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本书主要围绕如何充分挖掘、利用大语言模型的潜力,囊括了大语言模型的概念,如何通过 提示词更好地利用大语言模型,大语言模型在信息检索、推荐系统、视觉问答等任务中的应用, 以及大语言模型的微调、多模态训练、模型生产应用等高阶使用技巧。本书在讲解过程中搭配 大量的应用实例以及相关代码,从大语言模型的概念、挖掘大语言模型潜力的方式到大语言模 型的高级使用方式,读者能够将概念学习和实践应用同步进行,是相关领域工程技术人员、学术 人员以及对大语言模型感兴趣的广大读者的不二之选。 本书的内容编排适合以下群体: (1) 有一定的编程能力,但对大语言模型没有充分的认知,想通过本书迅速掌握大语言模型 的概念,并在相关业务领域(信息检索、对话系统、推荐系统等)实现快速应用。 (2) 大语言模型某个研究领域的资深从业人员,但是想更全面地
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C/C++程序设计教程 介绍 C/C++ 语言及其程序设计的主要知识和方法，围绕实战编程的理念组织内容
《C/C 程序设计教程》 是在清华大学电子工程系 计算机程序设计基础 课程教学改革经验和多年教学实践的基础上凝练而成。在介绍 C/C 语言及其程序设计的主要知识和方法的同时，重点围绕 实战编程 的教学理念来组织教学内容。其 实战编程 思想体现在以下三方面： （1）面向 实战编程 来组织教学和教材内容。例如，加强程序调试训练，增加大型综合程序设计，提炼生活素材为编程实例等。 （2）制定以考核实际编程能力为主的课程考核方法。例如，在知识点要求上强调学以致用、有用则学；以测试实际编程能力为导向的教学等。 （3）采用以实际编程能力为主要培养目标的教学方法。例如，强化对比增量教学，注重归纳总结教学，加强理论联系实际，传 道 和练 技 并举等。
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《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。 特色主题： 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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