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本书系统讲解MCP的技术原理与应用实战。首先从MCP的基础知识入手，详细讲解MCP的起源与发展、架构、核心组件（资源、工具、提示模板）、支持的传输类型和安全机制等，并通过与API、Agent、Function Calling、A2A 协议l等的对比，体现其标准化优势。然后讲解如何安装与搭建MCP服务器，并以Node.js和Python双栈为例，手把手搭建MCP服务器与MCP客户端，演示如何将MCP集成到Claude Desktop、Cursor IDE等主流AI平台中。最后讲解了多个实战案例，涵

本书详细介绍了如何根据个人需求和应用场景创建定制化GPTs，为各个行业的创新者开辟了新的可能性，助力了各种新应用和服务的诞生。本书从理论到实战，由浅入深，对创建定制化GPTs的方法与技术进行了全方位的介绍，为希望深入了解并应用这一前沿技术的专业人士、开发者和爱好者提供了全面的学习指导。从而根据自己的需求定制和优化GPTs。 本书分四篇，共13章，包括ChatGPT介绍、定制化GPTs基础知识、GPTs使用场景介绍、GPTs创建步骤、使用GPTs的高级定制、使用Zapier完成自动作业、搭建LO

本书是一本专为编程爱好者和专业人士设计的实用指南。全书共分为十个章节，系统地介绍了人工智能在编程领域的应用，特别是AI辅助编程工具如何简化编程学习过程和提升编程能力。第一章从AI辅助编程工具的基本概念入手，为读者揭开AI编程的神秘面纱。随后，书中深入探讨了GitHub Copilot等前沿工具，这些工具能够通过智能代码补全和建议，极大地提高编程效率和质量。书中不仅停留在理论层面，更通过丰富的实战案例，如批量文件翻译和构建网页版智能对话机器人，让读者能够直观地看到AI工具在实际工作中的应用。这些案

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本书主要介绍了垂直领域大模型的低算力迁移技术，包括微调、部署与优化等方面。全书共12章，第1章从垂直领域大模型的生态系统出发，介绍了当前大模型带来的行业变革，以及垂直领域迁移的动机和机遇。第2、3章详细探讨了垂直领域低算力迁移的技术栈、大模型的主流开源生态，如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介绍了自举技术、高效的数据集访问技术及大模型的抽象技术。第7-10章深入介绍了低算力微调的原理和方法、分布式训练、推理优化技术，以及大模型的编译优化手段。第11、12章讨论了大

随着数据存储技术、网络技术和云计算技术的快速发展, 数据正以前所未有的速度在不断地增长和积累。在各种实际应用中, 需要处理的数据量越来越大。 而样例选择就是从包括冗余或噪声的海量数据中选择重要数据的技术, 是机器学习的重要数据预处理步骤, 对后续学习算法的训练及性能有很大的影响. 在机器学习中, 样例选择有两种场景：一是主动学习场景, 二是监督学习场景. 本书结合作者及研究团队近年来关于样例选择的研究成果, 系统介绍了两种场景下样例选择的理论和方法以及两种场景下样例选择之间的区别与联系。另外，本

人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模型。用PyTorch、Unity ML-Agents和Perception工具集，打通机器学习工具和业界标准游戏开发工具。

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在人工智能飞速发展的今天，大众对于这一前沿技术仍感神秘且难以窥探其深。为此，本书针对人工智能的核心问题进行了深入剖析，旨在帮助读者揭开其神秘面纱。
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