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在《開發人員的LLM提示工程》一書中，我們全面探討了LLM的世界以及為之制定有效提示的藝術。 本指南從基礎入手，探索了自早期以來自然語言處理（NLP）的演變，直到我們今天所接觸到的復雜的LLM。您將深入了解如GPT模型之類的模型的復雜性，理解它們的架構、能力和細微差別。 隨著我們的進展，本指南強調了有效提示工程及其最佳實踐的重要性。雖然像ChatGPT（gpt-3.5）這樣的LLM非常強大，但只有在有效溝通的情況下才能實現它們的全部潛力。這就是提示工程的重要性所在。這不僅僅是向模型提問；還包括措辭、上下文和理解模型的邏輯。

通過專門講解Azure Prompt Flow、LangChain和其他工具的章節，您將獲得實踐經驗，學會制定、測試、評分和優化提示。我們還將探討如Few-shot Learning（少樣本學習）、Chain of Thought（思維鏈）、Perplexity（困惑度）和ReAct以及General Knowledge Prompting（通用知識提示）等高級概念，使您全面理解該領域。

本指南旨在提供實踐見解和練習，確實，隨著您的進展，您將熟悉幾個工具：

• openai Python庫：您將深入到OpenAI的LLM的核心，并學會如何互動和微調模型，以實現精確的、符合特定需求的輸出。
• promptfoo：您將掌握制定有效提示的藝術。在整個指南中，我們將使用promptfoo來測試和評分提示，確保它們為實現預期結果而優化。
• LangChain：您將探索LangChain框架，該框架提升了由LLM驅動的應用。您將深入了解提示工程師如何利用這個工具的力量來測試和構建有效的提示。
• betterprompt：在部署前，測試是必不可少的。使用betterprompt，您將確保LLM提示準備好用于現實世界的場景，并根據需要進行完善。
• Azure Prompt Flow：您將體驗Azure工具的視覺界面，簡化基于LLM的AI開發。您將設計可執行的流程，整合LLM、提示和Python工具，確保對提示的藝術有一個全面的理解。

對于MySQL來說，其受歡迎的代價是用戶提出了大量關于如何解決特定數據相關問題的疑問。這就是這本“烹飪書”派上用場的地方。當你需要快速的解決方案或技巧時，這個實用的資源為你提供了大量短小、有針對性的代碼片段、數百個已經完成的示例和清晰、簡潔的解釋，幫助那些沒有時間（或專業知識）從頭解決MySQL問題的程序員。 在這個更新的第四版中，作者Sveta Smirnova和Alkin Tezuysal提供了超過200個配方，涵蓋了MySQL 5.7和8.0中的強大功能。無論是初學者還是專業的數據庫和web開發者都將深入了解如MySQL Shell、MySQL復制以及如何使用JSON等主題。

您將學習如何：

• 連接到服務器、發出查詢和檢索結果
• 從MySQL服務器檢索數據
• 存儲、檢索和操縱字符串
• 使用日期和時間
• 對查詢結果進行排序并生成摘要
• 評估數據集的特性
• 編寫存儲的函數和過程
• 使用存儲的例程、觸發器和預定事件
• 執行基本的MySQL管理任務
• 理解MySQL監控的基本原理

這段文字為MySQL的相關書籍提供了一個簡短的介紹和概述，讓讀者了解其內容和重點。

學習如何顛覆性的AI聊天機器人將改變學校、工作和更多領域。 《ChatGPT入門》為你解密這個能回答問題、寫作文、生成幾乎任何被問到的文本的人工智能工具。這個強大的生成型AI被廣泛預測將顛覆教育和商業。在這本書中，你將學習ChatGPT是如何工作的，以及如何操作它以得到滿意的結果。你還將探討使用AI生成內容的各種目的的倫理問題。由一位在人工智能前線工作了十多年的記者撰寫，這本書深入探討了ChatGPT的潛力，讓你能做出明智的決定——而無需向ChatGPT尋求幫助。 了解ChatGPT的工作方式以及它如何適應生成型AI的世界 利用ChatGPT的力量來幫助你，并避免讓它阻礙你 編寫能得到你想要的回應類型的查詢 看看ChatGPT API如何與其他工具和平臺交互 這本及時的《入門》書籍非常適合任何生活或職業可能受到ChatGPT和其他AI影響的人。ChatGPT只是冰山一角，這本書可以幫助你為未來做好準備。

