本书是一本全面深入的浏览器插件开发教程，旨在帮助读者理解并掌握创建功能强大的浏览器插件的技术和方法。本书不仅详细介绍了插件开发的理论知识，同时还提供了丰富的实战代码，使读者能够通过实际操作来巩固和提升技能。全书共12章。第1~3章为背景与理论介绍，包括浏览器发展背景介绍、Chrome浏览器插件基础以Manifest新特性的介绍，如service-worker、declarativeNetRequest API、promise等。第4~11章则是每个知识点的分章节介绍，包括插件的基本架构、弹出界面与配置界面详解、内容组件详解、background脚本详解、权限详解、浏览器扩展API详解、网络通信等内容，每章都配有对应的实战代码，使理论知识得到实际应用。最后的第12章是项目实战，通过完整的项目案例，帮助读者快速上手，将前面学习的知识融会贯通。本书的特色在于它理论与实战并重的教学方式。每章的理论介绍都配备了对应的实战代码，使读者可以在理解原理的同时，通过编写和测试代码来提升技能。这种强调实践的方法，使本书成为那些希望快速上手浏览器插件开发的读者的理想选择。无论你是初学者，还是有一定基础想要进一步提升的开发者都能从本书中获益。

本书以实战项目为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式地学习Transformer模型。本书分为5篇共17章。Transformer模型基础篇（第1~5章）重点介绍Transformer模型框架。把Transformer模型掰开，从最基础的输入出发，按照模型框架，一点一点走进Transformer模型的内部，直到最终的模型输出；Transformer模型NLP领域篇（第6章和第7章）重点介绍Transformer模型在自然领域中的应用，了解ChatGPT的往事今生；Transformer模型计算机视觉篇（第8~10章）重点介绍Transformer模型在计算机视觉任务中的应用，让Transformer模型可以看到真实的世界；Transformer模型进阶篇（第11~13章）重点介绍Transformer模型在多模态领域上的应用，以及与其他模型的混合模型；Transformer模型实战篇（第14~17章）从环境搭建到NLP领域，计算机视觉领域，音频领域等的代码实战，彻底讲解Transformer模型的运行机制。本书的每个章节、每个知识点都有对应的代码解析与精美图片展示，让读者能够更加容易理解Transformer模型的各个核心知识点。本书既适合初学者入门，精心设计的案例对于工作多年的开发者也有参考价值，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。

《React与React Native 跨平台开发：使用JavaScript与TypeScript构建网页端、桌面端和移动端应用》详细阐述了与 React和 React Native相关的基本解决方案，主要包括为什么选择 React、使用 JSX渲染、理解 React组件和 Hooks、React方式中的事件处理、打造可复用组件、 TypeScript类型检查和验证、使用路由处理导航、使用延迟组件和 Suspense进行代码分割、用户界面框架组件、高性能状态更新、从服务器获取数据、 React中的状态管理、服务器端渲染、 React中的单元测试、为什么选择 React Native、React Native内部机制、快速启动 React Native项目、使用 Flexbox构建响应式布局、屏幕间的导航、渲染项目列表、地理位置与地图、收集用户输入、响应用户手势、显示进度、展示模态屏幕、使用动画、控制图像显示、离线使用等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

Meta Learning得到的算法能依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间， 进而在新环境中通过累计经验提升表现性能，是走向机器自主学习和迈向强人工智能的关键一步。 本书适用于所有对人工智能感兴趣的读者。作者面向meta learning甚至是机器学习的初学者，从学习者的视角，通俗易懂地描述meta learning的基本概念、原理和理论体系， 并在此过程中同步展开一些有意义的实践，逐步引导读者获得学习的快乐和成就！

《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。

《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。

《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》是一本统计学科普读物，引入人们身边的多个趣味故事，将统计学看似复杂的知识用通俗易懂的方式呈现，让没有任何基础的读者也能轻松理解。本书从统计学的基础知识讲起，结合多个生活中的故事带领读者学习统计学的核心知识，并展望其在新时代背景下的特征和前景，从而让读者建立初步的统计思维，并用其判断和分析实际问题。通过阅读本书，读者会发现统计学其实距离人们并不遥远，也没有那么难，它与人们的日常生活息息相关。《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》共9章，分为3篇。第1篇基础知识，涵盖的主要内容有统计学简介、数据的基本特征、样本及其可能存在的问题等；第2篇统计分析实践，涵盖的主要内容有常用描述性统计分析方法、假设检验的基本步骤、推断性统计预测、统计决策的注意事项等；第3篇前景展望，涵盖的主要内容有大数据技术赋能后和智能化应用场景下的统计学展望以及统计预测等。《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》故事丰富，趣味性强，代入感强，特别适合没有任何基础的统计学初学者阅读，也适合各行各业想建立基本统计思维的人及数据分析爱好者阅读，还适合作为统计学科普读物供相关爱好者阅读。

本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流开发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深入解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具开发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈点，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM进行安全防御、监控进程的各种行为等。

本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划 （“101计划”） 系列教材之一。本书力图以“培养学生现代计算机系统设计能力”为目标，贯彻“从程序设计视角出发、强调软/硬件关联与协同、以CPU设计为核心”，以系统化观点全面介绍计算机系统各抽象层之间的关联关系以及计算机组成与系统结构相关内容。本书以高级语言程序为出发点组织内容，按照“自顶向下”的方式，从高级语言程序→汇编语言程序→机器指令序列→CPU设计的顺序，展现程序从编程设计、编译转换、链接，到最终运行的整个过程。本书共有10章，分四部分。第1章作为导引部分，基于一个简单模型机简要介绍计算机系统概述内容；第2~5章为第一部分——程序的表示和可执行文件的生成，主要围绕程序的编译、汇编和链接进行介绍；第6、7章为第二部分——可执行文件的执行与存储访问，主要围绕程序在CPU中的执行过程和在存储器中的访问过程进行介绍；第8、9章为第三部分——硬件与操作系统之间的协同机制，主要介绍进程的上下文切换、进程控制、异常和中断处理、程序中I/O操作的底层实现机制，最终通过hello程序加载执行过程综述对系统各层次关联内容进行归纳总结；第10章为第四部分——并行处理系统，简要介绍几类典型并行处理计算系统的基本结构。