计算机 - 第5页

《网络是怎样连接的》以探索之旅的形式，从在浏览器中输入网址开始，一路追踪了到显示出网页内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。目的是帮助读者理解网络的本质意义，理解实际的设备和软件，进而熟练运用网络技术。同时，专设了“网络术语其实很简单”专栏，以对话的形式介绍了一些网络术语的词源，颇为生动有趣。本书图文并茂，通俗易懂，非常适合计算机、网络爱好者

《程序员的数学3：线性代数》沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。

《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；

本书利用组合逻辑、同步时序逻辑电路设计的相关知识，从逻辑门开始逐步构建运算器、存储器、数据通路和控制器，最终集成为完整的CPU原型系统，使读者从设计者的角度理解计算机部件构成及运行的基本原理，掌握软硬件协同的概念。全书共9章，主要内容包括计算机系统概述、数据信息的表示、运算方法与运算器、存储系统、指令系统、中央处理器、指令流水线、总线系统、输入输出系统。本书可作为高等学校计算机相关专业“计算机组成

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

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