本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用开发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用开发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。

本书介绍的“后台开发”指的是“服务端的网络程序开发”，C++可能是计算机历史上最早被发明的高级程序语言，同时也是当今最活跃的程序设计语言之一。C++很强大，强大到你可以使用它做任何层面的开发；C++也很脆弱，脆弱到需要程序员自己去控制内存回收，一个不小心就会使整个程序Core Dump。C++语言的创始人Bjarne Stroustrup曾私下承认，为了提高C++程序员的薪水和地位，在设计C++编译器版本过程中有意地增加了C++语言的难度，使C++更偏向于资深程序员的使用习惯，提高学习门槛，从而增加C++程序员的身价。学习曲线的增加并不是没有任何回报的，在服务端后台开发、处理多并发的海量网络请求方面，C++语言有天然的优势。因此，当应用的用户量、并发量迅速增长，达到一定量级之后，后端服务的技术架构都会转变为Linux C++。研发是一项讲究实战的工作，一切不从实际工作出发的技术书籍都是纸上谈兵，没有实际意义。一本优秀的技术书籍应该是这样的：当读者按照书中的内容进行实操的时候，读者写的每一行代码都是有价值的，能够在实际工作中派上用场。本书恰好做到了这一点。这是一位技术书籍作者对读者的起码诚意。

本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇： ?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。 ?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。 ?开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用开发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面进行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的开发，丰富了应用运行的场景。

这是一本案例驱动的LLM应用开发指南，适合具备一定编程基础的开发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的开发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、开发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用开发的核心技术，并引出主流的集成性开发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的开源框架完成案例场景的开发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent开发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的开发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和开发实现。

"《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、DeepSeek注意力机制详解（包括基础篇、进阶篇、高级篇及调优篇）、在线与本地部署的DeepSeek实战（如旅游特种兵迪士尼大作战、广告文案撰写与微调、智能客服等），以及多模态融合技术与实战应用（如Diffusion可控图像生成、多模态图文理解与问答、交叉注意力语音转换、端到端视频分类等）。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》既适合DeepSeek核心技术初学者、注意力机制初学者、大模型应用开发人员、多模态融合开发人员、大模型研究人员，也适合高等院校及高职高专院校人工智能大模型方向的师生。"

"《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、DeepSeek注意力机制详解（包括基础篇、进阶篇、高级篇及调优篇）、在线与本地部署的DeepSeek实战（如旅游特种兵迪士尼大作战、广告文案撰写与微调、智能客服等），以及多模态融合技术与实战应用（如Diffusion可控图像生成、多模态图文理解与问答、交叉注意力语音转换、端到端视频分类等）。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》既适合DeepSeek核心技术初学者、注意力机制初学者、大模型应用开发人员、多模态融合开发人员、大模型研究人员，也适合高等院校及高职高专院校人工智能大模型方向的师生。"

深度讲解区块链核心技术、平台与应用开发，涵盖架构、共识、加密、P2P、比特币、以太坊、Hyperledger、EOS、潜力框架、问题与测评等。本书分为三篇，内容解读如下。基础篇（第1～6章），着重讲解区块链技术思想、通用架构和核心技术。 实战篇（第7～9章），讲解主流的区块链开发平台比特币、以太坊、Hyperledger Fabric的核心机制、技术细节，并给出点对点的电子现金系统、智能合约开发、完整的Fabric网络构建与应用开发三个案例。进阶篇（10～12章），为进一步提升读者开发能力、眼界与研究方向，涵盖三个方面：①可能的发展方向；②区块链开发需要考虑的各种问题；③区块链测评。

本书基于最新的Java EE 6规范对Java EE应用开发技术进行系统讲解。书中主要包括四部分内容：第一部分介绍了Java EE的定义、设计思想、技术架构和开发模式等，可使读者全面认识Java EE。第二部分以Java EE企业应用的表现层、数据持久化层和业务逻辑层的开发为主线，重点讲解Java EE 6 规范的最新功能特性，包括JSF 2.0、Servlet3.0、EJB 3.1和JPA 2.0等，使读者掌握开发完整Java EE企业应用的基本技能。第三部分讲解了如何利用CDI实现组件的低耦合、如何利用Bean Validation框架实现统一校验、如何确保企业应用安全等高级知识，使读者掌握企业应用开发中的系统架构、安全防护等高级技能。第四部分讲解了如何利用JavaMail、Web服务、JMS消息服务和消息驱动Bean等技术来实现企业应用之间的集...(展开全部)

本书共分为四大部分： 基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展； 实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例； 高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读； 扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。

从技术层面上，Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS上数据的优势，实现了批处理时更加高效、延迟更低，已然成为轻量级大数据快速处理的统一平台。Spark集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大数据处理方式，让从业者的工作变得越来越便捷。本书从基础讲起，针对性地给出了实战场景；并围绕DataFrame，兼顾在Spark SQL和Spark ML的应用。