一本帮助程序员提高解决编程竞赛问题的能力的电子书：Competitive Programmer’s Handbook | #电子书

作者Antti Laaksonen详细介绍了编程竞赛的基础知识、算法设计、数据结构、图论等核心内容。书中不仅涵盖了基本的编程技巧和算法，还深入探讨了动态规划、贪心算法、图算法等高级主题。通过阅读本书，读者可以系统地学习到如何设计和实现高效的算法，提高解决复杂问题的能力。

《线性代数的黑暗艺术》（The Dark Art of Linear Algebra）
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一本出版于2023年4月29日的线性代数书籍，书名看着有点唬人，但对初学者很友好，特别适合作为学习线代的第一本读物。整本书除去附录的参考答案，只有短短160页。

与微积分相比，线性代数仍是一门很年轻的学科，也是当今AI时代被广泛应用的数学分支。经过几百年的发展，微积分课本的编排方式逐渐趋向一致。随手翻开一本流行的教材，函数、极限、导数、积分等主题出现的顺序，乃至配套的那些陈年老题，往往都大同小异。线性代数的教学则不同，第一本面向本科生的教材 —— Paul Halmos的《有限维向量空间》直到1942年才问世。在课时较少的情况下，如何为非数学专业的初学者讲授线代的第一门课，教育界至今尚未达成共识。

仅看“行列式”(Determinant) 这一章，各种教材的讲述思路便截然不同。例如，考研常用的那本紫色封皮的线代把行列式安排到第一章。《Linear Algebra Done Right》 的作者Sheldon Axler则认为过早引入行列式会使读者陷入无关的算术细节，于是把行列式放在最后一章，并对具体计算的部分一笔带过。后来，布朗大学的教授Sergei Treil可能觉得Axler的处理方式太极端，针锋相对地写了一本《Linear Algebra Done Wrong》。Treil不仅花费很多篇幅阐述行列式的动机，从体积的计算出发逐步推导出行列式的性质，还引入了张量、谱理论等更高级的主题。虽然作者尽量避免形式化的代数推演，但数学成熟度不够的初学者仍可能觉得内容过于艰深。

近年来，最常被推荐的入门经典书籍包括Gilbert Strang的《Introduction to Linear Algebra》 和Sheldon Axler的 《Linear Algebra Done Right》 （中译本《线性代数应该这样学》）。这两本其实更适合在第二遍学习时使用。 前者是MIT公开课的配套用书，开篇从线性方程组引入矩阵与线性变换，是典型的工科风格线代教材。Strang教授在视频中通俗易懂的讲解广受好评，但教材本身的阅读体验并不像网上的打分那么完美。据不少读者反馈，书中部分结论的表述过度简略且不够严谨，一些概念的引入也稍显突兀，导致自学时产生过不小的困扰。与工科线代的矩阵视角不同，Axler的《LADR》更偏向纯数风格，从向量空间开始讲起，以线性算子理论为核心，给非数学系的读者提供了观点更高的泛函和抽代视角：线代不再是以往认知中的一堆公式和算法，它作为“空间语言”有着更美的结构和更深的内涵。当然，在第一次学线代的跨专业读者看来，这些通常数学专业才会研究的理论，可能有点抽象和晦涩，而且缺少实用价值。


以上两本教材代表着曾经最常见的两种线性代数教学方法。一种是从向量空间公理出发的抽象方法，数学上虽优雅，但对新手而言晦涩难懂。另一种方法从线性方程组引入矩阵运算，则沉闷乏味到令人麻木，正如这本《黑暗艺术》的作者所言：这简直是对艺术的犯罪 (a crime against art)。

后来，3Blue1Brown的《线性代数的本质》系列视频大火，自学线代的网友们观看后直呼“醍醐灌顶”，认为这种生动的呈现方式比传统课堂更具启发性。越来越多人意识到，市场上的教材普遍缺乏的，正是从几何直观的角度解释核心概念。尽管代数学的发展是不断抽象化和结构化的过程，并非每个概念都能找到对应的几何图像，但如果入门教学中能融入更多几何化的视角，将对培养学习兴趣、提升教学效果大有裨益。

《线性代数的黑暗艺术》采用与《线性代数的本质》相似的教学方法，从最基础的向量和网格变换开始讲起，利用大量的插图帮助读者建立直觉，并把众多概念之间的关联清晰地梳理了一番。3b1b的动画视频对于理解关键概念虽有帮助，但几乎没有涉及到计算方面。这本书正是3b1b系列视频的绝佳补充，它除了展示几何图景，还介绍了一些重要的计算方法 (例如第4章的高斯消元、第8章的最小二乘法)，让读者自然地领会到那些冗长乏味的运算为什么是必要的，并通过适当的练习掌握最基本的计算能力。

由于出版时间较近，目前中文互联网上鲜有关于此书的推荐。受篇幅所限，此书的深度和广度均有明显不足，但作为一本first book，它无疑出色地完成了启蒙任务。无论读者的进阶方向是强调理解与证明的纯数学，还是侧重计算和应用的其他学科，都能通过这本书快速打下坚实的基础。

爱丽丝漫游可微仙境：Alice’s Adventures in a differentiable wonderland | #电子书

这是本一路用直观的语言和可运行的代码教会你亲手构建现代神经网络的书。“神经网络无处不在——大型语言模型、语音转写、分子发现算法、机器人系统……剥开外衣，它们都只是可微基元的组合；研究神经网络，就是在学习如何“编程”并与这些模型交互，这正是所谓的“可微编程”。

这本入门读物，为像爱丽丝一样刚刚跌入这片奇异可微仙境的你而写。我将概览如何通过自动微分来优化函数，并精选最常见的架构来处理序列、图、文本与音频。

全书聚焦直觉、自成体系地介绍最重要的设计技巧——卷积块、注意力块、循环块——力求在理论与代码（PyTorch 与 JAX）之间架起桥梁，使读者最终能够理解当今最前沿的模型，如大语言模型 (LLM) 与多模态架构。”

作者现在开始写第二卷了，先放出了一章介绍强化学习的：内容涉及大型语言模型的后训练技术，聚焦于强化学习在模型微调中的作用 。内容兼具广度（历史演进）与深度（数学推导）的技术文档。系统讲解了从奖励建模（Reward Modeling）、策略梯度（Policy Gradient）到PPO、GRPO及DPO等前沿算法的数学推导与应用细节 。

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。

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。

（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

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