本书内容详实，结构严谨，侧重于介绍优化理论在实际生活中的应用，是学习优化理论不可多得的入门教材。读者将从本书中学到如何识别、简化、建模以及求解相关优化问题，并将其中暗含的基本原理应用到自己正在进展的项目中。本书对线性代数做了清晰而完整的介绍。通过引入相关的实际案例，以易于理解且形象的方式给读者展示核心的数学概念，并帮助其领会问题的实际意义。阅读本书不需要太多的预备知识，读者只需要对几何学、微积分学和概率统计学有一个基本的了解。本书可用于本科生或研究生优化理论学习的教材。

《非线性最优化基础》从凸分析的观点全面系统地介绍了非线性最优化的基本理论，是国际著名优化专家Masao Fulkushima教授的最新力作。书中不仅详尽透彻地讲解了(光滑与非光滑优化问题、半定规划问题等)各类优化问题的最优性理论、稳定性理论、灵敏度分析、对偶性理论以及相关的凸分析基础等，还深入介绍了变分不等式问题、非线性互补问题以及均衡约束数学规划问题等均衡问题的最新结果。 《非线性最优化基础》既可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关科研人员的参考书。

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本书作者现任美国西北大学教授，多种国际权威杂志的主编、副主编。作者根据在教学、研究和咨询中的经验，写了这本适合学生和实际工作者的书。本书提供连续优化中大多数有效方法的全面的最新的论述。每一章从基本概念开始，逐步阐述当前可用的最佳技术。　　本书强调实用方法，包含大量图例和练习，适合广大读者阅读，可作为工程、运筹学、数学、计算机科学以及商务方面的研究生教材，也可作为该领域的科研人员和实际工作人员的手册。　　总之，作者力求本书阅读性强，内容丰富，论述严谨，能揭示数值最优化的美妙本质和实用价值。

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编程设计的方法与传统的设计不是割裂的，但与之又有所差异，在设计的本质上就已经发生了改变，因此进入编程设计领域将面临两个方向需要解决的问题。一个是支持编程设计基本技术层面的操作，二是设计本身思维方式的转变。编程设计普及较慢的一个很大阻碍在于基本技术的学习需要耗费一定的精力，但是这样的付出是一种必然。 《参数模型构建》主要是按照Grasshopper中组件的分组组织本书讲解的架构。包括“基础”部分，讲述Grasshopper和Add-ons的安装，并通过一个小案例说明使用Grasshopper节点可视化编程的基本操作流程；

这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中进一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必备指南。

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