在当前信息科技快速发展的时代，人工智能已经成为引领科技进步的重要力量。其中，大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一项关键技术，近年来受到了广泛关注和研究。LLM凭借其在自然语言处理方面出色的表现，已经成为学术界和工业界研究的热点。此次分享的四本图书，从不同的角度深入探讨了大型语言模型的构建、应用和工程实践。 《Building An LLM from scratch》（从零开始构建LLM）一书提供了对LLM构建过程的全面解析，从基础理论到实践操作，指导读者如何从零开始搭建自己的大型语言模型。本书不仅覆盖了算法选择、模型训练、优化策略等技术细节，还包含了对大规模数据处理、计算资源管理等挑战的深入分析。对于那些希望从基础学起，深入了解大型语言模型原理和技术实现的读者而言，这本图书将是绝佳的入门教材。 紧随其后的是《Hands-on LLMs》（动手实践LLM），这本书更注重于LLM的实际应用。它不仅阐述了在构建和训练大型语言模型时遇到的各种问题，还提供了大量案例研究和实战指南，让读者能够直接参与到模型的实际应用中。该书适合那些已有一定理论基础，但想要将这些理论应用到实际问题中去的读者。 《AI Engineering》（人工智能工程）一书，则从工程的角度出发，探讨了如何将人工智能技术规模化、产品化。其中涵盖了人工智能系统设计、模型评估、系统部署、运维监控等多方面的内容。该书强调了在设计、开发和维护大型语言模型时，工程师需要考虑的诸多工程问题，包括但不限于系统架构设计、数据处理流程、自动化测试等，是那些准备从事AI工程化工作的读者的必读书籍。 作为一本工具书，《LLM Engineer’s Handbook》（LLM工程师手册）为从事大型语言模型工作的工程师们提供了实用的参考资料。书中详细介绍了工程师在开发和维护大型语言模型过程中可能遇到的各种问题及其解决方案，旨在成为工程师日常工作中的实用手册。无论是初入行业的工程师，还是资深的AI专家，这本书都能提供丰富的知识和灵感。 综合上述，这四本图书是全面了解和掌握大型语言模型构建与应用知识的宝贵资源。它们为读者提供了从理论到实践，再到工程实现的全方位视角，使得无论是学术研究者还是工业界的技术人员，都能够从中学到构建和优化大型语言模型所需的关键知识。对于正在寻求在这领域内精进技艺的专业人士，这些书籍无疑是最佳的参考资料。

《Building Ontologies with Basic Formal Ontology》是由Robert Arp、Barry Smith和Andrew D. Spear所著，于2015年由麻省理工学院出版社出版。本书详细介绍了如何构建本体论知识图谱，旨在为读者提供构建本体的理论基础和实践指南。 书中解释了什么是本体论。本体论作为一种概念化框架，旨在以一种计算机友好的形式组织和表达世界上的科学信息。在科学研究中，本体论常用来表示特定领域的知识结构，包括概念、属性、类别和关系等，以便于信息的存储、管理和整合。 本体论的种类繁多，其中分类法（taxonomies）是一种重要的形式，它通过层次结构将概念进行分组和组织。书中提到了几种本体论的最佳实践原则，这些原则旨在指导领域本体的设计、术语的定义以及分类体系的建立。 Basic Formal Ontology（BFO）是书中介绍的一个核心概念，它是一种基础形式本体论。BFO旨在提供一个通用的本体论框架，用于各个领域的本体构建。书中详细讨论了BFO的两个主要组成部分：持续体（Continuants）和发生体（Occurrents）。持续体代表了那些在时间上持续存在的实体，如物质、对象和人；而发生体则代表了那些在时间上发生的过程和事件。此外，书中还探讨了关系本体（The Ontology of Relations）的概念，它是关于实体之间如何相互关联的描述。 在实际应用方面，书中提供了一系列的实现指南，包括本体构建过程中使用的语言、编辑器、推理工具和浏览器等。这些工具对于构建本体至关重要，它们使本体的设计者能够创建、编辑、验证和浏览本体内容。 本体论在多个领域都有广泛的应用，包括生物医学信息学、材料信息学和地理空间信息学等。这些领域都面临着大量数据和信息的管理问题，本体论作为一种强大的知识组织工具，正逐渐成为解决这些问题的关键策略。 此外，书中还强调了本体的重用性（Reuse）。一个设计良好的本体可以被多个项目和研究团队所重用，这不仅有助于促进知识共享，还能够减少重复工作，提高科研效率。 为了更好地理解本体论构建过程中的关键概念，书中还包含了一个附录，详细介绍了相关的实现工具和资源。这包括了一些本体论、研究小组、软件和网络链接的信息，帮助读者进一步探索和实践本体论的构建。 《Building Ontologies with Basic Formal Ontology》不仅为本体论的构建者提供了系统的知识框架，同时也为希望在本体论领域进一步研究和应用的读者提供了宝贵的资源。通过阅读本书，读者可以更好地掌握如何设计、实现和应用本体论，进而在科研、教育和工业等多个领域发挥本体论的实际价值。

This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

Go from the initial idea to a production-deployed web app using Django 2.0. Key FeaturesA beginners guide to learning python's most popular framework, DjangoBuild fully featured web projects in Django 2.0 through examples.Deploy web applications in quick and reliable fashion with DockerBook Description This project-based guide will give you a sound understanding of Django 2.0 through three full-featured applications. It starts off by building a basic IMDB clone and adding users who can register, vote on their favorite movies, and upload associated pictures. You will learn how to use the votes that your users have cast to build a list of the top 10 movies. This book will also take you through deploying your app into a production environment using Docker containers hosted on the server in Amazon's Electric Computing Cloud (EC2).

Sam Newman - Building Microservices. Designing Fine-Grained Systems - 2015

building machine learning system with python 实现代码前六章

这个东西不好找啊

印度农业多种多样。 它的范围从贫困的农村到利用新潮农业技术的发达农场。 缺乏有形的信息和沟通最终导致生产损失。 推进现代信息技术在农业中的应用，可以解决农民面临的一系列问题。 创建“智能农业棒”可以通过提供所有可以远程查看的数据来帮助解决这些问题。虽然地球的 71% 被水覆盖，但只有 2.5% 是可饮用的水。 由此可见，水是一种宝贵的资源。 由于人为疏忽，每年都会浪费数加仑的水。 “水位检测器和控制器”旨在通过仔细监测井中或任何其他水资源中的水位并在水箱即将装满时自动切断供水来减少这种水的浪费。 如果正确实施并进行大扫描，“水位检测器和控制器”项目有可能节省加仑水，从而为更美好的明天做出贡献。

Start building Python-based Android applications using Kivy with Android Studio. Through in-depth examples, this book teaches you everything you need to create your first Android application in Python and publish on Google Play.

On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware,AD-census原文