Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？

将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音

《React.js+Node.js+MongoDB企业级全栈开发实践》系统介绍Web应用全栈开发技术，通过一个真实的企业项目，讲解如何使用React全家桶以及Node.js、MongoDB进行全栈开发，帮助开发人员快速积累开发经验，全面掌握开发技巧。读完本书相当于真实参与一个完整的全栈项目开发。本书配套示例项目源代码。
《React.js+Node.js+MongoDB企业级全栈开发实践》共27章，内容包括开发环境的搭建、组件化的理解、主流前端框架的介绍、React组件和状态管理、Redu

本书围绕Python大数据处理与分析，对其相关技术进行详细的讲解。全书共9章，首先介绍大数据分析的基本概念及可用的方法和技术，然后介绍如何使用Excel进行数据分析，包括数据探索与描述性分析、使用Excel函数和工具、使用透视表与透视图等；如何使用PowerBI进行数据分析，包括数据集成、数据清洗、数据归约、数据变换的基本操作，以及DAX函数的使用；如何使用NumPy进行数据计算和如何使用pandas进行数据分析。接着介绍一些数据可视化方法，包括使用Excel和PowerBI进行数据可

本书讲解了Photoshop全部功能的使用方法，通过实例展示了Photoshop 在照片处理、平面广告、VI、UI、APP、网店装修、包装、插画、动漫、动画、3D等设计领域的应用。书中根据初学者的学习特点，安排了练习、疑问解答、课后测验等学习项目，以及原理分析、实战技巧等中、高级进阶技能。每一章的关键概念，都将重要的知识点提炼出来，贯穿于全书的链接标注，更是在各个知识点之间搭建起了连接的桥梁。本书的最大特点是功能完备、学习项目丰富、练习精彩。将软件学习与动手操作结合起来，提供了学后即用的实践环境

本书立足于基础性研究和实证性研究相结合的基本原则，分别选择“智能经济的理论逻辑前提”“智能革命与智能经济”“智能经济形态的理性认知”“现代化经济体系与智能经济形态”“数字基础设施建构”“数字经济类别及其典型场景应用”等关键领域，较为系统地提出了智能革命驱动智能经济演进的理论，尝试着阐明有关数字经济、智能经济实践应用方面的理论基础，围绕数字基础设施等主要应用场景展开了深入研究，并探讨了我国现代化经济体系的建构问题，对于指导数字经济和智能经济实践提供了重要参考，从而助力中国经济更加清晰、从

数据分析的智慧其实就潜藏在我们的日常生活与职业生涯中，它无处不在。设想当你审视报告中的数字时，是否洞悉了那些数字背后隐藏的故事？它们的增长或减少，又向我们透露了怎样的信息？购房选址的策略，购车时机的选择，这些看似寻常的决策，实则都能在数据的指引下变得更为明智。本书巧妙地从纠正基本的数据认知误区启程，逐步深入至统计学的奥秘、人工智能的前沿，并巧妙融合数据叙事与思维工具的运用，旨在将抽象的数据理论转化为生活中触手可及、工作中行之有效的智慧宝典，让“冷冰冰”的数据知识跃然成为解决实际问题的“

本书自第1版出版至今，记录了20多年来嵌入式领域的技术变革，成为众多工程师和学生的必备参考书。全书从组件技术的视角出发，以嵌入式系统的设计方法和过程为主线，涵盖全部核心知识点并辅以示例分析，同时贯穿着对安全、性能、能耗和可靠性等关键问题的讨论，构建起一个完整且清晰的知识体系。第5版涉及物联网、嵌入式多核等领域，引入了LoRa协议、内存保护等新内容，并且更新了大量经典案例。

如今Docker无处不在，这是不争的事实，开发人员和运维人员都需要学习它。本书是一本Docker入门图书，全书分为15章，从Docker概览和Docker技术两部分进行全面解析，深入浅出地介绍Docker的相关知识，清晰详细的操作步骤结合大量的实际代码帮助读者学以致用，将Docker知识应用到真实的项目开发当中。本书会详细介绍容器、镜像以及越来越重要的关于编排的知识。通过本书，读者不仅能够了解相关的概念和原理，还能参考本书给出的命令和例子进行练习。

本书探讨了深度学习技术在网络及其应用的协同智能管控中的主要实践范式。全书共分为7章。第1章介绍网络资源管控模式的发展，分析网络及其应用的协同决策方法需要解决的两类问题及其挑战，以及使用深度学习技术应对这些问题的方法，最后概述了深度学习在网络资源管控中的已有工作。第2章针对DASH业务视频码率调整和带宽资源分配联合优化问题，介绍一种利用深度学习和监督学习框架的快速求解方案。第3章针对移动边缘计算场景中任务卸载和计算资源分配联合优化问题，介绍两种基于深度学习和监督学习的快速求解方案。第4章

本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略，包括多集群OpenShift容器平台部署，以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先进的概念监控OpenShift集群，并结合示例构建和部署Kubernetes来自动管理任务，配置OpenShift集群。