本書詳細講解了基于微服務的數據工程應用開發實踐，包括微服務及數據工程相關原理概述、開發環境搭建、服務運行與跟蹤、服務通信與配置、國產自主可控數據庫實踐、相關系統的開發實踐等內容，特色是（1）結合當今微服務發展技術指導傳統數據工程應用的開發實踐（2）引入當今對國產自主可控數據庫的要求，詳細講解了如何在微服務技術條件下對國產化數據庫的安裝、配置與使用。（3）采用經典的數據工程應用案例分析。讀者對象是管理科學工程專業本科學生、從事數據工程開發的開發人員、架構師等。
"《機器學習項目成功交付》詳細闡述了與機器學習成功交付相關的基本知識，主要包括項目前期，開始工作，深入研究問題，探索性數據分析、道德和基線評估，使用機器學習技術制作實用模型，測試和選擇模型，系統構建和生產，發布項目等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。"
"本書講述了一個開源Web框架從無到有，直至發布上線的開發歷程，逐步實現Web框架的核心對象管理、Web路由及數據庫支持等三大組成部分并集成多個常用服務，完成框架中三十多個TypeScript裝飾器的設計與開發。通過本書，讀者能夠從最基礎的代碼開始，輕松掌握Web框架的開發技能，為深入探索高級Web技術奠定堅實基礎。本書分為三大模塊。Web框架基礎模塊（第1章）從編寫最簡單的HTTP服務開始，介紹Web框架的基礎知識；框架開發模塊（第2~5章）詳細闡述框架核心對象管理的實現、集成Expr
"隨著現代人工智能技術的迅速發展，其在醫學領域中的應用也越來越廣泛、越來越深入，Python在數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面得到了廣泛的支持和應用。本書以醫學應用案例的形式介紹了Python程序設計的基礎知識及醫學應用實踐，其中，在Python程序設計的基礎部分介紹了Python基本語法、數據類型、程序控制結構、函數、文件處理和異常處理等程序設計與開發知識，還介紹了Python開發環境、開發軟件PyCharm和第三方庫的安裝與配置等；在醫學應用實踐部分介紹了用Python實現自然語
本書分為四部分共22章, 涵蓋AI的基本理論、核心技術和廣泛應用, 介紹了AI的歷史沿革、全球發展態勢及中國的成果, 探討了AI對未來就業市場的影響、機器學習、大數據、計算機視覺等技術原理, 以及AI在無人駕駛、智能制造、智慧醫療等領域的具體應用。同時, 強調了AI技術與國家未來發展的戰略聯系, 倡導科技創新與社會責任感, 并討論了AI倫理的重要性。
"本書循序漸進地介紹了深度學習的基礎知識與常用方法，全面細致地提供了深度學習操作的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。本書共分為三部分，理論基礎、實驗和案例。第一部分理論基礎，包括第1~7章，主要介紹深度學習的基礎知識、深度學習在不同領域的應用、不同深度學習框架的對比以及機器學習、神經網絡等內容； 第二部分實驗，包括第8~9章，主要講解常用深度學習框架的基礎以及計算機視覺、自然語言處理、強化學習和可視化技術領域的一些實驗講解。第三部分案例包括第10~17章，通過8個案例介紹深度學習在圖像分類、目標
本書結合人形機器人研究中各類先進方法，系統地介紹了驅動人形機器人運動的基礎知識、推導過程以及應用案例，闡述了人形機器人的運動學、動力學表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關系，描述了人形機器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動作的實現方法，最后介紹了動力學建模、仿真和高效動力學的計算方法。
全書分為3篇。第1篇存儲基本原理和分布式基本原理。特別針對 Linux OS 的 IO 知識進行講解，并且還會結合 Go 的存儲編程實現。第二篇剖析現有的存儲系統實現，對它們使用的設計，概念，實現進行深入的剖析。以此來借鑒。第三篇進行編程實戰，將編寫數個極具實踐價值的應用程序，并且形成一個完備的分布式存儲系統。
內容簡介 這是一本系統梳理并深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AI Agent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：（1）大型語言模型的基礎理論，包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。（2）大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩
本書包括導論以及對齊（Align）、細化（Refine）、設計（Design）三章。通過將業務術語、邏輯和物理三個建模層次重命名為對齊、細化、設計，在名稱中包含了該層次所做的工作。導論介紹了數據模型的三個特征——精確性、最小化和可視化；數據模型的三個組件——實體、關系和屬性；數據模型的三個層次——業務術語（對齊）、邏輯（細化）和物理（設計），以及數據建模的三個視角——關系、維度和查詢。第1章對齊是關于通用業務術語的，以便每個人都能在術語和總體計劃范圍上保持一致。第2章細化是關于搜集業務需
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