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流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
￥59.00
本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
AIGC智能营销:4A模型驱动的AI营销方法与实践
￥59.00
这是一本能科学指导广大营销人和各类企业构建适应AI时代的营销新思维、新方法和新范式的著作。 工欲善其事，必先利其器。篇详细介绍了智能营销需要掌握的AIGC技术基础、AIGC营销工具使用、提示词的编写方法与技巧，以及智能体和工作流的原理，这些是AI时代营销人的技能。 授人以鱼，不如授人以渔。作者凭借深厚的理论功底和丰富的实战经验，围绕营销工作全场景和客户决策全旅程，创新性地总结出了适用于AI时代的“4A模型”（分析、构建、激活和增强），为我们在AI时代实现营销创新和业务增长提供了清晰路径和科学方法。4A模型是继菲利普·科特勒提出“营销5.0”的概念后，在营销理论方面的又一创新，具有里程碑意义。 企业智能化转型，组织和流程变革要先行。本书前瞻性地指出了AI时代的组织需要什么样的领导力、组织架构、组织文化才能实现组织转型，需要什么样的营销流程和营销技术栈才能实现流程变革，并针对这两个问题给出了具体的方法和案例。 无论你是营销专业人士、主播达人，还是学习营销思维的普通读者，本书都将为你提供系统化的知识和技能。你将能够更好地理解AI在内容创作、预测分析以及品牌营销领域的应用，提升自己的专业技能，从而在职业生涯中获得竞争优势。此外，本书的实用案例和前瞻性分析将帮助你把握行业趋势，激发创意思维，为个人品牌建设或创业项目提供新的视角和策略。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
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这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻，而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章，其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向，第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分：总体概述（第1~3章） 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分：数据实施工作（第4~7章） 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程，是全书的重和难。其中，金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程，需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分：数据成果运用（第8~11章） 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述，核心企业处于配合地位。 第四部分：知识沉淀（第12章） 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应，有助于金融企业不断沉淀知识，提升效率，形成竞争优势。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现，带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程；配套全流程源码，降低发门槛，轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难，让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以LeptonSearch为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层）的发流程，最后提供多个口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普著作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章，分为四个部分： 第一部分（第1~2章）以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分（第3~5章）学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。 第三部分（第6~8章）第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚；然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破；最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分（第9章）人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
*微控制器C语言编程
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本书向你展示如何从零始编写简洁、可维护的C代码。首先简要介绍C语言的历史和建立发环境的步骤。然后介绍C语言的语句，包括分支和循环语句，并对变量及其作用域行深探讨。之后展示C语言的数组、结构，并讲解如何查找和使用常用的代码片段。第8-11章介绍C语言在Arduino中的应用，涵盖设置Arduino发环境、代码编写技巧等，还通过完整的Arduino项目尝试使用多种电子外设，包括传感器、按钮和LCD显示器。最后会尝试快速完成一个物联网项目，并提出一些总结。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书，你将：?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据
物联网系统开发:从0到1构建IoT平台 第2版
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本书是一部从技术原理、工程实践、设计模式和最佳实践等多个维度详细讲解物联网系统和产品发的著作。它涵盖物联网应用发80%的场景，能指导读者零基础的读者从0到1构建一个功能齐备的物联网平台，并附有代码和解释。本书既有作者在物联网行业多年实操经验的总结，也结合了作者在高校的多年教学实践经验，是一本既适合高校学生、物联网初学者，也适合有经验的物联网发者和架构师阅读的佳作。 本书第1版是物联网系统发领域的畅销书，几乎零差评。第2版新增了全面解析MQTT 5.0协议特性的内容，同时，为了适配EMQX最新版本，对书中的相关代码和配置均行了更新。 全书共14章，分为三大部分： 第一部分（第1~2章）物联网基础 介绍物联网基础知识，涵盖物联网的概念和常用协议。 第二部分（第3~6章）MQTT协议详解与实战 详细讲解MQTT协议，通过详尽的示例代码对物联网的核心协议——MQTT协议的规范和特性行讲解。内容包括MQTT 3.1.1和MQTT 5.0。 第三部分（第7~14章）实战：从零始搭建一个IoT平台 物联网平台发实战，讲解如何使用源组件从0到1构建一个功能完备的物联网平台。
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
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本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献，并用中文准确翻译，结合编者自身的理论研究和工程实践，针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向，采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物，也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
计算机科学中的离散数学基础
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本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术，根据城市计算的框架分成四个部分：概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分（第1章和第2章）给出城市计算的概述。第二部分（第3章）介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成，介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成，介绍了从城市大数据中挖掘知识的基本技术和高级主题。本书适合计算机及人工智能专业的本科生、研究生和其他感兴趣的读者阅读。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件，并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配，首先启用术语重写系统，然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统，并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全，特别是混合云安全的著作，它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写，力求全面，全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设；力求实践，基于作者丰富安全经验，从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践；力求图解，利用大量图表辅助讲解，先整体后局部，让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章，各章的核心内容如下：第1章立足于网络安全理论，如纵深防御和红蓝对抗等，奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发，阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设，强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度，深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章，详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战，特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度，讲解了如何在混合云环境下紧跟时代，并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官（CSO）、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生，共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作，是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典，从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用，是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值，并结合大量的代码案例分析，深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理，同时也讲述了可能引的安全风险，帮助读者从零基础快速了解eBPF技术，始eBPF安全编程。 通过阅读本书，你将了解： ?云原生安全面临的主要挑战，发展现状和理论基础； ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用； ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理； ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理； ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息； ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段； ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书，也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍，还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角，围绕AWD竞赛的内容全面展，包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节，还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题，详细讲解了解题的方法和经验。此外，书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练，让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的，本书包含如下内容，它将助力你造攻防一体的安全战线。（1）安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。（2）AWD竞赛中常用的安全工具，如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。（3）主机加固的方式，包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。（4）AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。（5）PWN漏洞类型以及修复方式，包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。（6）Linux系统常规的后门部署方式，包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 （7）Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧，对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。（8）常见的源自动化利用工具，帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。（9）通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操，包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等，一步加深理解安全技术知识。
Python网络爬虫入门到实战
￥59.00
本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型（第1-3章） 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统（第4-9章） 首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；*后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
