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 本書將教您大型語言模型（LLMs）的基本概念以及與之相關的技術。本書從介紹對話式人工智能（如ChatGPT）的興起開始，并探討它們與大型語言模型更廣泛領域的關系。接下來，您將了解自然語言處理（NLP）及其核心概念，以及它們是如何促成LLMs的興起。之后，您將深入了解變換器模型及其特性，比如自我關注（self-attention），這些特性如何增強語言建模的能力，以及LLMs的獨特能力。本書最后探討了各種LLMs的架構，以及它們不斷增長的能力所帶來的機遇——以及誤用的風險。完成本書后，您將對LLMs有深入的理解，并準備好將它們應用到自己的項目中。您將學到：

• 掌握LLMs的基本概念
• 深入了解NLP的概念和方法多年來的演變
• 理解變換器模型和注意力機制
• 探索不同類型的LLMs及其應用
• 了解流行LLMs的架構
• 深入了解LLMs的誤解和關切，以及如何最佳利用它們 本書適合以下讀者：
• 任何對學習NLP、LLMs以及深度學習最新進展的基礎概念感興趣的人

封底介紹：本書將教您大型語言模型（LLMs）的基本概念以及與之相關的技術。書籍從介紹對話式人工智能（如ChatGPT）的興起開始，并探討它們與大型語言模型更廣泛領域的關系。接下來，您將了解自然語言處理（NLP）及其核心概念，以及它們是如何促成LLMs的興起。之后，您將深入了解變換器模型及其特性，比如自我關注（self-attention），這些特性如何增強語言建模的能力，以及LLMs的獨特能力。本書最后探討了各種LLMs的架構，以及它們不斷增長的能力所帶來的機遇——以及誤用的風險。完成本書后，您將對LLMs有深入的理解，并準備好將它們應用到自己的項目中。您將：

• 掌握LLMs的基本概念
• 深入了解NLP的概念和方法多年來的演變
• 理解變壓器模型和注意力機制
• 探索不同類型的LLMs及其應用
• 了解流行LLMs的架構
• 深入了解LLMs的誤解和關切，以及如何最佳利用它們

使用 R 將數據轉化為洞察、知識和理解。通過這本實用的書籍，有抱負的數據科學家將學會如何使用 R 和 RStudio 進行數據科學工作，以及 tidyverse —— 一系列為使數據科學快速、流暢和有趣而設計的 R 包。即使你沒有編程經驗，這個更新版也會讓你很快開始進行數據科學工作。你將學會如何導入、轉換和可視化你的數據，并溝通結果。你還將全面了解數據科學周期的大局，并掌握管理細節所需的基本工具。為了適應 tidyverse 的最新功能和最佳實踐，新章節將教你如何從電子表格、數據庫和網站獲取數據。練習題將幫助你鞏固學到的知識。**你將了解如何：**可視化：創建用于數據探索和結果溝通的圖表 轉換：發現變量類型及與之配套的工具 導入：將數據導入 R 并轉換為便于分析的形式 編程：學習 R 的工具，以更清晰、輕松的方式解決數據問題 溝通：使用 Quarto 集成散文、代碼和結果

//www.oreilly.com/library/view/r-for-data/9781492097396/

隨著技術的進步、快速的市場和系統的更高復雜性，軟件工程師往往會跳過軟件效率這個令人不舒服的話題。然而，戰術的、可觀察性驅動的性能優化對于每個產品來說都是至關重要的，可以節省資金并確保業務成功。 有了這本書，任何工程師都可以學習如何有效、專業、無壓力地提高軟件效率。作者bartzuomiej potka提供了使您的系統更快、減少資源消耗所需的工具和知識。高效Go引導您使用Go實現更好的日常效率。此外，大多數內容與語言無關，允許您在編程或產品管理周期中引入小而有效的習慣。 這本書告訴你如何:

明確和協商效率目標 * 優化各個層次的效率 * 有效利用CPU和內存等公共資源 * 通過Prometheus、Jaeger和Parca等開源項目，使用可觀察性信號(如度量、日志記錄、跟蹤和(持續的)分析)來評估效率 * 應用go test、pprof、benchstat和k6等工具來創建可靠的微觀和宏觀基準 * 高效地使用Go和它的特性，如切片、泛型、goroutine、分配語義、垃圾收集等等!

《自然語言處理深度學習》教你如何使用Python和Keras深度學習庫創建高級NLP應用。您將學習使用最先進的工具和技術，包括BERT和XLNET、多任務學習和基于深度記憶的NLP。精彩的示例為您提供了各種真實的NLP應用程序的實際操作經驗。另外，詳細的代碼討論向您展示了如何使每個示例適合您自己的使用!

