本书以SQL操作为基础，专注于数据分析的具体应用。主要内容包括：数据库入门、数据表基本操作、MySQL函数、数据基础查询、数据高级查询、数据表更新、视图、索引、存储过程、数据库备份与恢复、数据库性能优化，以及实战案例等。

"《Transformer深度解析与NLP应用开发》系统解析Transformer的核心原理，从理论到实践，帮助读者全面掌握其在语言模型中的应用，并通过丰富案例剖析技术细节。《Transformer深度解析与NLP应用开发》共12章，内容涵盖Transformer模型的架构原理、自注意力机制及其相对于传统方法的优势，并详细剖析BERT、GPT等经典衍生模型的应用。书中围绕数据预处理、文本分类、序列标注、文本生成、多语言模型等核心任务，结合迁移学习、微调与优化技术，展示Transformer在语义

"《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法进阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法进阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、I

语音是最有效的人机交互方式之一。人工智能与传统语音技术相结合使其在家居、可穿戴、机器人、车载等智能终端设备上得到了普及。终端设备具有低资源、实时性、应用场景复杂多变等特点，对算法提出了更严格的要求。本书介绍了面向端侧设备的若干智能语音处理技术，书中主要采用了传统信号处理与深度学习相结合的方法论，并且介绍了在实际工程应用中的若干心得，适合于理工科高年级本科生、研究生，以及语音领域的工程师阅读。

本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。

本书围绕ChatGPT背后的技术原理、发展历程及广泛应用进行介绍，深度解析了ChatGPT这一生成式AI对话大模型的崛起与影响。
本书首先探讨了ChatGPT的本质与内涵，包括深度学习、自然语言处理、Transformer模型等核心概念，为读者揭示了ChatGPT的技术基础；接着，分析了ChatGPT火爆全球的原因，探讨了其核心优势、社会影响及潜在应用场景；同时，本书还追溯了ChatGPT的起源与发展历程，讲述了OpenAI的崛起之路和产品创新。此外，本书也关注ChatGPT的能力边界与局

本书系统性地介绍了人工智能大模型 DeepSeek 的核心技术与多元应用，书中通过详细案例和实操步骤，展示了如何利用DeepSeek进行AI辅助办公、AI辅助写作、AI图片设计、AI视频创作和AI辅助编程。本书是提升个人和团队生产力的全面指南，能够帮助读者在数字化时代保持竞争力。

本书将挑战你对用户体验（UX）研究的先入之见，并鼓励你思考表象背后的本质。你将了解如何规划和进行UX研究、分析数据、说服团队针对研究结果采取行动，并在UX领域规划自己的职业生涯。本书将帮助你从更具战略性的视角看待产品设计，以便更好地专注于优化UX。UX研究者、设计师、项目经理、敏捷教练、业务分析师和市场营销经理都将在书中找到工具、灵感和想法来激活思维、激励团队并提高技能水平。在最新修订的第二版中，作者着眼于过去几年中UX研究方法的变化：为什么你不能只使用远程UX研究方法、如何处理难以应付的测试参

《AI处理器硬件架构设计》基于当前工业界主流的设计规格，详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理，并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括：业界主流AI处理器架构及基础背景知识（第1章）；AI处理器指令集设计与硬件架构总体设计（第2、3章）；核心计算单元，即向量处理单元、矩阵处理单元、标量处理单元的微架构设计实现（第4~6章）；数据搬运单元与存储系统设计（第7、8章）；AI处理器设计实例剖析（第9章）。
　　《AI处理器硬件架构设计》可作为从事AI处理器相关