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从零开始学ARM
￥59.00
本书主要介绍ARM发的相关知识，详细讲解常用的ARM指令及如何基于ARM架构的外设编写驱动程序，并分析了源软件U-Boot的启动源代码和网络协议栈。 本书第1～4章为基础篇，主要介绍CPU与ARM、搭建环境、ARM编程、异常等；第5～13章为编程篇，主要介绍基于Exynos 4412的常用外设的工作原理及驱动程序编写等；第14～17章为应用篇，主要介绍源软件U-Boot的使用及启动程序，并分析网卡DM9000AE的驱动和网络协议栈；以及关于汇编的两补充。 本书适合从事嵌式发的工程师和有一定计算机基础和C语言编程经验的初学者学习参考。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
￥59.00
高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面，结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景，对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析，特别是人、货、场之间的博弈关系，以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面，基于前置的业务剖析，深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法，并结合内容风控技术，提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践，通过丰富的案例分析，帮助读者深理解风控技术的应用，并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者，既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员，也包括负向的风险控制业务方向，以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外，对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书，你可以收获以下知识。（1）互联网广告的发展历程和演变过程，以及常见的互联网广告形态。（2）互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。（3）基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。（4）图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。（5）在线、近线、离线互补的风控系统架构，风控领域MLOps循环。（6）AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中，能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容，知行合一，把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景，让知识发挥更大的价值，一起“建设更安全的互联网”！
Python数据分析与数据化运营
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本书内容从逻辑上共分为两大部分，第壹部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。第壹部分的内容包括1/2/3/4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理以及数据分析和挖掘的关键经验。第二部分的内容包括5/6/7/8/9章的内容，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四个大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个应用案例。
银行数字化业态风控:原理与实践
￥59.00
内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验，系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架，又适配智能化趋势的安全设计，涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容，为从业者提供从理论到实践的完整框架，意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系，更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容，您将收获以下核心价值。 （1）*理解数字化风控体系：系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入，构建完整的数字化风控知识体系。 （2）洞悉前沿技术应用：深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践，包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用，助您驾驭未来风控挑战。 （3）掌握合规与伦理治理：厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系，理解金融科技伦理治理路径，有效规避法律与声誉风险。 （4）获取实战解决方案：学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式，以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 （5）提升职业竞争力：借鉴作者30余年国有大行管理经验，将理论研究与实践策略深度融合，为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南，助您在数字化转型中脱颖而出。 （6）紧跟政策法规动态：全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规，包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等，确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂，更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果，融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略，旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略，以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
Hadoop HDFS深度剖析与实践
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本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1 1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
数字原生
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数字原生是一个完全数字化的世界，数字技术和数字文化已经深入人类社会的各个领域和层面，成为人们生活、工作和学习的重要组成部分，甚至已经改变了人们的生活方式和思维方式。在数字原生世界中，人们可以更加自如地运用数字技术来获取信息、沟通交流、娱乐消费、工作学习等，数字化程度更高，效率更高，体验更好。 本书基于“数字化转型的终点是数字原生”“数字化转型的主导力量是数字移民，而数字原生的主导力量只能是数字原生代”和“数字原生代现在已经长大”三个逻辑起点来*、系统地介绍数字原生。书中不仅介绍了数字世界的开端、原材料和动力源，即软件、数据、算力，为数字世界赋予智慧的人工智能、链上原生Web3，以及数字原生成果的集成——元宇宙，还对数字原生世界的企业管理模式、信任类型和数字原生世界经济的治理方式、产品等进行逐一阐述，为读者带来一个完整的“原生世界”。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式，全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章，其中第1~3章为第1篇Web安全，从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题，以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用；第4~6章为第2篇Crypto密码，主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容；第7~10章为第3篇MISC安全，主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容；第11~13章为第4篇Reverse逆向工程，主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容；第14~17章为第5篇PWN，主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容，能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架，并通过案例学习相关技能，完成从门到提升，适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读，也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
