成为解决方案架构师，必须熟练掌握各类技术栈，洞悉业务流程，本书将带你了解成为一名成功的解决方案架构师所需要了解的基本概念、设计原则和模式、架构考量以及相关的新技术。 本书是一部深度解读并实践解决方案架构师这一角色的综合性指南。书中不仅详细介绍了设计支柱、高级设计模式、反模式以及现代软件设计的云原生方面的知识，还阐述了解决方案架构师在不同层次的任务和责任——从技术架构设计的基本原则到实际项目中的难点突破，再到面对新兴技术挑战时的应对手段，都有着详尽而实用的解说。同时，作者并未忽视那些在架构设计之外同样至关重要的软技能，如沟通协调、团队领导力、创新能力，以及对于行业趋势的敏锐度等，这些都是决定一位解决方案架构师能否在实践中游刃有余、脱颖而出的关键品质。 相较于第1版，第2版与时俱进地更新了大量前沿内容，特别是针对当前热门的IT趋势，如大数据架构、人工智能架构、物联网架构等方面，进行了深度探讨和案例解析。值得一提的是，本书还前瞻性地介绍了量子计算这一尖端领域，让你有机会接触未来可能重塑IT行业的关键技术趋势，为你的职业发展铺设更加宽广的道路。

本书是一本全面深入的浏览器插件开发教程，旨在帮助读者理解并掌握创建功能强大的浏览器插件的技术和方法。本书不仅详细介绍了插件开发的理论知识，同时还提供了丰富的实战代码，使读者能够通过实际操作来巩固和提升技能。全书共12章。第1~3章为背景与理论介绍，包括浏览器发展背景介绍、Chrome浏览器插件基础以Manifest新特性的介绍，如service-worker、declarativeNetRequest API、promise等。第4~11章则是每个知识点的分章节介绍，包括插件的基本架构、弹出界面与配置界面详解、内容组件详解、background脚本详解、权限详解、浏览器扩展API详解、网络通信等内容，每章都配有对应的实战代码，使理论知识得到实际应用。最后的第12章是项目实战，通过完整的项目案例，帮助读者快速上手，将前面学习的知识融会贯通。本书的特色在于它理论与实战并重的教学方式。每章的理论介绍都配备了对应的实战代码，使读者可以在理解原理的同时，通过编写和测试代码来提升技能。这种强调实践的方法，使本书成为那些希望快速上手浏览器插件开发的读者的理想选择。无论你是初学者，还是有一定基础想要进一步提升的开发者都能从本书中获益。

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源，数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据资产化、盒装数据、数据资产评估、数据资产入表、数据资产管理、数据资产定价、数据资产运营和数据市场等内容。本书在第1版的基础上依据近年数据资产研究和实践的发展进行了修订，此次修订增加了盒装数据、数据资产入表等新的内容，其他章节也增加了新的内容，并更新了第1版中的一些文字表述。本书适合数据资产研究和实践者阅读，包括政府机关、证券投资、资产管理、企事业单位等与数据资产相关的人员，也适合财会、经济、数据科学、大数据技术等专业的师生参考。

《React与React Native 跨平台开发：使用JavaScript与TypeScript构建网页端、桌面端和移动端应用》详细阐述了与 React和 React Native相关的基本解决方案，主要包括为什么选择 React、使用 JSX渲染、理解 React组件和 Hooks、React方式中的事件处理、打造可复用组件、 TypeScript类型检查和验证、使用路由处理导航、使用延迟组件和 Suspense进行代码分割、用户界面框架组件、高性能状态更新、从服务器获取数据、 React中的状态管理、服务器端渲染、 React中的单元测试、为什么选择 React Native、React Native内部机制、快速启动 React Native项目、使用 Flexbox构建响应式布局、屏幕间的导航、渲染项目列表、地理位置与地图、收集用户输入、响应用户手势、显示进度、展示模态屏幕、使用动画、控制图像显示、离线使用等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

Meta Learning得到的算法能依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间， 进而在新环境中通过累计经验提升表现性能，是走向机器自主学习和迈向强人工智能的关键一步。 本书适用于所有对人工智能感兴趣的读者。作者面向meta learning甚至是机器学习的初学者，从学习者的视角，通俗易懂地描述meta learning的基本概念、原理和理论体系， 并在此过程中同步展开一些有意义的实践，逐步引导读者获得学习的快乐和成就！

