本书是一本全面介绍？Git？版本控制系统的实践指南和参考手册。这本书将帮助读者掌握？Git？的核心概念和操作技巧，同时教授如何使用？Git？进行高效的版本控制和团队协作。笔者将从？0？到？1，由浅入深地对？Git？的操作进行讲解。本书共分为？17？章，全方位围绕？Git？的使用技巧与原理进行讲解。书中绝大多数的命令都配有专门的实战案例，以帮助读者更好地理解。本书还提供了案例代码的每个步骤的源代码，以便于读者观察和思考，通过结合命令解析、概念阐述、流程图以及实战案例，帮助读者全面吸收并融会贯通所学知识。无论您是前端或后端开发工程师、在校学生或初学者，还是具有一定经验的开发者，本书都将为您提供宝贵的知识参考和指导。它将成为您学习？Git？之路上的明灯。

《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》是一本统计学科普读物，引入人们身边的多个趣味故事，将统计学看似复杂的知识用通俗易懂的方式呈现，让没有任何基础的读者也能轻松理解。本书从统计学的基础知识讲起，结合多个生活中的故事带领读者学习统计学的核心知识，并展望其在新时代背景下的特征和前景，从而让读者建立初步的统计思维，并用其判断和分析实际问题。通过阅读本书，读者会发现统计学其实距离人们并不遥远，也没有那么难，它与人们的日常生活息息相关。《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》共9章，分为3篇。第1篇基础知识，涵盖的主要内容有统计学简介、数据的基本特征、样本及其可能存在的问题等；第2篇统计分析实践，涵盖的主要内容有常用描述性统计分析方法、假设检验的基本步骤、推断性统计预测、统计决策的注意事项等；第3篇前景展望，涵盖的主要内容有大数据技术赋能后和智能化应用场景下的统计学展望以及统计预测等。《身边的统计学：AI时代的统计思维普及课》故事丰富，趣味性强，代入感强，特别适合没有任何基础的统计学初学者阅读，也适合各行各业想建立基本统计思维的人及数据分析爱好者阅读，还适合作为统计学科普读物供相关爱好者阅读。

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

本书共11章，以企业级应用为出发点，从云计算与云存储、对象存储，到MinIO的部署、MinIO服务端控制台管理、身份认证与数据加密、存储桶的通知与监控、数据备份与故障处理、SDK与API部署、MinIO静态资源服务器，再到MinIO企业级应用案例与优化技巧、MinIO企业级集群架构部署等多个方面，通过实用的案例和通俗易懂的语言，向读者展示了利用MinIO在企业中快速、高效地布局存储应用的全流程。同时，随书赠送MinIO分布式配置文件、各操作系统安装包（含信创ARM）、各操作系统客户端、MinIO多活分布式架构图、负载均衡官方推荐配置和Python SDK测试代码等海量学习资源，并对相关重点、难点提供了扫码看视频的服务，以帮助读者全面理解MinIO。本书的读者对象包括云计算工程师、数据工程师和数据科学家、系统管理员以及软件开发人员等群体。云计算工程师可以通过本书详细了解MinIO的部署和管理；数据工程师和数据科学家可以通过本书学习如何使用MinIO进行高效的数据存储和管理；系统管理员可以通过本书了解如何配置和优化MinIO，以及如何进行故障处理和数据备份；软件开发人员则可以通过本书学习如何使用MinIO的SDK和API进行开发，以及如何在工作中使用MinIO。

《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。

本书以打造行业智能助手为主线，全面介绍大模型的理论与实践。本书在内容上侧重于实践，兼顾理论的系统性。全书共4部分： 第1部分为大模型导论（第1章），介绍大模型的相关概念以及大模型的过去、现在与未来；第2部分为理论知识（第2、3章），介绍大模型基础知识和大语言模型分布式训练；第3部分为实践（第4～7章），介绍大模型的继续预训练、对齐、推理与部署，通过实际案例详细介绍如何打造行业智能助手并将其部署到生产环境中；第4部分为高级主题（第8、9章），介绍多模态大模型、AI智能体的最新进展。本书可以作为大模型领域技术人员的参考书，同时也可以供有志于从事大模型工作的高校相关专业本科生以及从搜索、自然语言处理等方向转向大模型的专业人员自学。

《鸿蒙HarmonyOS NEXT开发之路 卷1：ArkTS语言篇》全面、深入地介绍华为HarmonyOS NEXT操作系统中的ArkTS语言。《鸿蒙HarmonyOS NEXT开发之路 卷1：ArkTS语言篇》分为基础知识、ArkTS进阶和高级特性三部分，引领读者逐步掌握从ArkTS基础到高级特性的开发能力。基础知识部分涵盖ArkTS的核心语法，包括声明式UI、函数、类、接口、泛型类型、空安全和模块化开发，为读者打下坚实的开发基础。ArkTS进阶部分深入探讨ArkTS语言的高级特性和最佳实践，例如高性能编程、声明式UI描述、自定义组件和装饰器，全面提升读者在HarmonyOS NEXT平台上的开发能力。高级特性部分则聚焦于状态管理机制，详细讲解状态变量的声明和管理，以及它们在UI渲染中的实际应用，帮助读者优化应用性能，实现从TypeScript到ArkTS的平滑过渡。《鸿蒙HarmonyOS NEXT开发之路 卷1：ArkTS语言篇》为有志于掌握HarmonyOS NEXT应用开发的读者提供系统性学习资源，从语法讲解到性能优化全面覆盖，可以作为读者学习ArkTS语言和开发HarmonyOS应用的参考教材。

本书通过100个应用案例的实现过程，介绍了开发鸿蒙应用程序的知识，向读者展示了HarmonyOS的魅力。全书将100个案例分为7章，分别是基本UI组件开发，图形、图像开发，多媒体开发，网络开发，定位、地图开发，系统开发，AI开发。全书内容简洁而不失技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，是学习HarmonyOS应用程序开发的完美教程。本书适用于已经了解HarmonyOS基础开发的读者，以及想进一步掌握这门强大系统的读者，也可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。

《鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门》以HarmonyOS NEXT版本为核心，从基础知识到实战案例，引领读者逐步探索“纯血鸿蒙”原生开发的奥秘。全书共16章，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEco Studio使用、应用结构解析、ArkTS编程语言、Ability组件、ArkUI开发、公共事件处理、窗口管理、网络编程、安全管理、数据管理、多媒体开发、多端部署及应用测试等关键主题。书中不仅详细阐述了相关理论知识，还结合了多个实战项目，如计算器开发、WeLink打卡系统、图片轮播播放器、购物车功能实现、录音机与音乐播放器创建、购物应用设计与微信应用模拟、图片查看器构建等，旨在通过实际操作提升读者的动手能力和解决实际问题的能力。此外，《鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门》附赠完整的源代码和PPT课件，所有代码均经过严格测试验证，确保能够顺利运行并达到预期效果。《鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门》技术新颖，案例丰富，突出实战，特别适合HarmonyOS应用开发初学者、爱好者和进阶者作为自学用书，也适合作为培训机构和大中专院校的教学用书。

内容简介 这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。（5）通过开源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深入研究大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。