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这是一本讲解如何用ChatGPT、GitHub Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。

推荐系统中的冷启动分为物料冷启动和用户冷启动。用户冷启动主要是针对新用户，但有时候也用于低活用户拉活。物料冷启动主要是让优质物料得到快速下发，让模型可以迅速捕获到用户对该物料的关注。本文将详细讲解用户冷启动和物料冷启动。

随着数字化浪潮的汹涌澎湃，网络安全已经成为了每个从业者不可回避的重要议题。在这个信息泄露和网络攻击层出不穷的时代，网络安全不仅仅是一份工作，更是一种责任、一种使命。为了帮助大家更好地装备自己，迎接各种安全挑战，我们精心挑选了以下网络安全书籍，每本都是市面上的佳作，助你在职业道路上走得更远。

（摘自图书）我的职业生涯专注于企业应用，因此，这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。（企业应用还有一些其他的说法，如“信息系统”或更早期的“数据处理”。）那么，这里的“企业应用”具体指的是什么呢？我无法给出一个精确的定义，但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记录、发货跟踪、成本分析、信用评分、保险、供应链、会计、客户服务以及外汇交易等。企业应用不包括汽车燃油喷射、文字处理、电梯控制、化工厂控制器、电话交换机、操作系统、编译器以及电子游戏等。企业应用一般都涉及持久化数据。

【文末赠书】NLP已经死了吗？自从 ChatGPT 横空出世以来，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 研究领域就出现了一种消极的声音，认为大模型技术导致 NLP “死了”。在某乎上就有一条热门问答，大家热烈地讨论了这个问题。

本书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。

本书主要介绍人工智能和供应链行业融合中通用化和实战化的预测算法，以及这些预测算法在业界实际应用的案例，旨在通过简单易懂的方式让读者了解供应链相关的应用场景。本书作者具有丰富的业界从业经验，在供应链预测算法方面拥有丰富的理论研究和项目经验，能够将基础模型、进阶模型和行业实践有机地融合，循序渐进地介绍供应链预测算法，使读者在学习过程中感到轻松、有趣，并能应用所学知识。本书涵盖了智能供应链预测领域的算法理论模型和行业实践知识。

机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。

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送书活动。本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。

图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，接着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。杨涵文。

随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。本书内容通俗易懂，案例丰富，适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者，都可以从本书中获得有价值的信息和实用技巧，帮助他们更好地应对各种挑战和问题。

本书由三部分组成，第 一部分介绍基础理论知识，第二部分介绍如何构建低代码系统，先进行需求分析，涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求，可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容，然后介绍设计思路，包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等，z后介绍详细的编码过程，包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制，以及如何将其集成到其他系统。秦小倩（网名何遇）