本書系統(tǒng)闡述了視覺語言模型的理論體系與技術(shù)實踐。全書共15章，分為三大部分：基礎綜述（第1章）、關(guān)鍵技術(shù)（第2～14章）與未來展望（第15章）。第一部分詳解視覺語言模型的網(wǎng)絡架構(gòu)、預訓練目標、評估方法及數(shù)據(jù)集體系，對比分析對抗訓練、生成式預訓練等范式，并建立性能評估基準。第二部分：第2章通過多個案例展示技術(shù)多樣性；第3～5章深入探討少樣本學習、魯棒微調(diào)等關(guān)鍵問題，提出約束線性探測等原創(chuàng)方法；第6～10章聚焦模型擴展性，涵蓋InternVL億級參數(shù)訓練、VinVL視覺表征重構(gòu)等前沿實踐；第11～1

本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹本書研究背景及意義、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹基于博弈論的符號網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法、基于深度網(wǎng)絡表示學習的大規(guī)模網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)方法、基于演化聚類的動態(tài)網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法、基于雙尺度圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡的重疊社團發(fā)現(xiàn)方法、社團發(fā)現(xiàn)和網(wǎng)絡表示學習的聯(lián)合優(yōu)化等方法的求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學模型和相關(guān)算法問題研究，為具體模型方法進行理論推導、證明、設計等內(nèi)容；第四部分為社團發(fā)現(xiàn)在衛(wèi)星通信地球站

本書作者ScottKelby是《PhotoshopUser》雜志的主編，曾撰寫過多本Photoshop方面的書。他一直從事Photoshop專業(yè)人員的培訓工作，了解Photoshop專業(yè)人員及數(shù)碼攝影師共同關(guān)心的問題�！禤hotoshop數(shù)碼照片專業(yè)處理技法》就是針對這些問題而編寫的一本實用教程，其內(nèi)容組織獨具匠心，書中沒有大套的理論，而是一些具體的方法和技巧，并針對每個問題詳細地列出所有處理步驟和具體的參數(shù)設置。讀者在閱讀之后，就可以了解當今專業(yè)人員所使用的數(shù)碼圖像處理技巧。

《Llamalndex大模型RAG開發(fā)實踐》是一本深入探討基于Llamalndex和RAG技術(shù)構(gòu)建LLM應用和智能體的實踐指南，旨在幫助讀者掌握生成式AI的核心技能。本書介紹了工LM與RAG的概念，闡述了如何通過Uamalndex增強ILM的檢索推理與回答能力。此外，本書還涵蓋了工作流效率提升、RAG項目的定制開發(fā)與部署、性能追蹤與評估技術(shù)、智能體構(gòu)建和提示工程最佳實踐等多方面內(nèi)容。

本書針對零基礎的讀者，循序漸進地介紹了使用AutoCAD2024進行機械設計、建筑設計、室內(nèi)設計的相關(guān)內(nèi)容，包括AutoCAD2024概述、AutoCAD2024軟件的安裝、軟件的工作界面與基本鼠標設置、圖形的繪制、精確高效繪圖、圖形的編輯、標注尺寸、文字與表格、圖層、圖塊、裝配圖的設計、參數(shù)化設計、測量與分析、軸測圖、三維圖形的繪制、三維圖形的編輯、由三偉圖形制作二維工程圖、樣板文件的制作、綜合應用案例等。為了能夠使讀者更快地掌握該軟件的基本功能，在內(nèi)容安排上，書中結(jié)合大量的案例對AutoCA

《中文版CorelDRAW2024基礎培訓教程》全面、系統(tǒng)地介紹使用CorelDRAW2024繪制矢量圖形的方法與技巧，內(nèi)容包括軟件基本操作和圖形與圖像的基礎知識、繪制和編輯圖形、繪制和編輯曲線、編輯輪廓與填充顏色、排列和組合對象、編輯文本、編輯位圖、應用特殊效果，以及商業(yè)案例實訓等�！吨形陌鍯orelDRAW2024基礎培訓教程》以任務實踐為主線，通過對任務實際操作的講解，幫助讀者快速上手，熟悉軟件功能和藝術(shù)設計思路。書中的任務知識部分可以幫助讀者深入學習軟件功能；項目實踐和課后習題部分可以拓

本書從理論到實踐全面探討了大語言模型（通常可簡稱“大模型”）在應用開發(fā)中的核心技術(shù)與實現(xiàn)。內(nèi)容涵蓋了大語言模型的基本原理、微調(diào)與優(yōu)化技術(shù)、復雜項目開發(fā)流程及高效實用的工程實踐案例，通過結(jié)構(gòu)化的模塊設計和詳細的代碼解析，幫助讀者快速掌握相關(guān)技術(shù)并應用于真實場景，搭建從理論到實踐的完整知識體系。本書分為四部分，共10章，系統(tǒng)梳理了大語言模型的核心架構(gòu)與原理，深入講解了Transformer模型的構(gòu)造與訓練機制，全面介紹了現(xiàn)代微調(diào)方法（如LoRA、P-Tuning等）以及模型量化、編譯與推理優(yōu)化的關(guān)鍵

本書將帶讀者走進大語言模型的神奇世界，即使讀者沒有深厚的技術(shù)背景，也能輕松理解。本書首先從基礎概念講起，詳細介紹大語言模型及其技術(shù)發(fā)展脈絡。接著探討大語言模型在日常生活中的廣泛應用，比如智能客服、文本自動生成、語言翻譯等。此外，本書還會客觀地分析大語言模型的局限性和可能面臨的挑戰(zhàn)，例如準確性問題、倫理考慮等，幫助讀者形成全面而理性的認識。最后，本書還會展望大語言模型的未來發(fā)展趨勢，探討它們將如何為讀者所在的行業(yè)賦能。

本書探討了大語言模型從代碼實戰(zhàn)到部署應用的各個環(huán)節(jié)，對大語言模型中的關(guān)鍵技術(shù)，如算法原理、代碼實現(xiàn)細節(jié)等，進行了講解。

本書以豐富的實例對React的底層原理與應用進行了細致的講解，具體內(nèi)容包括React的快速入門，React組件的狀態(tài)、通信與生命周期，React路由，ReactHooks，狀態(tài)管理，基于Nest或Midway的全�；�方案，以及兩個React綜合實戰(zhàn)項目——搭建React組件庫和UI自動化測試平臺。本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容由淺入深，適合任何對React感興趣，并計劃深入學習React的讀者。