本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用开发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。

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本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。

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Datawhale的开源大模型实战教程，透彻解读4类常见NLP任务的系统设计，3种方式书-课-代码仓库全方位学习，每个人都可以用大语言模型轻松做出自己的AI产品， 5位人工智能领域学者吴飞、周明、朱信忠、金耀辉、张俊林亲笔推荐！ ◎编辑推荐： 适读人群 ：适合所有对大语言模型感兴趣的开发者阅读 1. Di一本基于大语言模型进行商业应用开发的书； 2. 以任务（相似匹配、句词分类、文本生成、复杂推理）为中心，内容不仅可用于ChatGPT，也适用于其他大语言模型； 3. 侧重于任务的讲解与设计，思路可用于任何项目； 4. 有详细的示例代码，大部分的代码稍作修改后可用于生产环境，还有Datawhale的HuggingLLM开源教程、B站视频课程，书-课-代码仓库全方位助力学习与实践； 5. Datawhale开源社区又一力作，五位人工智能领域学者吴飞、周明...(展开全部)

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本书深入地探讨特定的、具体的协议，讲述如何设计密码协议，分析做出设计决策的原因，并指出其中可能存在的陷阱，从而帮助读者像密码学家一样思考。本书分为五部分，第 一部分对密码学进行概述，第二到四部分分别讲述消息安全、密钥协商、密钥管理方面的内容，第五部分介绍标准和专利等其他问题。本书可作为高等院校计算机安全和密码学相关专业的教材或教学参考书，也可作为应用密码工程的自学指南。

随着移动领域的飞速发展，越来越多的工程师开始追求更高效率、更便捷的开发模式。而各种框架层出不穷，比如我们熟悉的MVC、MVP、MVVM等，每种框架都有其优缺点。为了统一开发规范，Google推出了Jetpack，Jetpack是一个由多个库组成的套件，可帮助开发者减少样板代码。 　　　　 这是一本从使用方法、应用场景、实现原理等维度讲解Jetpack的著作，全书代码均采用Kotlin语言开发。书中首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐进地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。紧接着具体分析了Kotlin数据流Flow、Kotlin协程等的使用方法和实现原理，并结合项目中常见的问题深入地讲解如何从0搭建一个组件化的MVVM实战项目框架。最后探讨了新的响应式UI编程技术——Jetpack Compose的用法，以帮助读者深入学习并理解Jetpack的应用场景。

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传统的微服务应用正在经历着云原生技术的"洗礼”。随着该领域技术的不断变革与完善，以原生方式开发基于云的微服务成了降本提效的重要手段。 FreeWheel 核心业务系统开发团队在多年的实践中探索出了一条云原生微服务应用构建之路。本书基于这些实践经验，从设计、开发到测试、部署，介绍了团队如何利用云原生技术为应用开发的全生命周期赋能。从架构技术选型到具体工程实践，书中内容理论联系实际，较为全面地剖析了容器落地、服务网格、无服务器计算、持续集成和持续部署等核心云原生技术，适合关注微服务、云原生技术的架构师、工程师及技术决策者阅读。