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本书将重点剖析在数字化转型过程中展现出竞争力的低代码开发技术，从技术发展沿革、技术转型最佳实践、与技术配套的管理转型等角度，全方位展现低代码技术的创新力以及将低代码应用于数字化转型的方法论。本书共分为3部分12章内容，包括低代码诞生的背景、低代码的概念与发展现状、生成式人工智能技术为低代码再提速、低代码如何提升数字化成

本书从理论到实践全面探讨了大语言模型（通常可简称“大模型”）在应用开发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目开发流程及高效实用的工程实践案例，通过结构化的模块设计和详细的代码解析，帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景，搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分，共10章，系

本书将带读者走进大语言模型的神奇世界，即使读者没有深厚的技术背景，也能轻松理解。本书首先从基础概念讲起，详细介绍大语言模型及其技术发展脉络。接着探讨大语言模型在日常生活中的广泛应用，比如智能客服、文本自动生成、语言翻译等。此外，本书还会客观地分析大语言模型的局限性和可能面临的挑战，例如准确性问题、伦理考虑等，帮助读者形

本书通过10讲编程基础和18讲动手实例，讲述6个基本计算思维，包括从简单的做起、逐级逼近、带剪枝的枚举等。第2版新增三讲，讲述随机性的妙用，并大幅扩展“教师点评”。

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本书作者巧妙地将架构理论与实践相结合，探讨了如何进行架构设计以及采用ADD方法进行架构实践。本书紧跟架构发展的趋势和行业需求，例如对架构可组装性的介绍，有助于适应不断变化的业务需求和场景，降低需求变更对软件系统的影响，还对技术债务的产生和规避方法进行了探讨。此外，提供了两个全新背景下的研究案例，以此来深入探讨当前背景下

本书是介绍数据挖掘的经典书籍之一，将挖掘理论系统化整理，搭建起理论框架，涵盖了该领域的核心内容，有足够的广度和深度。本书首先介绍了数据挖掘的概念，阐述了数据预处理、数据表征以及数据仓储的方法。然后，将数据挖掘方法分为几个主要任务，介绍了挖掘频繁模式、关联和大数据集的相关性的概念和方法，数据分类和模型构建，聚类分析，离群

本书共6章，内容包括：进化计算的基础算法、求解复杂优化问题的进化计算方法，并行分布式进化计算的物理计算环境、实现环境、通信模型、描述与评估方法，以及高维大规模优化、多智能体协作、数据安全与隐私保护的分布式进化计算方法。