结构方程模型被誉为应用统计的第三次革命，在20世纪80年代以来席卷整个社会科学领域，是新一代学者必备的统计方法学知识。 本书提供了一套从概念原理，到操作技术，再到运用范例的整合性知识，并以作者多年研究实务与丰富教学经验，承袭过去著作风格，以简明流畅的文字，配合LISREL、AMOS、Mplus三种软件的介绍与运用，对结构方程模型的操作与解释提供了完整的说明。 对于想要认识结构方程模型，以及对测量、测验与统计领域有兴趣的研究者，或欲以量化研究为其论文写作内容的研究生而言，本书是必读的经典著作。

《结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与AmosGraphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍AmosGraphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，最大的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在最短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。《结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

本书从一组简单的数据说起，介绍了阶层线性模型的原理与方法论，说明了什么场合要采用阶层线性模型以及忽略阶层线性模型时可能会遭遇的后果问题。本书对于想要学习阶层线性模型，以及想要利用阶层线性模型做量化研究的读者来说，是必备的工具书。 本书比较一般回归分析与阶层线性模型的差异；介绍阶层线性模型的原理与各种模型；对阶层线性模型所用的参数估计与检验方法做扼要的理论推导；简单介绍非连续变量因变量的分析；深入剖析纵贯面数据的成长曲线模式；翔实探讨当代有关阶层线性模型的重大议题；以实例对各种横断面阶层线性模型进行范例说明与结果报表的解读；系统整理和介绍HLM与SPSS软件有关阶层线性模型的操作接口、功能与绘图。

《结构方程模型:方法与应用》以通俗易懂的方式系统地阐述结构方程模型的基本概念和统计原理，侧重各种结构方程模型的实际运用。《结构方程模型:方法与应用》采用国际著名SEM软件Mplus，使用真实数据来演示各种常见的以及某些新近发展起来的较高级的结构方程模型，提供相应的Mplus程序，并详细解读程序输出结果。参照《结构方程模型:方法与应用》提供的例题和相应的计算机程序，读者便能自己实践各种SEM模型。《结构方程模型:方法与应用》可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生教材，也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。

《潜在类别模型的原理与技术》内容简介：潜在类别模型是探讨潜在变量的模型化分析技术。它与一般常用的因素分析或结构方程模型的最大不同在于变量的形式：因素分析处理的是连续变量；潜在类别分析处理的是类别变量。正因为潜在类别模型以类别数据作为素材，补足了潜在变量模型的一个缺口，为社会科学研究者面对俯拾即是的类别数据提供了一种更强而有力的分析工具。最重要的是，潜在类别分析把类别数据与潜在变量的观念加以结合，提高了类别变量的分析价值，也使得社会科学研究者可以一窥潜在类别背后的实证意义，在方法学上具有重要的价值。

本书实例方式解析AMOS於SEM的应用，包括模型界定与模型适配的判别、验证性因素分析、形成性指标与反映性指标的实例、潜在及混合变项的路径分析、多群组SEM分析、贝氏估计法的应用等，全书以深入浅出的方式，以不同实际案例说明SEM的各种应用，是一本SEM量化研究的参考用书。

本书主要讲解了Go语言一些关键特性的实现原理，Nicklaus Wirth大师曾经说过：算法+数据结构=程序，语言特性的实现也不外乎就是数据结构+代码逻辑。 书共分为4个部分：第一部分是基础特性（第1章~第3章），第二部分是对象模型（第4章~第5章），第三部分是调度系统（第6章~第7章），第四部分是内存管理（第8章~第9章）。 书中主要内容包括：指针、函数栈帧、调用约定、变量逃逸、Function Value、包、defer panic、 方法、Method Value、组合式继承、接口、类型断言、反射、goroutine、 抢占式调度、同步、堆和栈的管理,以及GC等。书中包含大的探索示例和源码分析，在学会应用的同时还能了解实现原理。书中绝大部分代码都是用Go语言实现,还有少部分使用汇编语言，都可以使用Go官方SDK直接编译。探索过程循序渐进条理清晰...(展开全部)

本书主要讲解了Go语言一些关键特性的实现原理，NicklausWirth大师曾经说过：算法+数据结构=程序，语言特性的实现也不外乎就是数据结构+代码逻辑。全书共分为4个部分：第一部分是基础特性（第1章~第3章），第二部分是对象模型（第4章~第5章），第三部分是调度系统（第6章~第7章），第四部分是内存管理（第8章~第9章）。书中主要内容包括：指针、函数栈帧、调用约定、变量逃逸、FunctionValue、闭包、defer、panic、方法、MethodValue、组合式继承、接口、类型断言、反射、goroutine、抢占式调度、同步、堆和栈的管理，以及GC等。书中包含大量的探索示例和源码分析，在学会应用的同时还能了解实现原理。书中绝大部分代码都是用Go语言实现，还有少部分使用汇编语言，都可以使用Go官方SDK直接编译。探索过程循序渐进条理清晰，用到的工具也都是SDK自带，方便读者亲自上手实践。

本书主要讲解了Go语言一些关键特性的实现原理，NicklausWirth大师曾经说过：算法+数据结构=程序，语言特性的实现也不外乎就是数据结构+代码逻辑。全书共分为4个部分：第一部分是基础特性（第1章~第3章），第二部分是对象模型（第4章~第5章），第三部分是调度系统（第6章~第7章），第四部分是内存管理（第8章~第9章）。书中主要内容包括：指针、函数栈帧、调用约定、变量逃逸、FunctionValue、闭包、defer、panic、方法、MethodValue、组合式继承、接口、类型断言、反射、goroutine、抢占式调度、同步、堆和栈的管理，以及GC等。书中包含大量的探索示例和源码分析，在学会应用的同时还能了解实现原理。书中绝大部分代码都是用Go语言实现，还有少部分使用汇编语言，都可以使用Go官方SDK直接编译。探索过程循序渐进条理清晰，用到的工具也都是SDK自带，方便读者亲自上手实践。

这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中进一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必备指南。