本书分为“大模型基础”、“大模型优化方法”和“大模型能力扩展”三个部分,逐步深入地介绍了大模型的核心技术和前沿发展。第一部分“大模型基础”作为基础篇目,注重理论铺垫;第二部分“大模型优化方法”作为进阶篇目,深入技术细节;第三部分“大模型能力扩展”作为高级篇目,聚焦前沿挑战。
本书采用“项目引导、任务驱动”的项目化教学方式编写,体现了“基于工作过程”“教、学、做”一体化的教学理念。本书以Windows10和WindowsServer2016为平台,内容划分为6个学习情境、13个工程项目,具体内容包括:构建小型对等网络、构建中型网络、构建无线网络、接入Internet、网络服务器的安装与配置、
本书系统介绍软件缺陷检测的理论、方法与实践,全面覆盖软件质量保障的核心技术。本书不仅涵盖传统静态与动态检测技术,还结合人工智能、自动化等前沿趋势,探讨智能化缺陷预测与自动化检测的实现路径。通过理论解析、技术对比与实践案例,帮助读者构建多维度、全流程的缺陷防控体系,特别适用于军事、金融、医疗、工业软件等高可靠性领域的质量
本书内容涵盖Python程序设计基础与数据分析两大部分。第一部分讲解Python基本语法、控制结构、函数、数据文件、面向对象程序设计、常用数据结构,为读者打下坚实的编程基础。第二部分聚焦于数据分析的核心库--NumPy、Pandas、Matplotlib,以及如何使用这些库进行数据分析,使读者能够将理论知识应用于实际问
本书以软件工程知识体系SWEBOKV3(2014版)和软件测试知识体系SWTBOKV1.0(2011版)为蓝本,全面、系统地从测试过程、测试技术与方法和测试管理三个方面介绍了在软件测试领域被广泛接受的知识领域,分别介绍软件工程过程与模型、软件测试生命周期、静态测试技术、动态测试技术、缺陷管理、软件测试过程、测试文档、自
本书以满足Linux操作系统课程的教学和实训要求,培养Linux系统维护人员和使用人员为目标,主要内容包括操作系统概述、Linux的安装、Linux常用命令(包括目录操作和文件操作命令)、用户管理、安全管理、网络管理、Shell程序设计、常用服务安装与配置及Linux环境下C语言编程等。
本书共分为11章,内容涵盖了计算机系统的各个方面,包括计算机系统概述、指令系统与汇编程序设计、计算机信息表示、计算机组成原理、计算机操作系统、进程管理、进程同步、内存管理、文件管理、外设管理、系统初始化与Shell编程、程序设计语言与开发工具等。
本书共11章。第1章着重介绍Web基本概念、Web开发技术体系及VSCode安装;第2-4章着重介绍HTML、CSS、JavaScript等Web前端开发技术,以及Vue、ElementPlus和Axios前端框架;第5、6章着重介绍PHP开发技术和PHP框架;第7-9章着重介绍Java语言基础、JavaWeb开发技术
本书主要分为机器学习的基础、非参数化模型、线性模型、聚类方法、降维方法、EM算法与隐变量模型、集成学习、概率图模型、人工神经网络基础、神经网络模型、生成式模型、自监督学习、强化学习基础、强化学习算法、深度强化学习等模块。
本书从智能的概念出发,了解、学习人工智能的发展历史和发展动向,初步掌握人工智能的基本技术和研究方法,重点掌握表达、搜索、推理和学习等人工智能技术手段;了解人工智能的应用领域,为今后进一步从事相关专业奠定基础。