Java并发编程之美

本书采用“任务驱动”的编写模式，由浅入深、循序渐进、系统地介绍了JavaWeb开发的相关知识。通过实际应用的案例，帮助读者巩固所学知识，以便更好地进行开发实践。全书共15章，内容涵盖了JavaWeb开发基础知识、Servlet接收GET请求数据、Servlet接收POST请求数据、Servlet生成HTTP响应数据、异步请求和异步响应、会话控制技术：Cookie与Session、过滤器Filt

本书分为三篇，共12章。第一篇：基础篇，包括第1-4章，介绍了uni-app的特点和优势、环境搭建、HBuilderX开发工具的安装和使用，以及uni-app的一些基础知识。第二篇：进阶篇，包括第5-9章，介绍了uni-app的基础配置、相关组件、导航栏、高效开发技巧，以及uniCloud云开发平台。第三篇：实战篇，包括第10-12章，通过第一个实战，介绍了如何使用uni-app开发小程序；通过第

本书采用常用技术与真实案例相结合的讲解方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

本书分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。

本书为广受读者喜爱的畅销书升级版，旨在让读者快速、简单地上手大模型应用开发。本书为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如RAG、GPT-4新特性的应用解析等。本书提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流

这是一套从Android性能优化本质入手，指导读者实现从硬件层到操作系统层再到应用层全面优化的实战方法论。本书由Android方向Google开发者专家撰写，融合了作者10年大厂实战经验，其中不仅包括作者实操过的监控、优化、防劣化等方向的各种典型案例，还包括多个实战小技巧，可以帮助读者解决工作中遇到的90%以上的能优化问题。本书内存、速度和流畅性、稳定性、包体积、耗电、磁盘占用、流量、降级这8个方

本书以昇腾算子编程语言AscendC的高效开发为核心，系统介绍华为面向人工智能的昇腾AI处理器架构、硬件抽象及其软件栈。本书由浅入深，通过案例讲解知识点，理论与实践并重。全书分为6章，分别介绍了昇腾AI处理器软硬件架构、AscendC快速入门、AscendC编程模型与编程范式、AscendC算子开发流程、AscendC算子调试调优和AscendC大模型算子优化。本书适合人工智能产业的研

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他