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《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过

《Head First 设计模式（第二版）》是Eric Freeman和Elisabeth Robson编写的经典设计模式书籍的修订版。第二版内容不仅更新了部分设计模式的实例，还加入了现代开发技术和思维，让读者在快速掌握设计模式的同时，更好地理解如何在实际开发中运用这些模式。本书以其生动活泼的风格著称，采用大量图示、对话框和实例，突破了传统编程书籍的枯燥，帮助读者更轻松地理解设计模式的内涵。无论你

这是一本图文并茂的网络管理技术书籍，旨在让广大读者理解TCP/IP的基本知识、掌握TCP/IP的基本技能。《图解TCPIP（第五版）》讲解了网络基础知识、TCP/IP基础知识、数据链路、IP协议、IP协议相关技术、TCP与UDP、路由协议、应用协议、网络安全等内容，引导读者了解和掌握TCP/IP，营造一个安全的、使用放心的网络环境。本书适合计算机网络的开发、管理人员阅读，也可作为大专院校相关专业的

对于我们每个普通人而言，核心的 AI 能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是 AI Agent 设计。 本书是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到 AI Agent 设计完整知识体系的实战指南，由 LangGPT 社区的的创始人等几位国内提示词编写和 AI Agent 设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往 AGI 之路创始人 AJ 等众多行业专家的高度评价

全书分为两部分 12 章，第 1 部分（第 1～5 章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer 架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。 第 2 部分（第 6～12 章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如 CLIP、BLIP-2 等）的实现、跨模态推理与生成的技术应

《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》共分为 11 章，第 1～3 章详细介绍 RAG 开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解 RAG 系统的工作原理与开发技巧；第 4～8 章聚焦 RAG 系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的

Python之父推荐的爬虫入门到实战教程书籍，上一版销量近10万册，静觅博客博主崔庆才倾力打造，App端也能爬。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部

《高性能 MySQL（第4版）》一直是 MySQL 领域的经典之作，影响了一代又一代的 DBA 和技术人员，从第3 版出版到第 4 版出版过去了近十年，MySQL 也从 5.5 版本更新到了 8.0 版本。第 4 版中增加了大量对 MySQL 5.7 和 8.0 版本新特性的介绍，删除了一些在新版本中已经废弃或者不再常用的功能，还增加了对云数据库的介绍，减少了在官方文档中已有的基础使用和配置相关的

《深度学习》由全球知名的三位专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括 3 个部分：第 1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第 3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研