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这是一本系统梳理并深解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识： ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究ChatGPT本身，还是正在研发或使用其他大模型，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理；然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等； 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善，GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及；内容丰富、循序渐，覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景；实战性强，9个综合案例，提供案例源代码和解读，以及实验数据和实验结果对比分析；图文并茂，包含大量原创图表，可读性强。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
￥59.00
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
图像检测与分割方法及其应用
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本书主要介绍关于图像检测与分割方法及其应用的一些新研究。即在图像检测与分割方法的基本概念、研究展行总结分析的基础上，以人体特别是肺部的医学影像后处理为应用案例，结合现有模式识别、人工智能方面的前沿理论，提出了图像检测与分割的新算法。本书共分5章。章为基于Hessian矩阵的球形区域检测方法及其应用；第2章为基于组合优化和SVM的图像球形区域检测方法；第3章为基于多尺度和Mean—Shift分割方法研究；第4章为基于EM和Mean—Shift的分割方法研究；第5章为基于改主动形状模型的分割方法研究。本书内容既有理论算法，又有典型应用，理论联系实际，具有广泛的参考价值。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
Linux集群之美
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随着云原生技术的流行和普及，除了传统的Linux高可用集群技术，云原生的负载均衡技术在产品或系统中的比重也越来越大，因此本书基于这两方面讲解Linux集群的实现。 书中内容除了介绍传统的Linux集群和分布式系统以外，还介绍了微服务环境（包括Kubernetes和Mesos）下各组件（如Kong和Istio）的用法，以及如何在复杂的项目环境中保证Linux集群服务的高可用。 在实际工作中，系统架构设计绝不轻松，成熟的架构实现都是经过生产环境逐渐演变完善的。 本书也以笔者维护过的高并发、高流量网站架构与秒杀系统说明了网站的系统架构设计思想。书中内容都是基于项目实践或工作内容提炼而来的，相信对读者会有一定的启发！
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
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【为宏观掌握Oracle基础（第1~3章）】，介绍了程管理、内存管理及存储等基础知识，并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法，旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和程组织方案。【微观理解Oracle原理（第4~8章）】，围绕Oracle内部运行原理展讲解。首先，在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次，引了排队论和排队系统中的概念，对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程（第9~11章）】，结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来，首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识，通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次，通过典型案例讲解AWR报告，让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次，介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后，对Oracle多租户架构的演过程及部分新特性行了简要讨论及总结。
全域运营增长12G模型:从0到1构建增长体系,实现可持续增长
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增长12G模型是一套可以帮助大中小不同体量的企业实现高效且可持续增长的方法论，这套方法论来自作者多年一线实践经验的高度凝练。按照这套方法论去落地执行，企业可以构建一个全面、系统、可持续运营和增长的体系，从而实现从0到1的突破，以及从1到100的持续增长。增长12G模型涵盖思维、运营和管理3个维度，定位、用户、产品、传播、私域、自媒体、电商、投放、数据、团队、战略、项目12个增长。本书就是对12G模型的完整解读。 ?基本认知篇：首先深解读增长的规律，帮助读者树立争取的增长观，然后系统介绍12G模型，让读者对这套模型有一个完整认识。 ?底层思维篇：通过解读定位、用户、产品和传播的底层思维，帮助读者形成增长基础，获得持续增长的增长基因，这也是洞察市场、塑造价值，并通过统一的传播策略赢得用户认同的基本逻辑。 ?运营领域篇：深度解读私域运营、电商运营、自媒体运营、投放运营，帮助读者形成覆盖全域的增长矩阵，让业绩不再受限于领域，实现积蓄力量、提高转化、整合资源、放大特权的目标。 ?管理机制篇：管理是增长的保障，也是实现可持续增长的关键，本篇从数据管理、团队管理、战略管理、项目管理4个角度帮企业诊断问题，培养人才，掌控形势，最终支夯实增长体系的基础。 ?总结融合篇：从内到外、从上到下，整体解读12G模型的落地实践，并给出紧跟互联网发展落地方法。
数据驱动的工业人工智能:建模方法与应用
￥59.00
本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线，介绍数据驱动的工业智能，使得理论与应用实践深度融合；将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中，使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程，做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型发的介绍中既注重对理论知识的介绍，也将各章节知识串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统，提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。 本书可作为工业界企业技术专家、IT系统研发人员、学术界智能制造、人工智能、工业互联网、数据科学等领域研究者的参考书，也可以作为高等院校计算机、自动化、机械等相关专业工业人工智能课程的教材，同时还可作为工业领域新一代人工智能、深度学习、区块爱好者、发者的自学教材或参考书。
大语言模型原理、微调与Agent开发
￥59.00
本书全面探讨了大语言模型（通常可简称“大模型”）在应用发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目发流程及高效实用的工程实践案例，通过结构化的模块设计和详细的代码解析，帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景，搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分，共10章，系统梳理了大语言模型的核心架构与原理，深讲解了Transformer模型的构造与训练机制，全面介绍了现代微调方法（如LoRA、P-Tuning等）以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景，本书结合多个企业级实际案例，包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件发工程师助理等，详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整发流程。这些案例不仅强调技术实现，还融了工程实践中常见的问题与解决方案，为读者提供了丰富的参考资料。本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能发的工程师和产品经理，同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时，随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT，读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术，还是工程师在一线工作中行实践发，本书都能提供系统化的知识体系和实用的发技能。
