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本书共分8章：第1章主要介绍大模型机器发展现状，阐述提示词工程的重要性与意义，为后续部分奠定理论基础；第2-4章主要介绍了提示词基础、设计及优化与评估；第5章和第6章主要介绍了跨模态提示词的基本内容，包括文生图提示词与文生视频提示词以及未来面对的挑战与局限；第7章为实战案例，介绍了在各种应用案例中应该如何撰写提示词，才能让大语言模型生成符合人们需求的结果；第8章为附录。

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变点问题是当前统计学和计量经济学领域的研究热点之一。本书介绍了模型误差为相依过程的均值变点模型，该模型涵盖了长记忆和中期记忆两种情形。在时间序列模型的框架下，探讨了多变点的估计问题；在面板数据的分析中，分别对均值的单公共变点和多公共变点进行了估计。本书建立了相依数据的均值变点估计量的渐近理论，包含相合性、收敛速度和极限分布等。此外，本书还通过蒙特卡洛随机模拟实验和实际数据分析验证了估计量的有限样本性质和理论方法的实用性。本书可供高等院校统计学、计量经济学等相关专业的学生、教师及科研工作者阅

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本书共分为4篇：认知篇，阐述大数据计算或存储引擎发展至今，最终都会选择以SQL作为统一查询语言的原因，以及这种选择的利弊；原理篇，透过现象看本质，以几个主流的引擎框架为例，通过深入源码的方式探索SQL执行背后的秘密；实践篇，详细描述引擎查询优化器的两大优化策略，以及各自的实现原理、示例和局限性，以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本，探索SQL优化的解决思路和方法论，以及配置参数、调整存储和查询语句改写等的方法，从不同的视角对SQL语句进行优化；案例篇，以实践篇的各种真实需