本书按照时间先后顺序，梳理计算机发展历程中的关键技术，详细介绍相关技术原理、背后的发明故事及市场情况等，主要包括：计算机起源和组成、晶体管、二进制与数字编码、数字电路、芯片、CPU、计算机操作系统、软件与编程、网络、智能设备以及人工智能。本书由三部分内容组成，一是正文内容；二是知识拓展；三是技术知识，读者可以根据喜好选择阅读。本书具有一定的专业性，有干货有故事，内容有趣不乏味，娓娓道来，引人入胜。

"《推荐系统核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分 12 章，内容包括推荐系统基础知识介绍、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、电影推荐系统、动漫推荐系统等。本书内容讲解简洁而不失技术深度，内容丰富全面，用简练的文字介绍了复杂的案例，易于读者学习。
《推荐系统核心技术

本书以MathWorks公司最新推出的MATLAB R2024a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法及在数学建模中的应用；分章阐述了矩阵计算、数值计算、符号计算、数据可视化、数据分析、M文件编写、文件读写、MATLAB编译器、应用程序接口等内容；并结合相关的函数或命令，精心编写了一些数学建模方面的示例，用来详细说明具体函数和命令的使用方法，并在每章的小结中给出了软件使用的经验技巧等供读者参考，是一本软件基础知识与数学建模应用相结合的学习手册。

内容简介这是一套可以帮助所有职场人士通过使用AI工具，快速成为办公高手的实用教程。本书以超简单的方式详细介绍了18款主流AI工具从入门到进阶的使用方法，即便是零基础人士也能通过本书轻松实现效率倍增。书中包含覆盖10个典型办公场景、50多个具体岗位的125个实战案例，每个案例都配有详细的操作步骤和精美的图示。为了提高读者的学习效率，降低学习成本，本书还附赠了150分钟同步教学视频、170多个素材与效果文件。28款AI工具（附录中10款）：百度文库、腾讯文档、讯飞智文、Kimi、通义、橙篇、文

"基于Python 3.8.1与PyCharm IDE，首先介绍编写Python程序需要了解的一些基本概念。然后，介绍各种数据类型、数据存储方法、数据集合创建方法、for循环、if语句与while语句等。另外，本书还将介绍用户输入获取、用户交互、程序的重复利用、类的扩展、程序报错的处理方法。在充分学习这些基础知识后，本书最后介绍如何为程序编写测试。
本书可以作为信息科学、数据科学、计算机类专业的入门教材，也可以用作相关专业技术人员或科普爱好者的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。

本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。

自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于大语言模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练语言模型和大语言模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练语言模型和大语言模型三部分：基础知识部分主要介绍自然语言处理和深度学习的基础知识、基本工具集和常用数据集；预训练语言模型部分主要介绍语言模型、预训练词向量、预训练语言模型的实现方法和

"本书以前端工程化所需掌握的技能为主线，以理论基础为核心，引导读者从基础到进阶再到实战的渐进式学习前端工程化。本书主脉络从基础的能够进行配置化的使用工具进行工程化搭建，到能够改善部分工程化工具，再到能够结合实际业务需求进行灵活的定制工程化工具，让读者循序渐进地掌握工程化的一些实现能力，从而能够闭环开发流程、产品流程甚至企业管理流程，从而提升整体的效率，节约成本，为企业赋能。
本书共21章，分为基础篇、进阶篇及实战篇。基础篇（第1~8章）主要讲述了前端工程化的一些基础，包括框架、组件库、包管

本书系统全面地介绍了云计算和容器技术的原理、架构和应用。内容主要包括云计算基础，Docker 核心原理与应用，容器云平台技术与实践以及分布式系统中如数据存储计算、协调服务与设计、测试与监控等的设计与实现。每部分内容以原理、架构、案例和最佳实践的思路展开，并通过丰富的案例练习与讲解，帮助读者深入理解核心知识，上手实际项目开发。本书适合从事云计算和容器技术工作的专业人员，如系统管理员、开发工程师、架构师等阅读学习，也可供计算机科学、信息技术领域的研究人员与师生参考。

本书深入剖析了主流开源分布式系统模式，包括模式中的常见问题和解决方案，并展示了Kafka和Kubernetes等系统的真实代码示例，以帮助企业架构师和开发人员更好地理解这些系统的工作原理，以及分布式系统的设计原则，为应对数据存储在多台服务器上时可能出现的各种问题做好准备。通过阅读本书，读者将:了解什么是分布式系统，以及为什么需要分布式系统。更深入地理解分布式系统模式设计所面临的挑战，以选择合适的云服务和产品。理解包括数据库、内存数据网格、消息代理，以及各种云服务在内的系统的实现原理。自信地浏览开