本书围绕 Kubernetes 云原生数据基础设施,介绍了如何通过 Kubernetes 管理数据存储,如何通过 Helm 和 Operator 在 Kubernetes 上自动部署和管理数据库,阐述了数据流式传输和数据分析的过程,探讨了在机器学习及其他新兴用例中如何使用 Kubernetes 云原生数据等。本书不仅深入阐述了云原生基础设施的发展历程和处理方式,而且分门别类地为每个场景提供了可以直接运行的示例代码,以便读者学习和练习。本书结构与英文原版保持一致,是 DaoCloud 云原生数据存
本书共包括7章,涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调,提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题,这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型,以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读,也适
本书是中国互联网络信息中心近年来参与网络空间国际治理部分工作成果的汇编。全书共分七个专题,从不同侧面切入,介绍了网络空间国际治理机制的基本面和主要矛盾,探讨了网络空间国际规范的现状与未来,围绕数据和互联网基础资源两个关键要素以美欧为重点研究对象深入探讨了在全球数字化转型背景下网络空间国际治理的突出问题,并概述了我国网络空间治理的现状和部分的建议方案。本书主要面向对网络空间国际治理感兴趣的读者,对互联网国际交流合作、数字化发展、国际关系等领域的从业人员也具有一定的参考价值。
本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果,在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程,能充分挖掘和利用大语言模型的潜力,提升效率、促进创新,并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程,提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用,以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术,并通过案例和实践指导,帮助读者掌握和应用提示工程,以取得更好的成果。本书适合从事A
本教材从编程的角度“解剖”了深度学习的底层技术,通过介绍使用Python库实现经典的深度学习框架的过程,逐步向读者呈现深度学习的本质;用典型示例深入剖析深度学习在计算机视觉和自然语言处理方面的应用,同时介绍这些示例的TensorFlow实现,并在配套代码中给出相应的飞桨实现,以便读者深刻理解深度学习框架的技术细节;通过目标检测、中文文本分类、超越文本分类和视频动作识别等,为读者呈现最前沿的深度学习技术。本教材可作为高职院校人工智能相关专业学生的教材,也可作为相关培训机构的培训资料。对于广大的Py
本书以LabVIEW为讲解对象,围绕LabVIEW编程环境、编程处理数据的方法手段、提升编程的技巧进行编排,详尽介绍了LabVIEW常用的编程方法、编程技巧和应用实例。全书共11章,其中:第1~6章介绍了LabVIEW基本编程知识,包括LabVIEW概述、LabVIEW编程环境、LabVIEW数据处理基础、LabVIEW数据处理进阶、LabVIEW程序设计、NI数据采集基础等内容;第7~11章介绍了LabVIEW结合NI进行传感器数据采集的实践。本书内容丰富、条理清晰、实用性强,充分讲解编程技巧
“零信任”(Zero Trust),这一安全行业内的热词正在迅速从“营销”概念向务实转变,从安全范式向落地实践过渡,并在逐渐验证面对新安全威胁时其有效性和前瞻性。本书首先介绍零信任的起源、概念,其次介绍零信任的关键技术及框架,接着列举部分零信任的实践应用,最后对零信任进行总结和展望。另外,本书还对零信任的一些行业应用案例进行梳理,以期对计划实施零信任的企业单位及安全从业人员提供一些参考和启发。安全行业没有“银弹”,零信任也不例外。零信任仍然在不断发展和完善之中,还有很多需要改进的地方,如在落地过
本书全面介绍了基于无线传感器网络的目标定位和跟踪系统的基本理论,对现有目标定位与跟踪系统进行了深入分析,提供了基于无线传感器网络构建目标定位与跟踪系统的方法,给出了基于RSSI和无线传感器网络的目标定位与跟踪系统实现途径,以及利用人工神经网络实现动态环境下运动目标跟踪的过程。本书给出了利用MATLAB编写的主要算法实现例程,可以为设计和实现高效的无线传感器网络定位跟踪系统提供有益帮助。 全书深入浅出、通俗易懂,与实际应用结合紧密,可以为从事无线传感器网络及目标定位与跟踪技术研究的高年级学生、高校
本书以 Excel 2021 为蓝本,全面系统地介绍了 Excel 365 & Excel 2021 函数与公式的技术原理、应用技巧与实战案例。内容包括函数与公式基础,文本处理、查找引用、统计求和、Web 类函数、宏表函数、自定义函数、数据库函数等常用函数的应用,以及数组公式、动态数组、多维引用等。 本书采用循序渐进的方式,由易到难地介绍各个知识点,适合各个水平的 Excel 用户,既可作为初学者的入门指南,又可作为中、高级用户的参考手册。
本书较完整地讲解了数据挖掘和机器学习的基本概念、基本算法原理和应用技术。本书用通俗的语言和实例解释了抽象的概念,并将抽象概念融合到具体的案例中,以便于读者理解和掌握。本书在编写过程中力求做到语言精练、概念清晰、取材合理、深入浅出、突出应用,为读者进一步从事数据分析、应用、开发和研究奠定坚实的基础。本书既可作为高等院校信息类和管理类专业的数据挖掘或机器学习课程的教材,也可作为科研人员、工程师和数据分析爱好者的参考书。