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是时候了！你是不是已经忘记了所有读过的书？从线性阅读到多维阅读，人工智能驱动的智能书籍知识图谱即将革新阅读方式！📚 还在为线性阅读中人物关系和事件脉络难以理清而苦恼吗？知识分散，难以串联？ 🤔 DeepRead 的核心功能强大，它能将书籍内容“植入”你的大脑，以下是它的强大之处👇 ✅ AI 智能分析：自动提取人物 ...

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给你们安利一本开源书，《自学是门手艺》，程序员也好，想持续往前跑的人也好，都值得翻翻。 它在GitHub上攒了17K+ Stars，通篇就想说明白一句话：一个人要是没有自学能力，基本就没啥未来了。听着扎心，但仔细想想还真是这么回事。 想把长期学习这件事练成肌肉记忆，先收藏起来慢慢啃。 🔗 GitHub： https://github.com/ ...

想系统学 AI 工程，网上的教程大多只讲理论或者直接调框架，中间自己动手实现的那层总是跳过。 ai-hands-on 从数学和 PyTorch 基础一路写到 Transformer 和大模型检索，全程 Jupyter 笔记本边看边跑。 每一步都自己动手实现，神经元、网络层、注意力机制，全是从头写的代码。 GitHub：http://github.com/Ramakm/ai-hands ...

从敲下claude命令到编排代理、钩子、技能和MCP服务器,通过可视化教程、复制粘贴模板和引导式学习路径，一步步带你上手。 整个教程体系由10个模块构成，Claude Code的每一项能力都被拆解其中,从最基础的斜杠指令，一路覆盖到完全自定义的代理协作团队。 所有配置都支持直接复制使用：无论是斜杠命令、CLAUDE.md记忆文件、 ...

【AI Agent 的“全明星赛”开课了】UC Berkeley 联合 OpenAI、NVIDIA 和 Google DeepMind 等顶尖机构，推出了全新的 Agentic AI 公开课。这门课由 Dawn Song 教授领衔，讲师名单几乎涵盖了当前 AI 界的半壁江山，包括 Noam Brown 和贾扬清等大牛。课程内容从基础推理规划延伸到多智能体系统，甚至罕见地将 Kimi K2 和 DeepS ...

【重塑Linux学习的入场券】机器学习领域知名作者Andriy Burkov近日推介了Paul Cobbaut的经典实操教材《Linux Fundamentals》，该书目前已在ChapterPal平台开放全本免费阅读。作为公认的Linux入门佳作，它避开了枯燥的理论堆砌，侧重于实际动手能力的培养。社区评论中，用户对该平台的交互设计表达了不同看法，特别是需要鼠 ...

在北京大学摸索出四年自学之路后，这位学长深入剖析并整理了他遇到的所有真正有用的课程和陷阱。 课程涵盖全栈知识，从数学到人工智能，从 C 到 Rust，涉及十几种编程语言。所有课程均来自麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的开源项目，旨在帮助零基础的程序员在 2-3 年内成长为能够独立完成工作的全能程序员 ...

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我转而学习了微软的 AI Agent 入门课程 ai-agents-for-beginners，该课程已经获得了近 72,000 个星标，并且全部 18 个单元都完全免费开放。 网上确实有很多关于 Agent 的资源，但它们要么分散各处，要么几个月后就过时了，让你在学习完之后仍然不知道如何着手编写你的第一个 Agent。 该课程的路线图非常全面：从工具使用 ...

北航90后副教授何静，用小学知识讲透AI原理，这个时代，每个人都应该懂点AI的知识，这个视频有空一定要看一看。 http://t.cn/AX9ntJRQ ​​​

有不少人私信我说不会用Codex，我给你们找了教程，感兴趣的了解学习下[doge]#7月-微博视频号续航计划##微博视频号续航计划# http://t.cn/AXCcBxxc ​​​

从零基础到人工智能工程师指南 ⬇️ 最终目标是掌握端到端的 LLM 应用构建， 使用 OpenAI/Anthropic/开源 API， 设计和优化提示，调用工具，以及部署实际项目。 让我们按月讨论学习路线图。 第一月：巩固编程基础 学习内容：精通 Python，Git/GitHub， 终端命令，JSON/API/HTTP/异步基础知识， SQL，pandas 数据处 ...

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12 周，24 节课，从零开始学习人工智能——这套由微软官方开源的课程，结构比许多付费课程更加完善。 无需任何 TensorFlow 或 PyTorch 的先决知识；课程配备齐全的实验、测验和实践环节。内容从符号人工智能（知识表示、专家系统）入手，逐步深入到神经网络、深度学习、计算机视觉、文本神经网络架构，最终延伸至遗传算法 ...

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这份开源学习路线图将引导您从零基础到精通人工智能代理。 它将学习路径分为 7 个阶段，前三个阶段侧重于夯实基础，深入学习 Python、LLM 和提示工程。 之后，学习路径分为两条并行路径：路径 A 为 CLI 高级用户，致力于教您如何利用现成的代理工具最大限度地提高效率。 路径 B 为代理构建者，带您从零开始构建代理，直 ...