《智能座舱开发与实践》以汽车智能座舱为背景，层层递进引入座舱的技术背景、开发细节及其发展趋势。具体来说，本书介绍了智能座舱的定义、发展历程、场景设计方法以及相关的软件、硬件及算法基础。在此基础上，本书沿着座舱开发的技术路线，重点阐述了数据采集与管理、算法模型训练、感知软件开发、场景开发、场景测试以及开发流程提速等内容。本书还介绍了上述开发及测试所用的工具、示例代码以及相关案例，以帮助读者进行实践。另外，本书展望了座舱技术的未来发展趋势以及需要解决的问题。 《智能座舱开发与实践》适合对智能网联汽车以及智能座舱技术感兴趣的读者，无论是开发者、设计者、科研工作者还是刚入门的技术人员都能从本书中获取新知。本书还可以作为有相关知识背景的从业人员的参考用书。 客服人员微信：13070116286。

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车载机器人在智能座舱中扮演着越来越重要的角色，本书是一本关于车载机器人交互设计与开发的专业书籍。全书总结了车载机器人的发展历史，对业界已发布的实体和虚拟车载机器人产品进行了较全面的分析，围绕车载机器人定义和新技术、情感表达、语音交互、测试平台的相关技术进行陈述，聚焦车载机器人的拟人化人机交互实现，重点研究分析其定义、软件、硬件、动作、算法、场景、功能评测等关键技术，分享了众多用户调研、分析评估以及测试验证的实际案例数据。本书提供了基于实际研发项目整理的DV/PV测试方法及接受标准，读者可登录华信教育资源网（http://www.hxedu.com.cn）免费获取参考。

本书主要围绕微服务架构实现智能服务适配、开发复杂服务软件系统的技术路线，系统阐述智能微服务软件架构、开发与运维技术、主要支撑工具、典型应用案例等。

"《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》围绕DeepSeek大模型应用开发展开，深度融合技术创新与工程实践，内容覆盖大模型应用开发（在线调用、提示词、推理、Agent、工具调用、MCP、微调、蒸馏、后训练、RAG）技术栈及其案例。书中原理与案例相融合，注重培养读者的大模型原生应用与智能体开发能力，并构建从理论到落地的完整知识体系。《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。 《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》共分16章，内容包括大模型时代、DeepSeek开发环境配置与开放API使用、提示工程与DeepSeek提示库、思维链与DeepSeek推理模型、基于DeepSeek的Agent开发详解、DeepSeek的Function Calling与MCP应用实战、大模型驱动的即时金融信息采集与分析平台、KV Cache加持的推理加速、MLA注意力机制、MoE专家模型、MTP与多组件优化、大模型微调技术与应用、大模型蒸馏技术与应用、后训练算法GRPO详解与实战、基于后训练的智能医疗问诊实战，以及基于A2A、MCP与RAG的多Agent跨境电商智能客服实战。 《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》既适合DeepSeek开发初学者、大模型原生应用与智能体开发人员、模型优化与工程化工程师、大模型研究人员、行业AI解决方案提供商，也适合高等院校及高职高专院校学习人工智能大模型的学生。"

本书面向初学者，首先介绍AIoT的相关概念，接下来介绍AIoT中的关键技术和平台，以及AIoT应用开发的过程和关键点，最后通过典型案例来系统使用前面介绍的开发方法和技术，讲授AIoT应用的完整开发过程。 本书适合高校物联网及相关专业作为实践教材、创新项目辅助教材使用，也可供对AIoT应用开发感兴趣的技术人员参考阅读。

本书旨在介绍智能前端开发和深度学习。本书首先介绍了相关的开发环境、前端开发基础知识、深度学习基础知识、前端智能框架和卷积神经网络，然后讲述了线性回归、logistical 回归、XOR 问题、人体姿态检测：目标检测、光学字符识别等方面的案例，最后讲解了前端智能化案例。 本书适合 Web 前端开发人员、人工智能开发人员阅读，也可作为计算机相关专业师生的参考用书。

"《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》系统阐述大语言模型与推荐系统深度融合的创新实践，涵盖技术原理、开发方法及实战案例。《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》分为4部分，共12章，涉及推荐系统的多个关键模块，包括技术框架、数据处理、特征工程、嵌入生成、排序优化及推荐结果评估。重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度和用户体验。同时，通过实战项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统从开发到部署的全流程。《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》还引用了Hugging Face的Transformer库、ONNX优化工具以及分布式推理框架等先进技术，为构建工业级推荐系统筑牢坚实基础。 《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》注重理论与实践的结合，尤其适合希望将推荐技术应用于业务场景的开发者与研究人员阅读。"

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"《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》是现代职场人士不可或缺的全面技能指南，它深入浅出地介绍了前沿AI工具DeepSeek在各类职场场景中的应用，旨在帮助读者在快节奏的现代工作环境中实现效率与创造力的双重飞跃。 《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》第1~4章首先引领读者初识DeepSeek，概览大语言模型(LLM)基础，解析Transformer架构核心及其在LLM中的应用，进而揭示DeepSeek的标记化机制与预测原理。在此基础上，书中还详细阐述了DeepSeek的发展历程、核心功能、应用场景，同时直面大语言模型的局限与挑战，探讨了伦理问题 的规范建议。第5~8章是本书的精髓所在，深入探讨了DeepSeek在企业应用中的实战技巧与优化策略，介绍了LangChain框架下的DeepSeek能力扩展，包括动态提示词与链式任务管理、智能体与工具集成等，并通过实践案例展示了DeepSeek与LangChain的集成应用。 "