本书是一本让读者轻松掌握人工智能绘画技术的专业书籍。书中不仅详细介绍了 Stable Diffusion 的基础知识和高级技巧，还分享了作者在实践中的创作经验，逐步引导读者深入学习和探索 AI 绘画的奥秘。书中涵盖了 Stable Diffusion 的界面设置、基础操作、提示词权重、ControlNet 局部重绘与修复放大等功能，还包含 LoRA 模型应用、商业实战案例、模型融合等高级内容，并提供详细参数、步骤及视频讲解，助力读者掌握该 AI 绘画软件。本书适合对 AI 绘画技术感兴趣的艺术家、设计师、技术爱好者以及任何希望在艺术创作中融入人工智能的读者，旨在帮助他们提升创作技能，激发创新思维。

古籍数字化是一项复杂而重要的工作，它不仅有助于保护和传承中华优秀传统文化，还为学术研究和文化传播提供了强有力的支持。本书深入探讨了古籍数字化的重要性及其面临的挑战，详细介绍了古籍数据、深度学习在古籍数字化领域的应用场景及其应用潜力，并针对古籍文本数据的碎片化问题进行了深入分析。此外，书中还讨论了基于深度学习的古籍数字化过程中的数据预处理、数据标注和模型优化等问题，提出了一系列解决方案，为读者提供了可借鉴的经验和方法。本书适合古籍保护与研究人员、图书馆和档案馆工作人员、计算机科学与技术领域的学者，以及对古籍数字化感兴趣的读者参考和使用。

《LangChain核心技术与LLM项目实践》全面系统地介绍了LangChain的主要功能模块及具体应用，深入探讨了LangChain在企业应用实践中的深度开发、技术优化及其核心技术。《LangChain核心技术与LLM项目实践》共12章，从大语言模型的基础知识入手，涵盖任务链的设计、内存模块的管理、表达式语言的使用、Agent系统的实现、回调机制、模型I/O与数据检索等方面的内容，并通过代码示例和应用场景，逐步引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务链设计等高级技术，最后，从需求分析、架构设计到代码实现，详细展示了如何运用LangChain技术开发一个企业级智能问答系统，帮助开发者打造高效、可靠的企业级解决方案。《LangChain核心技术与LLM项目实践》从入门到高级，聚焦于前沿技术与落地实践，适合大模型及LangChain开发人员、高校学生以及对LangChain开发感兴趣的人员和研究人员阅读，也适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。

C#的应用领域极广，是编程语言中的翘楚。作为畅销的C#系列图书的最新版本，本书涵盖C#12和.NET 8的所有最新功能，将帮助你夯实基础，让你自信地使用最新C#和.NET构建项目。《C# 12和.NET 8入门与跨平台开发（第8版）》讨论面向对象编程、编写函数、测试函数调试函数及实现接口等主题；介绍.NETAPI，这些API可执行多种任务，如管理和查询数据，使用文件系统、序列化。你可用ASP.NET Core来构建和部署本书列举的跨平台示例应用程序，如网站和服务《C# 12和.NET 8入门与跨平台开发（第8版）》示例中融入了.NET 8的增强功能，使用类型别名和主构造函数来实现简洁的、表达力强的代码。你将使用新增的、内置的保护子句来可靠地处理错误，并探索ASP.NET Core 8中简化的缓存实现。你还将看到，在发布过程中使用原生的AOT编译能够缩短启动时间和减少内存占用。你还将使用Visua Studio 2022中新增的HTTP编辑器来完善测试和调试过程。本书甚至介绍了Blazor全栈，它提供的统一托管模型能够实现无可比拟的Web开发灵活性。主要内容：•C# 12的新功能，包括类型别名和主构造函数•ASP.NET Core 8最小APIWeb服务的原生AOT发布功能•通过Blazor全栈、Razor Pages等ASP.NET Core技术构建沉浸式Web应用•使用Entity Framework Core模型来无缝地集成和更新数据库•使用LINO来查询和操纵数据•使用Web API和最小API构建和使用功能强大的服务

《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在语义匹配、问答系统和文本聚类等场景中的实际应用。针对企业级开发需求，还特别介绍了ONNX与TensorRT优化推理性能的最佳实践，为大规模数据处理及低资源部署提供了解决方案。《Transformer深度解析与NLP应用开发》兼具理论深度与实际应用价值，内容系统，案例丰富，适合大模型及NLP研发人员、工程师、数据科学研究人员以及高校师生阅读与参考。