大规模并行处理器编程实战 第四版 Programming Massively Parallel Processors A Hands-on Approach Fourth Edition Author: Wen-mei W. Hwu : University of Illinois at Urbana-Champaign and NVIDIA, Champaign, IL, United States David B. Kirk : Formerly NVIDIA, United States Izzat El Hajj : American University of Beirut, Beirut, Lebanon

VC Spyglass Lint Hands-on Training是一门实践性培训课程，主要针对VC Spyglass Lint工具的使用进行深入的指导。该课程的开设主要是为了帮助学员更好地理解和掌握Lint工具，从而在软件开发过程中能够更有效地进行代码审查，提高代码质量，预防潜在的错误。 在VC Spyglass Lint Hands-on Training课程中，学员将通过实际操作来学习Lint工具的各种功能和特性。课程内容涵盖了Lint工具的基本使用方法，如何设置和配置Lint规则，如何解读Lint报告，以及如何根据Lint报告对代码进行修改和优化等方面。 VC Spyglass Lint是一款由Synopsys公司开发的静态代码分析工具，它能够对C、C++、Java等语言编写的源代码进行静态分析，发现代码中的潜在问题，例如逻辑错误、语法错误、性能瓶颈、安全漏洞等。通过VC Spyglass Lint工具的使用，开发人员可以在代码提交到版本库之前就发现并修复这些问题，从而提高代码质量，降低后期维护成本。 本次培训课程使用的是VC_SpyGlass_Lint_Overview.tar.gz压缩包文件，这个文件包含了课程所需的全部资料和工具。通过解压这个压缩包，学员可以获取到课程讲义、示例代码、Lint工具的安装文件以及一些额外的参考材料。 通过参加VC Spyglass Lint Hands-on Training课程，学员可以系统地掌握VC Spyglass Lint工具的使用方法，提高自身的代码审查能力和软件开发水平。对于希望提高软件质量、预防代码错误的开发人员和测试人员来说，这门课程具有很高的实用价值和参考意义。 此外，VC Spyglass Lint Hands-on Training课程的标签为“Synopsys”，这表明课程的内容与Synopsys公司提供的产品和服务密切相关。Synopsys是一家全球领先的半导体设计、验证和测试软件及硬件供应商，其产品广泛应用于电子设计自动化(EDA)领域。VC Spyglass Lint作为Synopsys公司的一部分，是其提供给软件开发者的优秀工具之一，因此，通过这门课程，学员不仅可以学习到Lint工具的使用技巧，还可以进一步了解Synopsys公司在软件质量保障方面的先进技术和理念。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》系统介绍了构建智能代理系统的核心设计模式与实践方法，涵盖从基础概念到高级架构的完整知识体系。书中重点讲解了代理系统的并行化执行（如ParallelAgent与SequentialAgent）、记忆管理（短期上下文与长期记忆）、人机协同（Human-in-the-Loop）、知识检索增强（RAG）、任务优先级排序、多代理协作、评估监控机制以及推理引擎内部工作机制等内容。通过Google ADK、LangChain等工具的实际代码示例，展示了如何构建高效、可靠、可扩展的智能代理系统，并强调在高风险领域中确保安全性、透明性与责任性的设计原则。 适合人群：具备一定人工智能、机器学习或软件工程背景的研发人员、技术负责人及AI产品经理，尤其适合从事智能系统设计、LLM应用开发或自动化平台建设的专业人士。 使用场景及目标：①掌握如何利用并行化与流程编排提升代理系统效率；②理解记忆管理与上下文工程在复杂任务中的关键作用；③设计具备人类监督与反馈机制的安全可控AI系统；④构建支持自我验证与合同式交互的高可信度智能代理。 阅读建议：本书理论与实践结合紧密，建议读者在学习过程中动手运行代码示例，深入理解ADK、LangGraph等框架的设计理念，并关注智能系统在真实场景中的评估、治理与伦理挑战。