//www.manning.com/books/deep-learning-for-natural-language-processing

近幾十年來，計算機一直在努力理解語言。在語言學、計算機科學、統計學和機器學習等學科的支持下，計算語言學或自然語言處理(NLP)領域在眾多科學期刊、會議和行業積極參與的支持下，已經全面發展起來。像谷歌、Facebook、IBM和微軟這樣的大型科技公司似乎已經把他們在自然語言分析和理解方面的努力放在了優先位置，并逐步為自然語言處理社區提供數據集和有用的開源軟件。目前，深度學習正日益主導著自然語言處理領域。

對于渴望加入這一激動人心的領域的人來說，面向深度學習的NLP社區的新發展速度之快可能會讓人望而生畏。一方面，描述、統計和更傳統的機器學習方法與深度學習神經網絡的高度技術性、程序性方法之間似乎存在很大的差距。本書旨在通過對NLP深度學習的簡單介紹，來彌合這一差距。它的目標是學生、語言學家、計算機科學家、從業者以及所有對人工智能感興趣的人。讓我們把這些人稱為NLP工程師。當我還是一名學生的時候，當時缺乏系統的計算語言學課程，我幾乎拼湊了一個個人的——而且必然是不完整的——NLP課程。這是一項艱難的工作。我寫這本書的動機是為了讓有抱負的NLP工程師的旅程更容易一些，并通過向您介紹基于深度學習的NLP的基礎知識，給您一個領先的開始。

本書將為您全面介紹深度學習應用于各種語言分析任務，并輔以實際操作代碼。明確地將計算語言學的常青樹(如詞性標記、文本相似性、主題標記和問題回答)與深度學習聯系起來，將幫助您成為熟練的深度學習、自然語言處理(NLP)專家。除此之外，這本書還涵蓋了最先進的方法來挑戰新問題。

第1部分由第1、2和3章組成，介紹了深度學習的歷史、面向NLP的深度學習的基本架構及其在Keras中的實現，以及如何使用嵌入和流行的嵌入策略表示用于深度學習的文本。第2部分由第4、5和6章組成，重點是用深度學習評估文本的相似性，用帶有記憶的問答模型處理長序列，然后將這種記憶模型應用于其他NLP。第3部分由第7、8、9和10章組成，首先介紹神經注意，然后使用transformer轉到多任務學習的概念，最后實際使用BERT并檢查它產生的嵌入。

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

//www.manning.com/books/data-oriented-programming

面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

這本書涵蓋了用R總結數據的基本探索性技術。這些技術通常在正式建模開始之前應用，可以幫助開發更復雜的統計模型。探索技術對于消除或強化關于世界的潛在假設也很重要，這些假設可以通過你所擁有的數據來解決。我們將詳細介紹R中的繪圖系統以及構造信息數據圖形的一些基本原則。我們還將介紹一些用于可視化高維數據的常見多元統計技術。

這本書教你使用R來有效地可視化和探索復雜的數據集。探索性數據分析是數據科學過程的一個關鍵部分，因為它允許您尖銳地提出問題并改進建模策略。這本書是基于行業領先的約翰霍普金斯數據科學專業，最廣泛訂閱的數據科學培訓項目創建。

如果你想從程序員轉型為AI專家，這是一個理想的起點。基于Laurence Moroney極其成功的AI課程，這本介紹性的書提供了一個動手實踐，代碼優先的方法，幫助您建立信心，而您學習關鍵主題。

您將了解如何實現機器學習中最常見的場景，如計算機視覺、自然語言處理(NLP)，以及web、移動、云和嵌入式運行時的序列建模。大多數關于機器學習的書籍都是從令人生畏的高等數學開始的。本指南建立在讓您直接使用代碼的實踐經驗的基礎上。

你將學習: 如何使用TensorFlow建立模型 通過代碼示例學習機器學習的基礎知識 如何實現計算機視覺，包括圖像中的特征檢測 如何使用自然語言處理來標記和排列單詞和句子 在Android和iOS中嵌入模型的方法 如何使用TensorFlow服務在網絡和云上部署模型

//www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/

歡迎來到《程序員的人工智能和機器學習》，這是我多年來一直想寫的書，但由于機器學習(ML)的最新進展，特別是TensorFlow，它才真正成為可能。本書的目標是為你做準備，作為一個程序員，許多場景，你可以解決機器學習，目的是促使你成為一個ML和AI開發人員，而不需要博士學位!我希望你會發現它是有用的，它將增強你的信心，開始這一美妙和有價值的旅程。

這本書主要由兩部分組成。第一部分(1-11章)討論了如何使用TensorFlow為各種場景構建機器學習模型。它帶你從最初的原理——用一個只包含一個神經元的神經網絡建立一個模型——到計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分(12-20章)將介紹如何將模型放在Android和iOS上，在瀏覽器中使用JavaScript，并通過云提供服務。大多數章節都是獨立的，所以你可以順便學習一些新的東西，或者，當然，你可以從頭到尾讀一遍。

