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本书的主要内容有：从并发网络编程场景，对异步和多线程进行全面对比。进行asyncio代码的实战演练，提供包括使用基于事件的编程来实现循环等快速入门指南。了解面向终端开发者和框架开发者之间异步特性的区别。了解asyncio的新async/await语言语法，包括协程和任务以及future API。获取一些流行asyncio兼容的第三方库的详细案例研究（带代码）。

这是一本从支付常识、支付模式、支付工具、支付业务、支付技术、支付风险、行业趋势等维度360°全方位解读支付的著作。作者是中国支付领域的领军人物，本书融合了他在中国、美国、日本、新加坡4个国家近30年的支付工作经验，得到了中国银联执行副总裁等9位专家力荐。围绕支付这个主题，本书内容可谓面面俱到，讲解方式深入浅出，呈现形式图文并茂，包含大量案例及分析。阅读本书，你将掌握如下知识：·支付和交易的各种概念以及二者的逻辑关系；·支付模式的5种分类方式以及超过20种的支付模式；·银行卡、二维码、物联网、电子钱包等4种支付和收单工具；·刷脸、指纹、声纹、掌纹、虹膜和静脉等6种生物特征支付方式；·支付的技术架构和整体架构，首次提出以参考架构的方法设计支付系统的架构；·支付前、支付中和支付后的支付应用系统设计；·支付系统技术实现过程中的常见问题及解决方案；·支付的技术运维，包括云服务、分布式计算、容器、数据中心架构、系统环境、应用发布、服务监控、故障应急、灾备与自动化等；·以ITIL为基础的支付信息技术管理蕞佳实践，包括可用性管理、容量管理、变更管理、服务水平协议管理、事件管理和故障管理等；·支付的业务运营与管理；·支付的信息安全与行业监管；·支付行业的发展趋势和面临的挑战。如果你是支付行业的新人，本书能带领你快速、系统地掌握支付领域的专业知识；如果你是支付行业的老兵，本书也能解决你的很多疑难问题并作为案头备查手册。不管你是关注支付业务，还是支付技术，抑或是从事支付相关的管理工作，都能从本书中找到对你有价值的内容。

这是一本介绍如何使用STM32Cube组件学习STM32微控制器的入门图书，也是一名工程师自身学习STM32微控制器的经验总结。全书围绕STM32F10×××参考手册，结合STM32CubeF1软件包提供的例程，参考Cortex-M3编程手册等资料，全面、系统地对STM32F103的各个功能项进行分析和讲解，并通过可视化图形配置工具STM32CubeMX重新生成例程。本书介绍的学习方法几乎可以适用于任何一款STM32微控制器的芯片。 本书适合STM32微控制器初学者和使用STM32微控制器从事项目开发的工程技术人员阅读使用，也可以作为高等学校自动控制、智能仪器仪表、电力电子、机电一体化等相关专业的教学用书。

本书是针对FPGA初学者编著的入门级图书，以高云公司的FPGA和Verilog HDL为开发平台，详细阐述FPGA设计所需的基础知识、基本语法、设计流程、设计技巧，全面、细致、深刻地剖析了Verilog HDL与C语言等传统顺序语言的本质区别，使读者通过简单的实例逐步理解FPGA的硬件设计思想，实现快速掌握FPGA设计方法的目的。本书思路清晰、语言流畅、分析透彻，在简明阐述设计方法的基础上，重点辨析读者易于与常规顺序语言混淆的概念，力求使读者在较短的时间内理解硬件编程思想，掌握FPGA设计方法。

数据结构与算法是计算机、软件工程等相关专业一门非常重要的专业基础和核心课程。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》内容全面，语言通俗易懂，所选案例典型、丰富，结构清晰，重难点突出，所有算法均已实现，可直接运行。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》共分为四篇，内容包括数据结构概述，数据结构与算法基础，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树，图，查找，排序，回溯算法，贪心算法，分治算法，实用算法等。另外，《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》赠送同步微视频、教学大纲、案例源代码和PPT课件，方便读者学习和使用。 《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》可作为计算机软件开发、准备考取计算机专业研究生和参加软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为计算机、软件工程及相关专业的教材。

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AI领域的基石王者，那些还沉迷于CNN，RNN的工程师被警告：放弃战斗吧，向Transformer投降！在过去的二十年中，自然语言处理研究领域发生了翻天覆地的变化。在这段时间里，自然语 言处理经历了不同的处理范式，并终进入了一个由神奇的Transformer体系结构主导的新时代。 Transformer深度学习架构是通过继承许多方法而产生的，其中包括上下文词嵌入、多头注意力机制、位置编码、并行体系结构、模型压缩、迁移学习、跨语言模型等。在各种基于神经的自然语言处理方法中， Transformer架构逐渐演变为基于注意力的“编码器-解码器”体系结构，并持续发展到今天。现在，我们在文献中看到了这种体系结构的新的成功变体。目前研究已经发现了只使用 Transformer 架构中编码器部分的出色模型，如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，Transformers双向编码表示）;或者只使用Transformer架构 中解码器部分的出色模型，如 GPT（Generated Pre -trained Transformer，生成式的预训练Transformer）。本书涵盖了这些自然语言处理方法。基于 Hugging Face社区的Transformer库，我们能够轻 松地使用Transformer。 本书将循序渐进地提供各种自然语言处理问题的解决方案：从文档摘要到问 题回答系统。我们将看到，基于Transformer， 可以取得的成果。