設計的基本概念與某種程式設計語言（以Python為主）結合使學生理解計算思維的概念，瞭解演算法與程式的關係，能夠進行較為簡單而經典的演算法設計、評價演算法的性能與效率，並能利用程式設計語言進行簡單的程式開發； 培養學生利用電腦解決與專業、科研、社會需要密切相關的實際問題的能力和基本創新精神，以適應資訊化社會的要求、拓寬專業生

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本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程式的必備基礎知識。第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。第三部分介紹了發佈應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程式的部署方式等。 本書適合熟悉Python

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本書自初版發行後，許多新的技術、平台與應用，又有不少改變。為了因應資訊領域和 Python 實務應用上的需求，本書進行大幅度的改版，並加入許多新的題材與應用範例。 做為學習程式設計與人工智慧應用的語言，Python 讓使用者專注於解決問題，不需要花很多時間去搞清楚語言本身的結構和規則，近年來在人工智慧與機器學習的應用也越來越廣泛。 此回內容增加人工智慧與深度學習的應用，並加強了人工智慧、機器學習與數據分析技術這二者關係的連結。除了 Scikit-learn 工具之外，本書新增 Tensorflow 和 Keras，使用簡單的範例引導讀者學習人工智慧與深度學習。內容包括人工智慧的簡介，以及機器學習原理和 Python 深度學習範例，讓讀者瞭解如何運用 Python，進行程式撰寫與基本深度學習應用。 本書的內容相當豐富，不僅包含 Python 程式設計基礎，還涵蓋 Python 多種套件應用，而且在人工智慧與機器學習、深度學習都有不少的實務範例，是學習 Python 程式設計與機器學習應用的最佳入門用書。

https://youtu.be/6B7vbshLK7Y ★ 第一本 Google Antigravity 繁體中文完整教學 ★ AI 原生開發環境的核心概念與實戰技巧 ★ Agent 架構：理解 AI 代理人如何替你寫程式、做決策 ★ 多 Agent 協作實戰：同時調度多個 AI 開發夥伴 ★ Editor 進階功能全攻略：Tab 補全、Command 指令、Review Changes ★ Rules × Workflows：自訂規則與自動化流程 ★ Skills 技能擴充系統：為 Agent 安裝新能力，從 SkillHub 市集挖寶 ★ Artifacts 產出物完整解說：掌握 Agent 與你非同步溝通的關鍵橋樑 ★ Browser Subagent：讓 AI 操控瀏覽器，自動測試網頁與擷取資料 ★ MCP 工具整合大全：連接資料庫、專案管理、設計工具，無限延伸 Agent 能力 ★ 兩大實戰專案手把手教學：Python 電商後台 + 雲端 Markdown 編輯器 ★ 涵蓋 FAQ 與疑難排解，少走彎路、快速上手 AI 寫程式已經不新鮮，但 Google Antigravity 要做的遠不只是「幫你補全程式碼」。它以 Agent 為核心，建立了一套全新的開發典範：AI 不再是被動回應的聊天機器人，而是能理解你的專案脈絡、遵守你定義的程式開發標準、自主規劃並執行多步驟任務的開發夥伴。它甚至能操控瀏覽器幫你測試網頁、透過 MCP 協議連接外部工具。開發者的角色正從「程式碼的生產者」轉變為「AI 的指揮者」。本書從開發工具的演進脈絡切入，帶你理解這場典範轉移的全貌，以及 Antigravity 在其中扮演的角色。 全書十六章分為四大篇章，構成一條從零到實戰的學習路線。基礎篇帶你熟悉介面操作，完成第一個 Todo List 專案；核心篇深入 Agent Manager 多代理協作、Editor 的 Tab 補全與 Command 指令、Rules 與 Workflows 自訂規則，以及 Skills 技能擴充系統；進階篇拆解 Browser Subagent 瀏覽器自動化、Artifacts 產出物機制，以及 MCP 工具整合生態——從資料庫、專案管理到設計工具，一次掌握。每一章都搭配大量截圖與逐步操作指引，建議你邊讀邊做，這是上手最快的方式。 學工具最