目錄內容： Foreword

Preface I. Building Models

1. Introduction to TensorFlow

2. Introduction to Computer Vision

3. Going Beyond the Basics: Detecting Features in Images

4. Using Public Datasets with TensorFlow Datasets

5. Introduction to Natural Language Processing

6. Making Sentiment Programmable Using Embeddings

7. Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

8. Using TensorFlow to Create Text

9. Understanding Sequence and Time Series Data

10. Creating ML Models to Predict Sequences

11. Using Convolutional and Recurrent Methods for Sequence Models

II. Using Models

12. An Introduction to TensorFlow Lite

13. Using TensorFlow Lite in Android Apps

14. Using TensorFlow Lite in iOS Apps

15. An Introduction to TensorFlow.js

16. Coding Techniques for Computer Vision in TensorFlow.js

17. Reusing and Converting Python Models to JavaScript

18. Transfer Learning in JavaScript

19. Deployment with TensorFlow Serving

20. AI Ethics, Fairness, and Privacy

Index

學習設計、構建和部署由機器學習(ML)支持的應用程序所必需的技能。通過這本親力親為的書，您將構建一個示例ML驅動的應用程序，從最初的想法到部署的產品。數據科學家、軟件工程師和產品經理—包括有經驗的實踐者和新手—將逐步學習構建真實的ML應用程序所涉及的工具、最佳實踐和挑戰。

作者Emmanuel Ameisen是一位經驗豐富的數據科學家，他領導了一個人工智能教育項目，通過代碼片段、插圖、截圖和對行業領袖的采訪展示了實用的ML概念。第1部分將告訴您如何計劃ML應用程序并度量成功。第2部分解釋了如何構建一個工作的ML模型。第三部分演示了改進模型的方法，直到它滿足您最初的設想。第4部分介紹部署和監控策略。

這本書會對你有所幫助:

• 定義你的產品目標，設置一個機器學習問題
• 快速構建第一個端到端管道并獲取初始數據集
• 訓練和評估您的ML模型并解決性能瓶頸
• 在生產環境中部署和監控您的模型

和其他主要語言一樣，掌握C語言可以帶你去一些非常有趣的新地方。在它首次出現近50年后，它仍然是世界上最流行的編程語言，并被用作全球工業核心系統的基礎，包括操作系統、高性能圖形應用程序和微控制器。這意味著，在尖端產業的尖端領域，如游戲、應用程序開發、電信、工程、甚至動畫制作，都需要熟練的C語言用戶來將創新的想法轉化為順利運行的現實。

為了幫助您達到使用C語言的目的，第2版《C Programming For Dummies》涵蓋了開始編寫程序所需的所有內容，從邏輯上指導您完成開發周期:從最初的設計和測試到部署和實時迭代。到最后，您將熟練地掌握干凈的編程應該做什么和不應該做什么，并且能夠輕松地生成優雅而高效的源代碼的基本(或不那么基本)構建塊。

編寫和編譯源代碼 鏈接代碼以創建可執行程序 調試和優化您的代碼 避免常見的錯誤

無論你的目的地是科技行業、初創企業，還是只是為了在家消遣而開發，這本易于遵循、內容豐富、有趣的C編程語言指南都是實現這一目標最快、最友好的方式!

//file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

首先加速介紹R生態系統、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。通過使用許多例子和項目，這本書教你如何將數據導入R，以及如何使用R處理這些數據。一旦基礎扎實，《實用R 4》的其余部分將深入具體的項目和例子，從使用R和LimeSurvey運行和分析調查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執行高級統計分析。然后，您將看到在沒有統計信息的情況下R如何工作，包括如何使用R自動化數據格式化、操作、報告和自定義函數。

本書的最后一部分討論了在服務器上使用R;您將使用R構建一個腳本，該腳本可以運行RStudio服務器并監視報表源的更改，以便在發生更改時向用戶發出警報。這個項目包括定期電子郵件提醒和推送通知。最后，您將使用R創建一個定制的個人最重要信息的每日綱要報告，例如天氣報告、每日日歷、待辦事項等等。這演示了如何自動化這樣一個過程，以便用戶每天早上導航到相同的web頁面并獲得更新的報告。

你將學到什么

• 設置并運行R腳本，包括在新機器上的安裝以及下載和配置R
• 使用RStudio Server將任何機器變成可從任何地方訪問的強大數據分析平臺
• 編寫基本的腳本并修改現有的腳本以滿足自己的需要。
• 在R中創建基本的HTML報告，根據需要插入信息
• 構建一個基本的R包并發布它

這本書是給誰的

• 建議您之前接觸過統計學、編程和SAS，但不是必需的。