俄罗斯数学家尤里·马宁的著作《数学家的数学逻辑课程》英文版第二版现在面向公众免费开放了 | #电子书

本书是为数学家提供的一本高级的数学逻辑教科书,涵盖了数学逻辑的重要发现,如连续统假设的独立性、可数集的丢番图性质以及一些古老问题的算法不可解性。
#电子书The Context Engineering Guide

Context Engineering(上下文工程)远非简单往提示词里堆数据,而是设计智能系统,在恰当时间、用合适格式,动态提供精准信息。关键不在于单纯扩大模型上下文窗口,而是如何高效利用有限的“活跃上下文”。

真正的挑战是“编排”——让系统内部各模块(提示设计、检索增强、代理协作、记忆管理等)无缝协作,抵御人类和模型本身的错误。只有这样,AI系统才能突破模型固有限制,变得稳健且实用。

这就是为什么Context Engineering将成为AI应用开发的核心复杂性。你需要让系统智能决定:
- 什么信息放入活跃上下文
- 何时总结压缩节省空间
- 什么内容外部存储并按需调取
- 如何精准路由查询到合适工具
- 代理之间如何协同完成专业任务

Victoria团队发布了完整电子书,详解如何构建这样的高效系统:从代理(Agents)、记忆系统(Memory Systems)、查询增强(Query Augmentation)、检索策略(Retrieval)到工具调用与提示循环(Tools & Prompting)。书中包含实战案例和架构图,直击从模型到生产级应用的瓶颈。

业内反馈一致认为,单纯扩大上下文窗口是“懒办法”,真正难点在于设计类似人类记忆的动态、分层记忆系统。Context Engineering是连接理论与落地的桥梁,是AI技术走向成熟的必由之路。

这不仅是技术细节,更是AI系统设计的艺术和哲学。掌握它,才能构建出既聪明又稳健的智能应用。
#电子书Strategies for Essay Writing

许多博士生科研扎实却苦于学术写作,无法充分展示专业水平。哈佛大学写作中心推出了一份免费33页写作指南,涵盖了从解读题目、提问分析、论点构建,到开头吸引、段落结构、过渡衔接、反驳观点和总结升华的全套写作技巧。这套系统正是培养未来学术领袖的秘诀,如今免费向全球研究者开放。

最初的挑战是读懂题目。许多学生犯的错误是急于动笔,却忽视了题目中的动词暗示——是“分析”还是“比较”?这些词揭示了老师真正想让你做的事情。明白了任务的深层目标,你才能不偏离轨道。

接着,你要成为一个思考者,提出真正有张力的分析性问题。不是简单的“作者说了什么”,而是“如何调和文本中的矛盾”、或“隐藏了哪些未被发现的角度”。这是你论文的灵魂所在。

而论点(thesis)则是你的利剑,必须既有争议性,又有深度,能引发读者思考。如何让论点既不过于宽泛,也不缺乏支撑?这需要你细致分析证据,构筑有力论证。

引言部分,你不是在卖弄辞藻,而是在向读者展示为何你的问题值得探讨,铺设故事的背景,让读者明白“这篇文章能带来什么新的视角”。

正文段落则像一个个小故事,每段有主题句引领,有证据支撑,更要有你对证据的洞察,告诉读者为什么这些证据重要。段落间的过渡则是桥梁,让读者顺畅地跟随你的思路。

写作不是孤军奋战。考虑反驳意见,是你与潜在对手的对话,强化你的立场,也让论点更为坚实。不要害怕质疑,有时正是质疑让你的观点更闪光。

最后,结论不是简单的总结,而是带领读者回顾旅程,重新体会论点的重要性,并展望未来的可能性——“那么接下来呢?”这是留给读者的悬念,也是你写作的余韵。

这本写作指南不仅是技巧的汇聚,更是一场写作者的修炼,帮助你在迷雾中找到前进的灯塔。记住,写作是思考的过程,是你与世界对话的方式。掌握它,你就能讲好属于你的故事。
Smol训练手册:构建世界级大规模语言模型的秘诀 | #电子书 #手册 #机器学习

这是一本关于高效训练机器学习模型的指南,主要聚焦于小规模、高效训练方法。

该项目提供了具体的技巧和工具,以帮助在有限资源下进行快速实验和优化模型训练过程。

内容包括如何使用适当的硬件、调整超参数、优化数据管道、以及如何处理训练过程中的常见问题。
构建真正能落地的人工智能系统,远不止训练模型那么简单。哈佛大学开源教材《Machine Learning Systems》由Vijay Janapa Reddi教授主导,全面讲解从数据工程、系统设计到模型部署与运维的实战技巧,覆盖边缘计算到云端部署全流程。

