本书是一部系统论述嵌入式软件设计方法的立体化教程（含纸质图书、电子书、教学课件、源代码与视频教程）.全书共１０章.第１章为嵌入式系统概论;第２章为嵌入式处理器与外围硬件;第３章为嵌入式软件体系结构;第４章为嵌入式实时操作系统;第５章为板级支持包和操作系统引导;第６章为嵌入式软件开发环境;第７章为嵌入式操作系统移植及驱动开发;第８章为典型物联网技术、协议及应用;第９章为嵌入式系统安全;第１０章为嵌入式系统综合实验.为便于读者高效学习，快速掌握嵌入式软件编程与实践，本书精心制作了电子书（２５０页案例资料），配以完整的教学课件（１０章PPT）、完整的源代码与丰富的配套视频教程以及在线答疑服务等内容.本书可作为广大高校计算机、软件工程、电子信息、自动化等专业本科生及研究生学习嵌入式软件编程技术课程的教材，也可作为相关培训机构的教材，还可作为嵌入式技术开发者的自学参考用书.

现今，数据已无处不在、无时不用，数据驱动管理决策、科学研究、技术发明、经济生活，数据驱动创新发展，数据成为企业资产、成为生产要素。开发大数据应用、实现数字化转型、提升核心竞争力是各类主体所希望的。开发一个大数据应用项目，需要进行充分的数据准备和技术准备，设计好实施方案，解决实际应用中的问题。本书介绍了多个领域的大数据应用案例研究与实践，包括工业、农业、金融、物流、旅游、气象、医疗、城市管理、城市交通等领域。这些应用案例涵盖了大数据应用的大部分领域，也从一个侧面展示了大数据在实际应用中的挑战。

本书介绍使用Spring Boot后端和React前端进行全栈开发的相关技术。全书分为三部分，共17章。第一部分介绍Spring Boot后端编程，包括环境构建、依赖注入、使用JPA访问数据库、创建RESTful Web服务、后端的安全性与测试等。第二部分介绍使用React进行前端编程，包括前端环境构建、React和TypeScript简介、在React中使用REST API以及实用的第三方组件库。第三部分讨论Spring Boot React全栈开发，包括为REST Web服务设置前端、为项目实现CRUD功能、用MUI设置前端样式、测试和保护React应用以及应用程序的部署等。本书适合想成为全栈开发人员的读者学习，也可供对全栈开发感兴趣的技术人员参考。

《向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用》系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。《向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用》分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。《向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用》不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，适合从事搜索引擎与推荐系统开发的工程师，数据科学、人工智能及相关领域的从业者、研究人员，以及对向量数据库与相似性搜索感兴趣的读者，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。

《轻松学Python编程》详细介绍Python编程中的核心知识和技术，并列举了大量的编程示例。全书共12章，内容主要包括编写和运行Python代码的方法、Python代码的组成结构、Python编程的核心概念、数字的输入方法和运算方式、输入和处理字符串、转义字符、创建与处理列表和元组、打包和解包元组、创建与处理字典和集合、使用if语句检测条件、使用match语句检测多个值、使用for语句迭代数据、使用while语句重复执行代码、创建与使用函数和匿名函数、定义不同类型的参数、处理不同作用域中的变量、创建与使用类和子类、创建和导入模块、处理不同类型的文件、使用Tkinter工具开发GUI程序、处理Python程序错误等。《轻松学Python编程》还包含Python常用术语、Python常用函数和Python常用语句3个附录。《轻松学Python编程》附赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。《轻松学Python编程》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，使读者可以在较短的时间内学会Python编程。《轻松学Python编程》适合所有希望学习和从事Python编程或对Python编程感兴趣的用户，还可作为各类院校和培训班的Python编程教材。

"《Word Excel PPT 2021办公应用一本通》以通俗易懂的语言、翔实生动的案例全面介绍了Word、Excel和PowerPoint三款软件在办公中的使用方法和技巧。全书共分4章，内容涵盖了系统学习Office 2021，Word文档编辑与排版，Excel表格数据统计与分析，PowerPoint幻灯片设计与制作等，在每章最后一节提供了行业应用实战的综合案例，力求为读者带来良好的学习体验。本书全彩印刷，与书中内容同步的案例操作教学视频可供读者随时扫码学习。本书具有很强的实用性和可操作性，可以作为初学者的自学用书，也可作为人力资源管理人员、商务及财务办公人员的**参考书，还可作为高等院校相关专业和会计电算化培训班的授课教材。本书配套的电子课件、实例源文件可以到http：//www.tupwk.com.cn/downpage网站下载，也可以通过扫描前言中的二维码获取。扫描正文中的视频二维码可以直接观看教学视频。"

《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》共分为11章，第1～3章详细介绍RAG开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解RAG系统的工作原理与开发技巧；第4～8章聚焦RAG系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的检索增强模型，为开发RAG应用奠定基础；第9～11章通过实际案例，包括企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手的实际开发，帮助读者在特定领域深入理解和应用RAG技术。《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》适合RAG技术初学者、大模型和AI研发人员、数据分析和挖掘工程师，以及高年级本科生和研究生阅读，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书或参考书。

《从零构建大模型：算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型：算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知识转化为实践技能。全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。

《多模态大模型：从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。《多模态大模型：从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。

《大模型轻量化：模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。《大模型轻量化：模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实践案例，适合从事大模型开发与优化的工程师，也为研究人员提供深入探讨的素材与视角，助力解决大模型训练与推理中的实际问题。