本书用10章对大语言模型进行全面且深入的介绍。

首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论，帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后，详细介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。此外，介绍提示工程和工程实践等方面的内容，帮助读者了解大语言模型的应用和实际操作过程。最后，介绍如何从零开始微调大语言模型，辅以代码示例，帮助读者更好地应用这些技术。

本书从内网渗透测试红队的角度，由浅入深，全面、系统地讨论了常见的内网攻击手段和相应的防御方法，力求语言通俗易懂、示例简单明了，以便读者领会。同时，本书结合具体案例进行讲解，可以让读者身临其境，快速了解和掌握主流的内网渗透测试技巧。阅读本书不要求读者具备渗透测试的相关背景知识。如果读者有相关经验，会对理解本书内容有一定帮助。本书可作为大专院校网络安全专业的教材。

选择微服务还是单体，这似乎是一个无须讨论的话题，这个年代还有单体的存身之地吗？沃恩和托马什对此的回答是，不仅有，而且许多组织适合使用单体架构。两位作者用一个贯穿全书的例子深入探讨了面向战略创新的架构设计问题。本书共12章，分4部分。第1部分从战略高度介绍了架构决策的重要性及其带来的影响，以及几种战略学习工具和事件优先建模。第2部分讲述了推动业务创新的几种工具，并对DDD进行了简单的介绍。第3部分具体谈论了事件优先架构和实现它的几种方式。第4部分回答了微服务还是单体这个有争议性的问题，讨论了单体和

本书像牡蛎一样，去芜存菁，将作者五十年来在软件工程领域摸爬滚打得来的经验教训凝结为软件开发珠玑。它围绕需求、设计、项目管理、文化与团队合作、质量、过程改进几个方面，在软件工程的各个角落中挖掘出也许对大家有用的经验教训，让大家在自己的相关职业生涯（包括但不限于研发各领域的工程师、产品经理、设计师、项目经理等）中少走一些弯路，更能如鱼得水。

随着数字化时代的到来，各行各业投入到IT建设中的资金越来越多，如何确保IT投资价值最大化，做好需求分析工作是重中之重。本书将通过生动的实践案例、深刻的隐喻故事帮助读者建立“业务驱动的、用户导向的需求思想”，并针对价值需求、功能需求、数据需求和非功能需求四条主线，帮助读者构建清晰有效的需求分析路径。本书可作为计算机软件专业本科生、研究生和软件工程硕士研究生的软件需求分析教材，也可作为软件工程、软件开发管理培训的教材，更是一线项目经理、业务分析师（BA）、B端产品经理、需求分析人员、甲方需求管理人员

本书从渗透测试实战出发，将关键知识点进行梳理，从外网和内网两个方面讲解渗透测试技术，在内容设计上兼顾初学者和安全领域从业人员。本书首先从基本环境搭建讲起，再到实战中非常重要的情报收集技术，由浅入深地讲解渗透测试的基础知识和渗透测试过程中经常用到的技术要点。基础部分具体包括：渗透测试前置准备、情报收集、常见Web应用漏洞、中间件漏洞、数据库安全；在读者掌握基础知识的前提下，进入内网渗透篇章，介绍内网基础知识、内网隧道建立、权限提升、内网信息收集、内网横向移动等技术；最后通过仿真靶场实战演练，模拟渗

本书是为以数据结构、问题求解为阅读目的的读者编写的教材，以培养读者的数据结构分析、算法设计、问题求解能力为基本目标。本书读者需要掌握程序设计基础知识，并具备一定的编程能力。
本书以数据结构为主线，通过问题和案例引入内容，重点讲解利用数据结构知识求解问题的思路、算法实现与执行过程、能力拓展。全书主要内容为概论、C++编程入门、线性表、堆栈和队列、串、数组和广义表、树与二叉树、图、查找、排序、索引结构等，讲解了栈和队列、KMP、哈夫曼树与编码、最短路径、最小生成树、拓扑排序、关键路径、哈希查找

本书主要论述了数据库相关基本概念、基础理论和设计方法，共计10章，内容包括数据库系统概述、关系数据库方法、关系数据库标准语言SQL、关系规范化理论、数据库设计、数据库保护、数据组织与存储管理、MySQL数据库操作、数据库应用实例和数据库新技术等。

本书既介绍了经典的数据库理论及设计方法，又展示了目前广泛应用的开源数据库管理系统MySQL的实际操作，同时还给出了两个侧重数据库设计过程的应用系统开发实例，打通了从理论到具体DBMS应用再到实例开发三个重要环节。本书为初学者打牢理论基础的

内容涉及中间件原理与定义、发展历史、远程过程调用（RPC）、CORBA框架、组件对象模型、Web容器、消息中间件、数据访问、事务处理中间件、池化和负载均衡、Web服务、微服务等，屏蔽系统异构性，将复用等驱动软件发展的思想作为主线贯穿全书。第1～3章介绍中间件技术的背景知识、基本理论和早期的经典框架，第4～11章按功能和支撑技术分类介绍典型的中间件技术。各章内容自成体系，读者可根据需要学习。

基于Java技术栈介绍相应的框架和技术，设计了相应的编程案例，帮助读者巩固对中间件技术的理解

本书主要介绍神经网络、深度学习和自然语言处理的基本原理、方法和应用，全书分为3部分，每部分涵盖了不同的主题: 第1部分(第1～3章)介绍神经网络和深度学习的基础知识，包括人工神经网络的起源和发展，神经网络的表示方法、数学基础理论和机器学习基础，以及表征学习的概念；第2部分(第4章和第5章)介绍自然语言处理和转换器网络；第3部分(第6～10章)介绍自然语言处理的案例分析，包括文本分类任务、实体识别、文本生成和文本摘要的方法和技术、基于评审的问答系统等。
本书是学习并实践神经网络、深度学习和自