彬彬侠的博客

《数学之美》是吴军主编的一本通过生动有趣的语言，将复杂的数学和信息处理技术呈现给大众的科普书籍。书中讲述了数学在信息技术领域，特别是在自然语言处理（NLP）、语音识别和信息搜索中的美丽应用。吴军博士结合自己在Google和腾讯的工作经验，阐述了数学原理如何被应用到现代信息技术中的方方面面，揭示了数学与技术的密切关系，以及如何利用数学知识推动技术的创新。本书内容涵盖了从经典的统计语言模型、隐马尔可夫模型（HMM）到现代的搜索引擎算法、人工神经网络和机器学习等技术的演变

《GPT图解 大模型是怎样构建的》是黄佳主编的一本专为希望深入了解大模型，特别是GPT系列模型的读者编写的入门书籍。本书通过生动有趣的图解，详细讲解了自然语言处理（NLP）技术的进化历程，从最初的N-Gram、词袋模型，到Word2Vec、RNN、Transformer等技术，最后深入到GPT-4模型的构建过程，帮助读者理解这一技术的背后原理。书中的内容覆盖了从基础概念到实战应用的全方位内容，包括大模型的构建原理、Transformer架构的细节、如何训练GPT模型、并且如何基于大模型开发应用等。

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》是奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）主编的一本专门为初学者编写的实用指南，旨在帮助读者快速入门基于大语言模型（LLM）的应用开发。通过本书，读者将了解如何利用当前最流行的大模型技术，尤其是GPT-4和ChatGPT，开发出实用的AI应用。书中内容从大模型的基本概念到API调用，结合实际应用场景提供了丰富的代码示例，帮助读者快速掌握开发技能。

《动手做 AI Agent》是黄佳主编的一本面向AI技术爱好者的实用指南，帮助读者通过动手实践掌握如何开发和应用AI智能代理（Agent）系统。书中详细讲解了Agent的基本概念、技术框架和应用场景，结合了7个具体的实操项目，从基础到进阶逐步引导读者掌握AI Agent的构建与实现。随着人工智能技术的飞速发展，Agent作为理解和生成自然语言、执行特定任务的智能体，已经成为了改变多个行业的关键技术之一。

《大语言模型：基础与前沿》是熊涛主编的一本深入浅出、系统全面介绍大语言模型（LLM）的书籍，适合对人工智能、机器学习和自然语言处理感兴趣的研究人员、工程师及学生。书中不仅介绍了大语言模型的基本概念、算法与应用，还涵盖了从理论到实践的最新进展，深入讨论了大语言模型的前沿技术和挑战。特别是在ChatGPT等生成式AI技术爆发的背景下，本书将帮助读者了解大语言模型的运作原理、训练方式以及实际应用。熊涛通过案例驱动的方式，带领读者一步步解构大语言模型的工作原理，涵盖了模型架构、训练方法、微调策略等多方面的内容

《动手学深度学习 PyTorch版》是阿斯顿·张（Aston Zhang）主编的一本面向深度学习初学者的实用教材，旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识和技能，并通过实践演练加深对算法的理解。书中通过清晰的理论讲解和具体的PyTorch代码示例，逐步引导读者了解深度学习中的各种基本算法、网络架构以及如何利用PyTorch构建、训练和部署深度学习模型。本书从最基础的深度学习概念讲起，逐步引导读者深入学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、强化学习等重要的深度学习技术，同时书中还

《机器学习》是周志华主编的一本系统、全面的机器学习教材，涵盖了从基础到进阶的广泛内容。书中介绍了机器学习的各类算法和方法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，并且详细讲解了每种方法的原理、优缺点以及应用。书中还包含了丰富的数学推导和实际案例，帮助读者从理论到实践全面掌握机器学习的知识。与其他机器学习教材不同，本书对基础理论和算法的分析深入浅出，尤其在数学推导部分，周教授力求简洁明了，适合那些具备一定数学基础的读者。全书以“学习方法”和“学习任务”为主线，详细阐述了机器学习的核心思想和算法框架，是学习机器学

《机器学习方法》是李航编写的一本面向有一定数学基础和编程能力的读者的机器学习教材。全书深入讨论了机器学习的各种经典方法和技术，包括监督学习、无监督学习、集成学习、图模型等，并且系统地介绍了每种方法的数学背景、实现技巧和实际应用。本书的特色是紧密结合数学推导与实际应用，注重算法的理论分析和实践指导，书中对每个算法的数学原理都有详细讲解，同时配有相关的算法实现，适合那些有一定计算机背景的学习者。书中的内容既能为学术研究提供理论支撑，也能为工程实践提供应用指导。

《利用Python进行数据分析》是韦斯·麦金尼（Wes McKinney ） 编写的一本专注于如何用Python进行数据清洗、数据分析、数据可视化和处理的大型教程。它深入介绍了Python中最重要的数据分析工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，旨在帮助读者从数据导入到清理，再到分析和可视化，全面掌握数据分析的技巧。本书不仅适合Python编程语言初学者，同时也适合有一定数据分析经验的开发者，它既包括了基础的操作技巧，也讲解了如何使用Python处理更为复杂的数据分析任务。

《Python编程从入门到实践（第3版）》是埃里克.马瑟斯（Eric Matthes）编写的一本面向Python初学者的教程，内容从基础知识到实战项目逐步引导读者，适合那些没有编程基础或刚刚接触Python的学习者。这本书不仅包括Python的核心概念和基本语法，还通过丰富的实战项目帮助读者巩固所学的知识，培养实际编程能力。代码基于Python 3.11升级，涵盖语言最新特性。本书的最大特点是通过项目驱动学习的方式，激发读者的学习兴趣，并帮助他们通过实践理解抽象的编程概念。每一章都结合具体的项目和任务

《软件设计的哲学》是约翰·奥斯特豪特（John Ousterhout）总结多年软件开发经验后写作的经典之作，旨在深入探讨如何进行高效且简洁的软件设计。与许多以技术细节为主的书籍不同，Ousterhout的这本书强调从哲学层面理解软件设计的本质，关注如何通过减少复杂性、优化模块化设计来提升软件质量和维护性。本书深入讨论了Ousterhout在软件设计中所提倡的一些核心原则，并通过简洁明了的语言讲解了如何将这些原则应用到实际的开发过程中。书中不仅有理论性的思考，还有大量实际案例和可操作的技巧