这本教材不仅适合高校课程,也为AI工程师和研究者提供了系统化学习资源,包含详尽的理论、案例和动手实验。支持在线阅读、PDF和ePub下载,开源代码和工具链全部公开,助力全球AI教育普及。| #电子书
无限大的餐巾纸》| #电子书

这是一本浅显易懂且大部分内容自成一体的高等数学入门书籍,涵盖的范围大致从本科课程到研究生第一年的内容。

该书提供了各个领域的主旨概览,讲述了它们的魅力所在。它不像传统教科书那样详细,但比通俗数学书籍更为精准,并假设读者具备一定的证明经验。例如,定义和定理的表述通常会是完整且准确的,但对于结果为何“应当”成立的解释会优先于正式证明。

本书的目标仅仅是让读者对某个特定主题有所感觉,而不是要模拟一整个学期的课程。

作者最初写这本书时,心中设想的读者是那些才华横溢的高中生,尤其是有数学奥林匹克竞赛背景的学生。这种文化偏好的些许痕迹在书中仍随处可见,尤其体现在那些选自数学竞赛的各类挑战题中。
一个免费下载俄罗斯教科书的网站,各学科各年级都有,pdf和djvu电子书。 ​​​

11klasov.ru | 11klasov | #电子书
深度学习入门权威再升级,第三版《Deep Learning with Python》即将上市,免费在线全本开放阅读,助力更多人轻松掌握最前沿技术 | #电子书 #机器学习

• 内容大幅扩展,涵盖生成式 AI 最新进展,深入讲解 LLM 及其工作流
• 全面支持 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 Keras 3,技术栈覆盖更广泛
• 100% 免费官网同步发布,打破传统书籍销售壁垒,聚焦知识传播与普及
• 适合有一定编程基础的初学者,结构清晰,理论与实践结合紧密
• 彩色印刷,视觉体验升级,无精装版本,读者反馈已转达出版社
• 预售通道开放,支持亚马逊及出版社购买,未来将推出有声书版本
• 深受业界认可,被广泛用于教学和研究,助力快速入门与深入探索

开放分享让学习无门槛,权威内容助力理解复杂模型,第三版为深度学习学习者打造全链条成长路径。
新书《Agentic Design Patterns》由谷歌专家 Antonio Gulli 编写,深入探讨现代 AI agent 设计的实用范式与架构,打破传统 LLM 局限,推动智能体演进。| #电子书

• 系统化总结 AI agent 设计模式,涵盖决策、执行、环境交互及多 agent 协作。
• 聚焦 agent 的自主性与适应能力,提升模型的动态响应和任务完成效率。
• 案例驱动,结合前沿研究与实践,帮助开发者构建可扩展、高效的智能系统。
• 兼顾理论深度与工程实用,适合 AI 研发者、架构师及高级研究人员长期参考。
• 体现智能体从单纯语言模型向具备代理能力系统的转变,超越传统学术范式。

这本书极具前瞻性,适合想掌握 AI agent 最新设计策略的专业人士。
AI 工程师的必备资源库,远超一本书的价值 | #电子书

• Chip Huyen 的《AI Engineering》不仅内容扎实,其配套仓库中的 resources.md 文件堪称宝藏,涵盖论文、博客等海量学习资料
• 资源覆盖大语言模型应用开发、prompt engineering、微调(fine-tuning)、RAG(检索增强生成)等前沿技术细节
• 这些精选资料节约了海量时间,帮助构建系统化认知,快速跳过摸索期,直击技术核心与应用实战
• 真实案例与理论结合,助力开发者掌握如何打造高效且可扩展的 LLM 应用,提升工程效率和模型表现
• 该资源库是理解和实践当代 AI 工程的关键入口,适合希望突破技术瓶颈的从业者长期参考与深耕
(随书源码)一本关于使用PyTorch和Hugging Face微调大型语言模型的实战指南。它能帮助你快速掌握微调LLMs的关键技术,从量化到低秩适配器,再到数据集格式化和模型部署。

提供从基础到高级的完整学习路径;包含丰富的实战案例和代码示例;支持在Google Colab上直接运行,方便上手

FineTuningLLMs | #指南 #电子书
Build a Large Language Model (From Scratch)》的中文版电子书,助力更多中文读者掌握大模型技术。| #电子书

