"《Transformer深度解析与NLP应用开发》系统解析Transformer的核心原理，从理论到实践，帮助读者全面掌握其在语言模型中的应用，并通过丰富案例剖析技术细节。《Transformer深度解析与NLP应用开发》共12章，内容涵盖Transformer模型的架构原理、自注意力机制及其相对于传统方法的优势，并详细剖析BERT、GPT等经典衍生模型的应用。书中围绕数据预处理、文本分类、序列标注、文本生成、多语言模型等核心任务，结合迁移学习、微调与优化技术，展示Transformer在语义匹配、问答系统和文本聚类等场景中的实际应用。针对企业级开发需求，还特别介绍了ONNX与TensorRT优化推理性能的**实践，为大规模数据处理及低资源部署提供了解决方案。 《Transformer深度解析与NLP应用开发》兼具理论深度与实际应用价值，内容系统，案例丰富，适合大模型及NLP研发人员、工程师、数据科学研究人员以及高校师生阅读与参考。"

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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。

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。

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节，适用于不同层次的读者。

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节，适用于不同层次的读者。

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

本书以前端工程化和企业级应用开发为目标，围绕Vue 3及相关生态技术与核心源码进行详细剖析。内容包括：Vue.js核心基础；相关生态，包括状态管理框架Vuex、路由管理框架Vue Router、Vue动画技术、Vue网络与数据存储技术，前端构建工具Vite与Vue Cli；进阶的Vue服务端渲染，包括Node.js、Express和Nuxt.js；核心源码剖析，包括响应式原理、双向绑定实现、虚拟DOM、keep-alive原理和实现，旨在使读者掌握Vue的设计思想，提升开发项目和应对面试的能力；每章提供一个小项目，最后还提供了一个以工程化思想开发的实战项目，使读者能够真正掌握从0到1开发一个企业级应用的全过程。

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)