盡管你可以在YouTube、博客、文章、社交媒體和其他地方找到大量關于ChatGPT的內容，但這本書是首批，如果不是第一本，關于這個主題的全面性文本，特別是針對初學者或介紹級別。并且請不要誤解。在少數AI科學家之外，每個人在接觸ChatGPT時都是初學者。請安心，知道你正在和全球數百萬其他人一起學習。 如果你已經在嘗試或使用ChatGPT，你將在這本書中找到多種方法，利用你已經知道的內容，并將新事物融入到你的努力中，以便從ChatGPT中獲得更多。請注意，對ChatGPT的討論包括解釋和提及支持ChatGPT的GPT模型，但這些模型也被用作除此聊天機器人之外的其他應用的AI模型。對類似ChatGPT的模型的引用可能意味著它們在技術上與ChatGPT相似，也可能不相似。例如，競爭模型可能有也可能沒有大型語言模型（LLMs）作為其基礎，正如ChatGPT一樣，但它們仍然被稱為“類似”，因為它們的用戶界面和功能與ChatGPT的非常相似。這樣，你可以更容易地比較和理解市場上的各種生成型AI聊天機器人，而不需要深陷技術細節。一些網址可能會跨越兩行文本。如果你正在閱讀紙質版的這本書，并想訪問其中一個網頁，只需按照文本中記錄的方式準確輸入地址，忽略行間斷開的部分。如果你正在閱讀電子書，那就簡單了；只需點擊網址即可直接進入網頁。

《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。

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

學習測試驅動開發(TDD)和行為驅動開發(BDD)背后的原理，看看Jasmine、RSpec和Cucumber是如何為你所用的。這本書探討了一些用于測試的領先技術。

您將看到如何使用Jasmine的特性與JavaScript應用程序一起工作。您將學習如何在Ruby和Rubymine中使用Mini Test和RSpec。最后，您將使用Cucumber使用BDD方法開發軟件。

對于任何web開發人員來說，理解測試自動化是一項至關重要的技能。實用的測試自動化將破壞現代web上一些重要的TDD和BDD技術。

你將學習

• 用Jasmine測試一個示例JavaScript應用程序
• 使用Jasmine 與JS Bin
• 使用Minitest進行測試驅動開發
• 用RSpec測試一個示例Ruby項目
• 使用Cucumber和Gherkin進行行為驅動開發
• 將Cucumber與RSpec集成

這本書是給誰的

• 這本書是為那些想要學習測試自動化以及更多關于測試驅動開發和行為驅動開發的人準備的。

這是一本Python編程的教科書，有許多實際的例子和練習。您將學習基本編程的必要基礎，重點是Python。這本教科書是用Latex寫的，使用Overleaf.com。

您可以在下面找到源代碼和其他示例和參考資料。

Python已經成為一種流行的編程語言，也是當今使用最多的編程語言之一。

在過去的30年里，我們創建軟件的方式發生了巨大的變化，從80年代初的個人電腦時代到今天的智能手機、平板電腦和個人電腦等功能強大的設備。

互聯網也改變了我們使用設備和軟件的方式。我們仍然有傳統的桌面應用程序，但Web站點、Web應用程序和所謂的智能手機應用程序等主導著今天的軟件市場。

我們需要找到并學習適合這個編程新時代的編程語言。

我們現在有幾千種不同的編程語言，那么我們為什么要學Python呢?我猜您需要學習不止一種編程語言才能在今天的軟件市場中生存下來，但是Python很容易學，因此它對于新程序員和更有經驗的程序員都是一個很好的起點。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

本書作者BrettSlatkin以使用場景為主導的精練教學方式，匯聚了59條優秀的實踐原則、開發技巧和便捷方案，并以實用的代碼范例來解釋它們。作者根據自己在Google公司多年開發Python基礎架構所積累的經驗，揭示了Python語言中一些鮮為人知的微妙特性，并給出了能夠改善代碼功能及運行效率的習慣用法。通過本書，你能夠了解到解決關鍵編程任務所用的佳方式，并學會編寫易于理解、便于維護且利于改進的代碼。

本書可以幫你掌握真正的Pythonic編程方式，令你能夠發揮出Python語言的強大功能，并寫出健壯而高效的代碼。Scott Meyers在暢銷書《Effective C++》中開創了一種以使用場景為主導的精練教學方式，本書作者Brett Slatkin就以這種方式匯聚了59條優秀的實踐原則、開發技巧和便捷方案，并以實用的代碼范例來解釋它們。

Slatkin根據自己在Google公司多年開發Python基礎架構所積累的經驗，揭示Python語言中一些鮮為人知的微妙特性，并給出了能夠改善代碼功能及運行效率的習慣用法。通過本書，你能夠了解到解決關鍵編程任務所用的方式，并學會編寫易于理解、便于維護且利于改進的代碼。本書核心內容包括：

● 涵蓋Python 3.x及Python 2.x主要應用領域的實用指南，以及與之配套的詳細解釋及代碼范例。

● 與函數相關的編程建議，這些建議有助于我們寫出意圖清晰、便于復用且缺陷較少的函數。

● 如何準確地表達類與對象的行為。

● 在使用元類和動態屬性時，如何避免錯誤的用法。

● 更為高效的并發及并行方式。

● 與Python內置模塊相關的編程技巧和習慣用法。

● 多人協作時所用的開發工具和實踐方式。

● 旨在改善代碼質量和程序性能的調試、測試與優化方案。