《动手学习Scikit-Learn与TensorFlow》是Aurélien Géron所著的一本关于机器学习的入门书籍，第三版更新中涵盖了从基础到深度学习的各个层面。本书不仅适合于初学者，还提供了深入的实践技巧，帮助读者构建能够从数据中学习的智能系统。 机器学习的概念、工具和技术，是本书的三大主题。通过使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow这三个生产就绪的Python框架，作者让读者能够直观地理解构建智能系统的相关概念和工具。书中几乎不涉及复杂的理论，而是通过具体的实例和代码演示，让读者在实践中学习。 本书内容从简单的线性回归开始，逐步深入到复杂的深度神经网络。每章都配有代码示例和练习，帮助读者巩固所学知识，并将理论应用到实践中。编程经验是学习本书的唯一前提，不需要读者对机器学习有深入的背景知识。 具体来说，本书涵盖了以下几个方面： 1. 使用Scikit-Learn跟踪一个完整的机器学习项目，从而有一个从头到尾的项目实施经验。 2. 探索多种模型，包括支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法。 3. 利用无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 4. 深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、自编码器、扩散模型和变换器。 5. 利用TensorFlow和Keras构建和训练用于计算机视觉和自然语言处理的神经网络。 作者Aurélien Géron的这本书被誉为学习实用机器学习的绝佳资源。书中不仅提供了清晰、易懂的解释，还有丰富的实践技巧，帮助读者建立对机器学习理论和实践问题解决方法的直观理解。 通过这本书，读者将能够掌握使用Scikit-Learn和TensorFlow构建和训练各种机器学习和深度学习模型的技巧，从而有能力构建出智能系统。本书推荐给所有对学习实用机器学习技术感兴趣的读者。

The topic of this book is Reinforcement Learning—which is a subfield of Machine Learning—focusing on the general and challenging problem of learning optimal behavior in complex environment. The learning process is driven only by reward value and observations obtained from the environment. This model is very general and can be applied to many practical situations from playing games to optimizing complex manufacture processes. Due to flexibility and generality, the field of Reinforcement Learning is developing very quickly and attracts lots of attention both from researchers trying to improve existing or create new methods, as well as from practitioners interested in solving their problems in the most efficient way. This book was written as an attempt to fill the obvious lack of practical and structured information about Reinforcement Learning methods and approaches. On one hand, there are lots of research activity all around the world, new research papers are being published almost every day, and a large portion of Deep Learning conferences such as NIPS or ICLR is dedicated to RL methods. There are several large research groups focusing on RL methods application in Robotics, Medicine, multi-agent systems, and others. The information about the recent research is widely available, but is too specialized and abstract to be understandable without serious efforts. Even worse is the situation with the practical aspect of RL application, as it is not always obvious how to make a step from the abstract method described in the mathematical-heavy form in a research paper to a working implementation solving actual problem. This makes it hard for somebody interested in the field to get an intuitive understanding of methods and ideas behind papers and conference talks. There are some very good blog posts about various RL aspects illustrated with working examples,

深度强化学习上手实战，必备书籍。 The topic of this book is Reinforcement Learning—which is a subfield of Machine Learning—focusing on the general and challenging problem of learning optimal behavior in complex environment. The learning process is driven only by reward value and observations obtained from the environment. This model is very general and can be applied to many practical situations from playing games to optimizing complex manufacture processes.

EPUB格式，包含配套代码。压缩包里还包括Fluent Python，PDF和EPUB格式；Python Master the Art of Design Patterns，PDF格式。 What you will learn Understand the basics of RL methods, algorithms, and elements Train an agent to walk using OpenAI Gym and Tensorflow Understand Markov decision process, Bellman's optimality, and temporal difference (TD) learning Solve multi-armed bandit problems using various algorithms Master deep learning algorithms, such as RNN, LSTM, and CNN with applications Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game Teach agents to play the Lunar Lander game using DDPG Train an agent to win a car racing game using dueling DQN

