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"《Transformer深度解析與NLP應(yīng)用開發(fā)》系統(tǒng)解析Transformer的核心原理，從理論到實踐，幫助讀者全面掌握其在語言模型中的應(yīng)用，并通過豐富案例剖析技術(shù)細(xì)節(jié)�！禩ransformer深度解析與NLP應(yīng)用開發(fā)》共12章，內(nèi)容涵蓋Transformer模型的架構(gòu)原理、自注意力機(jī)制及其相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢，并

"《向量數(shù)據(jù)庫:大模型驅(qū)動的智能檢索與應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹向量數(shù)據(jù)庫的原理、技術(shù)實現(xiàn)及其應(yīng)用，重點(diǎn)分析傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在處理高維向量數(shù)據(jù)時的局限性，并提供相應(yīng)的解決方案�！断蛄繑�(shù)據(jù)庫:大模型驅(qū)動的智能檢索與應(yīng)用》分為4個部分，共13章，內(nèi)容涵蓋從理論基礎(chǔ)到技術(shù)實踐的多個方面，詳細(xì)討論高維向量表示中的信息丟失、嵌入空間誤差和維度詛

"《大模型輕量化:模型壓縮與訓(xùn)練加速》圍繞大模型輕量化這一主題，系統(tǒng)地闡述大模型輕量化的基本理論與實現(xiàn)方法，旨在提升模型的部署效率和計算性能。全書分為3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介紹大模型的背景與面臨的問題，以及Transformer和MoE架構(gòu)的基本原理；重點(diǎn)講解模型壓縮、訓(xùn)練加速和推理優(yōu)化等核心技術(shù)，

"本書系統(tǒng)介紹信息安全涉及的各類知識，幫助讀者全面了解信息安全的基本概念、重要性以及面臨的重大威脅。同時，本書還介紹各種信息安全防護(hù)技術(shù)和信息安全威脅的解決方案，幫助讀者快速提升保護(hù)數(shù)據(jù)信息安全的能力。全書共9章，包括信息安全技術(shù)概述、信息加密技術(shù)、身份認(rèn)證技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)模型中的安全體系、網(wǎng)絡(luò)威脅與防御方法、防火墻及入侵檢

"本書圍繞UI動效設(shè)計展開創(chuàng)作，以“理論+實操”為寫作原則，用通俗易懂的語言對UI動效設(shè)計的相關(guān)知識進(jìn)行詳細(xì)介紹。本書共8章，內(nèi)容涵蓋UI動效設(shè)計基礎(chǔ)、AfterEffects應(yīng)用基礎(chǔ)、圖層控制與動畫、蒙版動效制作、文本動效制作、界面動效設(shè)計、Photoshop動效制作、綜合案例等。在介紹理論知識的同時，穿插大量的實操

"本書共9章36節(jié)，以作者學(xué)習(xí)與從業(yè)經(jīng)歷所跨越的四個時期為線索，內(nèi)容主要包括初識編程與軟件架構(gòu)的歷程、軟件生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的革命、軟件架構(gòu)領(lǐng)域的定理及定律、架構(gòu)管理全景結(jié)構(gòu)解析、五大軟件架構(gòu)設(shè)計的驅(qū)動方式、技術(shù)決策的六大特定關(guān)切、大型復(fù)雜系統(tǒng)的韌性之道，以及智能原生時代的技術(shù)思考。本書以人為本、以史為鑒，內(nèi)容直擊架構(gòu)設(shè)

"本書以應(yīng)用案例的講解為主，以理論知識的闡述為輔，對Illustrator這一軟件進(jìn)行了全面闡述。全書共12章，依次對Illustrator基礎(chǔ)知識、基本圖形的繪制與編輯、復(fù)雜圖形的繪制與編輯、圖形的填充和描邊、對象的基本操作、對象的高級管理、文字工具的應(yīng)用、圖表的的繪制與編輯、符號的繪制與編輯、效果的應(yīng)用、打印與文件

"在人工智能技術(shù)深度賦能各行業(yè)的今天，《DeepSeek實用操作手冊（微課視頻版）》為讀者提供了一本從基礎(chǔ)操作到行業(yè)實戰(zhàn)的全場景AI工具指南。本書以國產(chǎn)AI工具DeepSeek為核心，通過“基礎(chǔ)操作+場景實戰(zhàn)+創(chuàng)新應(yīng)用”的結(jié)構(gòu)化教學(xué)，幫助讀者從AI小白蛻變?yōu)轳{馭智能工具的高手�！禗eepSeek實用操作手冊（微課視頻版

"《大模型智能推薦系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》系統(tǒng)闡述大語言模型與推薦系統(tǒng)深度融合的創(chuàng)新實踐，涵蓋技術(shù)原理、開發(fā)方法及實戰(zhàn)案例�！洞竽Ｐ椭悄芡扑]系統(tǒng):技術(shù)解析與開發(fā)實踐》分為4部分，共12章，涉及推薦系統(tǒng)的多個關(guān)鍵模塊，包括技術(shù)框架、數(shù)據(jù)處理、特征工程、嵌入生成、排序優(yōu)化及推薦結(jié)果評估。重點(diǎn)解析大語言模型在冷啟動問題、長

"《AIAgent開發(fā)與應(yīng)用：基于大模型的智能體構(gòu)建》詳盡地闡述智能體的基礎(chǔ)理論、開發(fā)工具以及不同層次的開發(fā)方法，通過融合自然語言理解、多輪對話和任務(wù)自動化技術(shù)，為讀者提供從理論到實踐的全方位指導(dǎo)，旨在幫助讀者構(gòu)建高效的智能體�！禔IAgent開發(fā)與應(yīng)用：基于大模型的智能體構(gòu)建》分為3個部分，共12章。第1部分（第1～