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深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

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与开源生态为核心样本，系统解析其如何推动全球AI技术权力转移与产业深度变革。

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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

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《OpenCV计算机视觉开发实践:基于Python》共20章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平

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全书共18章。第1章多线程并发经典案例、第2~5章IO字节输入输出流、第6章框架基石反射机制、第7章类加载器、第8章网络基础知识、第9章BIO下的Socket套接字、第10章NIO下的缓冲区、第11章NIO下的字符编解码、第12章

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