本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。

本书是一本AutoGen技术指南，能够帮助读者从基础到高级逐步掌握AutoGen Agent(智能体或代理)开发技术，为从事相关领域的开发和研究提供有力支持。本书共六章，内容涵盖AutoGen基础理论、环境搭建、智能助手构建、高级功能与性能优化、复杂多Agent协作系统构建以及多Agent高级模式与实战。

本书共11章，分为四篇。第一篇(第1-3章)先通过案例对比展示MCP的强大功能，随后介绍MCP的发展历程，最后深入剖析MCP的核心优势及其应用、核心原理和安全问题；第二篇(第4章和第5章)对目前主流的MCP开发平台和资源进行全面梳理；第三篇(第6章和第7章)专注于MCP的开发实践，从开发环境搭建、MCPServer与MCPClient的构建，到调试工具的使用和高级开发技巧，完整介绍了MCP开发体系；第四篇(第8-11章)，通过演示IDE应用、生活服务、个人效率和办公协作等多个领域的大量实战案例，

本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖

在人工智能高速发展的当下，本书围绕全球首款通用 AI Agent——Manus 展开。 "认知篇”回溯 AI Agent 发展轨迹，剖析其与大模型的不同，突出 Manus "知行合一”的独特理念； "基础操作篇”细致介绍 Manus 的安装注册流程、界面交互方式，分享个性化设置技巧，同时深入解读技术原理，助力读者快速入门；"场景应用篇”重点呈现 Manus 在工作、生活、学习、财富管理等多元场景中的强大应用；"设计篇”深入剖析国内 AI Agent 平台，通过实操案例讲解打造专属智能体的步骤及进

本书全面系统地介绍了集成式机器学习的核心理论及其在现实中的实际应用。全书内容不仅详细讲解了集成式机器学习的基本概念，以及结合多个模型的预测来提升整体性能的集成方法，而且辅以丰富的实战案例和代码实现，深入探讨了它们在分类、回归、异常检测等任务中的应用效果；通过理论讲解与实际案例相结合，帮助读者深入理解集成式机器学习的关键技术，并能够将这些技术应用于实际问题中。本书每章内容都经过精心设计，既包括对基本概念的系统讲解，又涵盖了最新的研究成果和发展趋势。本书适合从事人工智能、机器学习相关研究与应用

本书共分为8章，聚焦具身智能领域的最新进展，介绍了具身智能的前沿成果和面临的核心挑战，并对具身智能的发展趋势进行了展望。

本书分为12章，从介绍零信任的基本概念开始，阐述了管理信任、上下文感知代理、授权决策、建立设备信任、建立用户信任、建立应用信任和建立流量信任，以及零信任网络的实现、攻击者视图、零信任架构标准和框架等内容，重点展示了如何让读者专注于通过强大的身份认证、授权和加密机制构建安全的零信任系统。

本书以智能行为决策为主线，系统阐述了自主机器人在复杂动态环境下实现智能感知、自主规划和学习控制的理论基础与关键技术。全书共7章，内容涵盖自主机器人在感知、理解、规划、决策、控制、协同等方面的核心技术。第1章介绍了自主机器人的定义、特征、分类及发展历程，并分析了自主机器人面临的需求、挑战与发展趋势等。第2章探讨了机器人的感知与环境理解技术，包括视觉、力觉感知原理，多传感器融合感知，自主定位与建图，以及场景理解与语义地图构建。第3章系统阐述了自主决策的基础理论，如强化学习、深度强化学习、行为识别理论

本书是一本专门为AI初学者撰写的入门指南，以备受关注的AI大模型DeepSeek为切入点，借助丰富的案例和通俗易懂的讲解，全面且系统地介绍有关AI的知识，帮助读者走出AI认知误区，逐步掌握AI应用技巧，进而抓住AI时代的机遇。本书不仅剖析了DeepSeek的特点和影响，还深入探讨AI在学习、生活、内容创作等多个领域的应用，能帮助读者提升学习和工作效率、进行自媒体创作等。另外，本书还为想进入AI行业的读者介绍了AI岗位知识和进军AI的攻略。

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