从零开始构建模型,涵盖从基础架构到高级调优的全过程;提供配套实践代码,助力读者实操学习;翻译团队采用AI翻译助手+人工精细校对,确保翻译质量
大型语言模型(LLM)的实战应用指南

提供丰富的LLM实战案例,涵盖多种场景;涵盖多种LLM框架和工具的使用,如LangChain、Semantic Kernel等;持续更新,紧跟LLM技术发展,已发布31个版本

Large Language Model in Action | #电子书 #指南
一个专为推广学术知识而建立的开放图书平台,旨在为公众提供高质量的学术资源。

平台上的所有书籍均采用知识共享协议,可免费在线阅读和下载,用户可以自由复制和分享这些书籍,只要给予适当的作者信用。通过该平台,用户可以找到各类领域的书籍,包括历史、文化、社会科学等,满足不同读者的需求。

书籍有PDF和EPUB等多种格式,提供英语和中文等多种语言版本

Open Books HK | #电子书
麻省理工出版社出品的一本的 AI 书籍。书中覆盖深度学习的诸多知识点,如监督学习、卷积网络、图像生成、扩散模型、图神经网络等。

Understanding Deep Learning | #电子书 #机器学习
高质量书籍推荐网站,适合中高级英语阅读者、专业书籍阅读者

fivebooks | #电子书
世界上第一本全面讲述机器学习系统知识的开源书籍《机器学习系统:设计和实现》 | #机器学习 #电子书

机器学习是如何利用计算机系统实现计算加速和部署的?本书讲述的是衔接机器学习和计算机系统的知识。

内容涵盖了机器学习系统的全貌,从基础的编程接口、计算图,到进阶的编译器技术、硬件加速器,再到拓展篇中的推荐系统、联邦学习和强化学习等内容。
这本书使用 MySQL 挑战作为案例研究,探讨问题分析和解决策略。读者将通过实际示例和深入讨论,对逻辑推理、数据结构、算法等有更深的理解。

书中不仅介绍了MySQL的内部结构、性能测试方法和8.0版本的改进,还深入分析了如何优化MySQL的性能和可用性。

软件工程中的问题解决艺术:如何改进MySQL | #电子书 #MySQL
《从Python入门到专业之路(Beyond the Basic Stuff with Python)》| #电子书

这本书不只是高级语法的集合或写出整洁代码的技巧手册。它将带你走进专业Python开发的世界 - 掌握命令行操作、代码格式化工具、类型检查器、代码质量检测工具以及版本控制等必备技能。作者从开发环境搭建、变量命名规范到代码可读性优化,再到文档编写、项目组织和性能度量,甚至涵盖了面试中常见的面向对象设计和Big-O算法分析,这些技能将全面提升你的编程能力,不局限于Python。

核心内容包括:
• 使用Black自动格式化工具提升代码风格
• 通过静态分析识别常见代码缺陷
• 用Cookiecutter模板工具构建标准项目结构
• lambda和高阶函数等函数式编程技巧
• 用timeit和cProfile模块分析代码性能
• 深入理解Big-O算法分析的计算机科学原理
• 写出富有信息量的注释和文档字符串
• 面向对象编程中的类设计及其组织代码的作用

书末通过两个经典命令行游戏 - 汉诺塔(逻辑解谜)和四子连线(双人对战)的源码解析,展示了全书介绍的最佳实践如何在实战中运用。你还可以通过实现这些项目来检验所学。
《Python小项目大全(The Big Book of Small Python Projects)》带你重新定义编程学习。| #电子书

这本书彻底颠覆了传统的编程教学模式。作者Al Sweigart不走寻常路,抛弃了循序渐进的教程形式,而是精选了80多个即学即用的Python小项目。每个项目都被精心控制在256行代码以内,既便于理解,又容易分享。

你可以:
- 开发经典游戏:和电脑对战黑杰克,挑战朋友玩猜字游戏
- 创建有趣模拟:观察森林火势蔓延,体验日式算盘运算,模拟百万次骰子投掷
- 设计炫酷动画:打造虚拟鱼缸,旋转立方体,还原经典DVD弹跳logo
- 探索迷宫世界:自主设计迷宫并寻找出路,挑战3D跑酷游戏
- 尝试加密技术:使用ROT13和Vigenère密码保护文字信息

每个项目都是一个独立的迷你课程,包含:
- 运行效果展示
- 完整源代码
- 个性化修改建议

对于已经掌握Python基础语法的学习者来说,这本书就像一座创意宝库。几页代码就能实现一个有趣的想法,让你真正体会到编程的无限可能。
 
 
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