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。

为什么你在写代码时总会遇到这样或那样的问题？为什么你总是记错某些语法？为什么有些人能够快速学会新的编程语言，而有些人则不能？在试图解决困难或复杂的问题时，我们的大脑其实有一套特定的工作方式。本书从认知科学角度剖析优秀程序设计背后的脑科学原理，为你揭开大脑思考编程的奥秘。本书分为四大部分，共有13章。你将了解如下内容：如何高效地学习新的编程语言，如何快速地理解复杂的代码，如何牢固地记住各种语法，如何在繁杂的程序设计工作中优化认知资源。本书是程序员的普适书，初学编程的初高中生也可以阅读。

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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本书以理论知识结合实际案例操作的方式编写，分为基础知识和综合案例两个部分。基础知识篇共7章，对Rhino软件的基础知识和功能应用进行了全面介绍，包括软件的入门知识、曲线的绘制和编辑、曲面建模的方法、实体建模的方法、网格建模的方法、细分建模的方法以及模型的渲染等。在介绍软件各个功能的同时，会根据所介绍功能的重要程度和使用频率，以具体案例的形式，拓展读者的实际操作能力。每章内容学习完成后，还会有具体的案例来对本章所学内容进行综合应用，使读者可以快速熟悉软件功能和设计思路。通过课后练习的内容，读者对所学知识进行巩固加深。综合案例篇共2章，主要通过制作电钻模型和智能手机模型的操作和渲染过程，对Rhino常用的重点知识进行精讲和操作，有针对性、代表性和侧重点。通过对这些实用性案例的学习，读者真正达到学以致用。