本書是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書，又是一本大模型的商業書。從核心技術、基礎設施、商業應用、產業體系、安全治理5個維度全面講解了大模型。
內容介紹這是一本可幫助讀者迅速掌握Drools的精髓并將其應用于實際項目，為企業構建智能決策系統提供可用經驗和方法的專業技術書。全書以作者15年實戰經驗為基礎，以作者在支付系統中的風控、反洗錢業務板塊實際運用Drools規則引擎并構建一套完整的規則引擎體系為基礎，以CSDN上超36萬閱讀量的規則引擎專欄文章為參考，以近3.7萬人購買的收費視頻課程為藍本，從入門知識、底層原理、一線架構到實戰項目深入解讀運用Drools 8規則引擎所有知識。無論你是程序開發人員，還是項目管理者或決策者，都能在本書中
本書是一本系統介紹大語言模型原理、訓練及應用的書，共7章，主要內容包括：認識大語言模型、大語言模型訓練、GPU池化——構建大語言模型算力基礎、GPT的優化與編排、GPT的行業應用與開發、Copilot的應用與開發、語言模型小型化及在邊緣端的部署。本書詳盡闡述了大語言模型的起源、定義及其與傳統深度學習方法間的關鍵差異，深入探討了主流訓練框架如何為大語言模型提供動力，并介紹了優化策略以及高效建立算力基礎設施所要考慮的因素。內容涵蓋從基礎概念介紹到復雜系統編排，再到具體行業應用與開發等多個層
在本書中，Jim仔細地描述了軟件方法、方法論和思維方式在他非凡的60年職業生涯中的演變。作為一個多產的作者，Jim從他個人和他一路上遇到的同行的經歷，以及這些時期的技術創新和管理趨勢的角度，引導我們了解敏捷開發的發展歷程。通過閱讀本書，讀者可以了解敏捷實踐如何演變為軟件開發的支柱，進而學會持續交付客戶價值、促進企業效益以及構建可持續發展的企業。
本書從機器學習的基本概念出發，系統地介紹了各種機器學習算法的原理與應用。書中強調了算法在實際問題中的應用與案例分析，通過完整的解決步驟和結果展示，使讀者能夠充分掌握算法建模的技術。本書涵蓋了監督學習、無監督學習、半監督學習等主要機器學習算法。
本書以新概念仿生潛水器的研發需求為起點，首先按水生動物運動方式的特點將水生動物推進分為的鰭擺動、鰭波動和噴流等三種模式，并以這三種模式所對應的典型魚類為代表，從生物形態學、解剖學、活體游動流場觀測、仿生機器魚實驗研究和流體動力學數值研究等方面系統地介紹了近年來國內外水下仿生推進機理研究和工程實踐的最新進展。接著，作者介紹了水下仿生推進數值研究中常用的流體動力學和結構動力學的數學模型和數值方法，并結合先進的流固耦合算法闡明了目前前沿的水下仿生動力學數值仿真技術。在此基礎上，深入探討了魚鰭
本書旨在強調通過案例學習提高讀者自主學習能力，引導其通過知識點導讀、方法概要、系統介紹與導圖操作等內容，循序漸進地學習科學可視化的相關知識。本書具有以下特色。① 圖文并茂：知識點導讀、方法概要等部分，用大量圖示說明，直觀易懂。② 可操作性強：系統介紹、導圖操作等部分使學習者易于上手實踐和學習。③ 可擴展性強：方便學習者在所提供的案例基礎上增加功能和擴展應用。
本書介紹了數字圖像處理技術和深度學習技術，以及這些技術的應用，全書由12章組成。前九章主要介紹數字圖像處理技術，內容包括：Python 環境搭建、位圖基礎、圖像的顯示、圖像的幾何變換、圖像灰度變換、圖像的平滑處理、圖像銳化處理、圖像分割及測量、圖像的形態學處理，后三章主要介紹深度學習技術，將數字圖像處理技術和深度學習技術相結合應用于項目開發，內容包括基于卷積神經網絡CNN 模型的漢字識別、基于Faster RCNN 模型的手勢識別、基于卷積神經網絡CNN 模型的語音識別共三個項目的開發技術。本書
軟件開發既需要理論和科學，也需要經驗和手藝。可惜，一直以來許多圖書都只關注前一部分，而忽略了后一部分。Mark 的這本書主要關注的就是經驗和手藝的部分。本書既詳細講解了 API 設計、紅綠重構等常用技術，也演示了如何撰寫提交說明、如何修改單元測試，同時對故障定位、代碼閱讀、團隊合作等傳統上被認為“難以說清”的話題，也給出了實用而且精當的建議。難能可貴的是，與其他圖書提供的示例代碼庫不同，本書的示例代碼庫包含了完整的 Git 提交記錄。也就是說，讀者可以按照作者的路徑，一步一個腳印地重溫整個開發過
本書總計9章，涵蓋了Kubernetesv1.29及之前版本的主要特性。圍繞Kubernetes認證機制和安全機制進行深入講解，既有實例，又有深入分析，可以讓讀者更容易理解Kubernetes中的認證機制、授權模式、準入控制機制，以及Pod的安全管理機制。圍繞Kubernetes存儲進行深入講解，涉及持久卷相關的PV、PVC、StorageClass、靜態和動態存儲管理，以及CSI存儲機制的原理和發展狀況。圍繞KubernetesAPI和開發實戰進行講解，涉及Kubernetes資源對
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