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大语言模型工程师手册:从概念到生产实践
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AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
信息学竞赛:C++一本通
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本书破了传统教材中的分章模式，采用按知识组织课程的形式，讲解C 语言的语法知识，力求更适合中小学教师在人工智能时代背景下的教学以及学生学习。 全书包括22课和2个附录。第1~3课介绍C 基本语法，包括程序格式、数据定义和输输出等;第4~6课讲解各种运算符及表达式;第7~12课介绍选择和循环程序结构;第13~15课讲解数组及其应用;第16~18课介绍字符数组与字符串以及文件操作;第19~20课讲解函数及其应用;第21课介绍结构体及其应用;第22课介绍类和对象。本书还为读者提供了两个附录(电子版)，附录A介绍C 集成发环境的相关内容，附录B为课后练习的参考答案。 本书适合作为信息学竞赛的培训教材，也适合对C 感兴趣的中小学生自学。
软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式
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本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演历程，深剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
生成式AI入门与AWS实战
促销价:￥31.99|￥99.80
本书是专注于如何在AWS上发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用发者等提供深了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上发AI应用程序的软件发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。
Spring Boot 3:高级与架构设计
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随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。 本书分为3个部分，共8章。*部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。 本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
庖丁解牛Linux操作系统分析
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本书将可移植操作系统 POSIX 标准和 CPU 指令集架构 ISA 两层口通过 Linux 操作系统贯通起来，涵盖了 Linux 操作系统的各个主要方面，主要有以 openEuler 操作系统为例的 POSIX 工具集、计算机系统的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、系统调用的工作机制、程描述和内存管理、可执行程序工作原理、内核线程和 I/O 驱动框架、程调度和程切换、KVM 和容器技术、Linux 安全相关技术等 Linux 系统运作的各个关键机制。 本书首先以 Linux 社区规则、Linux 发展的渊源、Linux 基本使用和命令工具作为导引；然后以存储程序计算机相关的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、指令乱序问题、mykernel 精简内核实验以及 Linux内核源代码编译和系统构建作为 Linux 内核的门基础；着焦深理解系统调用，并在 x86 和 ARM64系统调用实现的基础上延伸到程的创建、可执行程序的加载和程的切换，其中涉及了程描述符、程地址空间和程序编译构建等相关的内容；最后总结了 Linux 系统的一般执行过程和系统架构，并拓展到KVM 和容器技术，以及 Linux 系统安全相关技术。
深度学习详解
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本书根据李宏毅老师“机器学习”公课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
DeepSeek原理与项目实战
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DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
CMake构建实战:项目开发卷
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本书主要介绍C和C 程序构建的相关知识，包括直调用C和C 编译器完成构建的基础内容，以及使用CMake完成项目构建的相关内容。全书先介绍市面上C和C 的主流编译器及其相关命令行工具、Makefile等的使用，抽象出与项目构建相关的概念模型，再介绍CMake脚本语言的基础语法、常用命令等，最后介绍与CMake项目构建相关的内容。本书含有两个实践章节，借助CMake脚本语言，分别构建了快速排序算法程序、手写数字识别库及配套命令行工具。 本书适合有C和C 编程基础，希望了解或应用CMake工具的人阅读，也适合想要构建跨平台C和C 程序的发人员阅读。
科研论文配图绘制指南——基于R语言
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本书是指导科研人员使用R语言绘制高质量科研论文配图的实用指南。首先，本书从科研论文配图的基础知识出发，详细介绍了绘图的规范、原则和配色技巧；着，书中深讲解了R语言的配置、使用以及ggplot2图形语法，为读者提供了从单变量到多变量图形绘制的全面指导；此外，本书还特别介绍了地理空间数据的可视化分析，以及如何绘制各种统计图形，如ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）、热力图、桑基图等；最后，本书通过具体案例展示了科研论文配图的绘制流程。 本书实用性强、内容丰富，适合想通过R语言行数据分析、科研论文配图绘制的不同专业的在校学生，以及对数据分析与可视化感兴趣的科研人员阅读。
R语言金融分析与建模
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R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
计算广告:互联网商业变现的市场与技术(第3版)
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域行具体技术的深剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深的探讨。这一版中更是加了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
磁梯度张量系统构建及目标探测技术
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本书以地下或水下隐蔽磁性目标探测为背景，以磁通门传感器搭建的磁梯度张量系统为基础，通过理论推导、仿真分析和实验验证，重点介绍磁梯度张量系统结构分析与搭建、误差分析与校正、磁干扰补偿与降噪，以及磁性目标定位、模式识别等方面，为高精度目标探测仪器的研制与应用提供理论指导和技术支撑。 本书适合磁性目标探测相关专业的研究生及相关行业的从业者阅读。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
科研统计思维与方法:SPSS实战
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本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助 SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共 8 章。第 1 章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第 2 章介绍了数据的规范化及预处理，重讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第 3 章介绍了统计描述及数据加工。第 4 章讲解了差异显著性检验。第 5 章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第 6 章介绍了关联性分析技术和回归分析。第 7 章讲解了聚类分析技术。第 8 章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。
渗透测试技术
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本书是一本关于渗透测试技术的实用教材，旨在帮助读者深了解渗透测试的核心概念和方法，以便有效地发现和防范网络漏洞和风险。 本书分为七篇，共21章，从渗透测试环境搭建手，介绍信息收集、常见Web应用漏洞利用、中间件漏洞利用、漏洞扫描、操作系统渗透、数据库渗透等。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解渗透测试技术的原理和应用，提高网络安全水平。 本书适合作为高等院校网络安全、信息安全等相关专业的教材，帮助网络安全领域的初学者快速门。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
Python编程快速上手2
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本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法，并且准备始编写程序，那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是，书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的，如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化，而且每个项目都被设计成独立的Python源文件，可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者，尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
零基础学Qt 6编程
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这是一本Qt 6编程门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C 的集成发。本书注重知识和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。 本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件发人员的参考书。