《Hands-On Reinforcement Learning with Python》是一本深入实践的书籍，旨在帮助读者理解并掌握强化学习的基本概念和算法，同时通过Python编程实现这些算法。强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化长期奖励。这本书适合有一定Python基础和机器学习知识的读者，它将理论与实践相结合，使得学习过程更为直观和生动。 本书首先会介绍强化学习的基础知识，包括马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）、动态规划（Dynamic Programming）、Q学习、SARSA等基础算法。MDP是强化学习的核心模型，它描述了一个状态转移过程，其中未来的状态只依赖于当前状态和采取的行动。动态规划是解决MDP的一种方法，包括价值迭代和策略迭代，它们提供了理论上最优的解决方案。 Q学习是无模型强化学习中最常见的算法之一，它通过更新Q表来近似最优策略。SARSA（State-Action-Reward-State-Action）则是一种在线学习算法，它在每次动作之后立即更新策略，使得学习过程更加实时。这两种算法都使用了Bellman方程，这是强化学习理论中的关键工具。 接着，书会涉及深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DQN）的内容，这是近年来强化学习领域的热点。DQN利用深度神经网络作为函数近似器，解决了传统Q学习中Q表维度过高无法扩展的问题。书中可能会涵盖Double DQN、 Dueling DQN 和 Prioritized Experience Replay 等改进策略，这些策略提高了DQN的稳定性和性能。 此外，还可能讲解到Policy Gradient 方法，如REINFORCE算法，以及Actor-Critic方法，这些方法直接优化策略函数而不是价值函数。在更复杂的环境中，如Atari游戏或机器人控制任务中，这些方法表现出色。 书中还会涵盖近似动态规划的方法，如TD学习（Temporal Difference Learning），以及蒙特卡洛方法，它们在实际应用中有着广泛的应用。可能会讨论到多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）和连续动作空间的强化学习问题，这些都是强化学习在复杂系统和现实世界问题中的挑战。 通过阅读《Hands-On Reinforcement Learning with Python》，读者不仅能理解强化学习的基本原理，还能通过实际的Python代码加深理解，从而具备独立实现和应用强化学习算法的能力。这本书的实践性使得读者能够快速地将所学应用到实际项目中，提升自己的技能水平。

大型语言模型是一类通过深度学习技术训练得到的能够处理自然语言任务的复杂神经网络模型。这些模型能够理解、生成或转换自然语言文本，为各种应用提供了强大的支持。Jay Alammar和Maarten Grootendorst在他们的著作《动手学大语言模型》中，提供了对这一领域深入浅出的介绍和实践指南。这本书对于行业内的实际应用有着非常重要的指导意义，书中采用了高度视觉化的介绍方式，覆盖了语言模型在生成、表示和检索等应用方面，这使得读者能够迅速地理解和掌握这些模型的使用与优化。 本书得到业界的广泛赞誉。例如，Nils Reimers（Cohere机器学习总监兼sentence-transformers的创造者）认为这本书是理解语言模型实用技术的一个宝贵资源。Andrew Ng（深度学习AI的创始人）也对此书给予了高度评价，认为它包含着插图和代码等元素，使得复杂主题变得易于理解。Josh Starmer（StatQuest的创始人）表示，在这本书的每一页上，他都能学到在当前语言模型时代取得成功所必需的知识。Luis Serrano（Serrano Academy的创始人兼CEO）则强调了这本书在算法进化、理论严格性和实用指导方面的结合，使之成为对任何对生成式人工智能感兴趣的读者来说必不可少的读物。 《动手学大语言模型》不仅提供了深入浅出的理论知识，还通过丰富的实例和全面的代码实验室，带领读者深入了解转换器模型、标记器、语义搜索、RAG等尖端技术的工作原理。读者通过阅读这本书，将能够从语言模型的历史和最新进展中迅速成长，成为一名专家。此外，书中内容涵盖了文本和视觉嵌入的融合，这为想要提升在生成式AI领域的知识水平的读者提供了丰富的案例研究和解决方案。 本书强调了大型语言模型的实践应用和重要性，随着人工智能技术的快速发展，掌握这些知识变得日益重要。无论读者是学生、研究者还是行业专业人士，这本书都能为其提供所需的实用知识和使用案例，帮助他们更有效地使用和提升对生成式AI的理解。

带有Eclipse MicroProfile的动手企业Java微服务 这是Packt发布的的代码存储库。 使用Java构建和优化您的微服务架构 这本书是关于什么的？ Eclipse MicroProfile作为多供应商，可互操作的，社区驱动的规范，在行业中获得了动力。 它是一个主要的破坏者，它使在企业Java上进行了大量投资的组织可以在无需花费大量培训劳动力的情况下转向微服务。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解微服务为什么在数字经济中很重要 分析MicroProfile如何满足企业Java微服务的需求 使用Eclipse MicroProfile测试和保护您的应用程序 掌握各种MicroProfile功能，例如OpenAPI和Typesafe REST Client 探索MicroProfile Stream和Messaging候选API的React式编程 使用MicroPr