本書分為兩大部分，從理論到實踐、從基礎原理到前沿技術，全方位解析了大模型的構建、訓練、部署 與應用的整個流程。第一部分介紹大模型的基礎概念，包括大模型的定義、發展歷程和構建所需的軟硬件技術棧，重點講解神經網絡、訓練優化及模型調優的基本原理。第二部分聚焦大模型的內在邏輯和實際應用， 涵蓋推理、記憶、數據管道、多模態處理、硬件加速以及部署和維護等，同時以基於MoE的DeepSeek多模態大模型為案例，展示從項目架構設計到在線服務的全流程。全書內容嚴謹而生動，既涵蓋了大模型開發的全 流程技術細節，又不乏對大模型歷史演變和未來趨勢的前瞻性探討，是探索大模型底層邏輯與實現技術的指南。本書適合具備Python基礎開發能力、並希望進一步深入學習大模型開發、模型優化和部署應用的讀者；同時，對於證券、保險、銀行等行業的從業人員以及高校師生來說，也是一本兼具理論深度與實戰指導的理 想參考書和教學輔導材料。

內容簡介 這是一本系統講解YOLO系列目標檢測算法的理論與實戰指南。不需要深厚的數學功底、不需要啃論文的耐心：你只需要具備基礎的Python編程能力，跟著本書動手學，就能從YOLO算法原理一路走到多行業實戰落地。 本書從“理論—工具—應用”三重維度幫助讀者構建目標檢測學習體系，將理論解析與十大行業實戰案例深度融合，結合Ultralytics YOLO11、Streamlit和PandasAI技術棧，通過大模型輔助代碼生成與交互式平臺搭建，助力讀者高效掌握目標檢測技術。 全書16章，分為三篇 理論篇(第1～3章)：系統解析目標檢測基礎概念(如邊界框、交並比、非極大值抑制)和算法演進，深度剖析YOLOv1至YOLO11的網絡架構、創新技術及性能對比，為讀者奠定堅實的理論基礎。 工具篇(第4～6章)：詳解YOLO11環境配置(本地與Kaggle)、命令行與Python雙接口操作，集成Streamlit構建Web應用，並引入PandasAI實現自然語言查詢檢測結果；同時涵蓋Supervision庫的數據標注、視頻處理與結果過濾，以及Labellmg、Ybat等工具的使用。 應用篇(第7～16章)：通過交通標誌識別、車道線檢測、路面坑洞監測、車輛事故分析、足球運動員跟蹤、火災煙霧預警、安全裝備(頭盔/反光背心)檢測、腦腫瘤診斷、骨折識別及水下生物分析十大行業案例，展示YOLO11在多場景下的實戰應用，每個案例均包含數據準備、模型優化與平臺搭建，突出技術落地性和行業適配性。

本書由長春汽車職業技術大學汽車工程學院與信息工程學院聯合編寫，專為職業本科學生設計，適用於汽車人工智能基礎課程。本書聚焦智能網聯汽車產業需求，破解傳統教材“技術與汽車場景脫節”痛點，以“立足基礎、面向應用”為核心，構建“認知—場景—實踐”遞進體系。共設6 個項目，從人工智能定義、發展及大語言模型車載應用切入，逐步深入計算機視覺(車載“電子眼”)、語音交互(車載“小耳朵”)、自然語言處理(車載“聊天達人”)、機器學習(車載“學習委員”)、深度學習(車載“超級大腦”)5大核心技術領域，每個項目均配套實車功能觀察、Excel 數據擬合、Python 駕駛習慣分析等實踐任務。編寫團隊兼具汽車工程與信息技術跨學科優勢，確保內容兼顧理論深度與汽車應用場景適配性，助力學生扎實掌握AI 基礎，銜接後續專業課程，為適應智能網聯汽車產業發展奠定基礎。

本書聚焦大規模深度學習的實現與擴展，圍繞軟件、硬件與數據的融合展開，構建了從基礎到進階的完整知識體系。全書共13章，分為三大部分：第一部分 “深度學習基礎” 講解深度學習數據流、計算圖、硬件架構等核心概念，通過Python和PyTorch動手練習幫助讀者理解模型開發與性能分析；第二部分 “分布式訓練” 深入分布式系統通信、數據並行、模型並行等關鍵技術，提供多場景動手實踐；第三部分 “極限擴展” 探討以數據為中心的擴展、實驗管理、大模型微調與基礎模型開發，覆蓋LoRA微調、數據質量優化等前沿內容。整體以“理論+實踐”為核心，配套GitHub代碼倉庫，助力讀者掌握高效擴展深度學習項目的技術與方法。

《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”系列的一本，關於線性代數。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的內容；下冊(《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》)則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析機器學習內容，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者群可分為兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。