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本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。本书分为3篇共14章：工具集基础用例演示篇（第1～6章），详细讲解HuggingFace工具集的基本使用目的一般流程；预训练模型底层原理篇（第13、14章），详细阐述了

本书基于ARFoundation框架，采用URP渲染管线，利用ARKit进行iOS平台的AR应用开发，从AR技术概念、原理、理论脉络到各功能技术点、ARQuickLook、设计原则、性能优化，对ARKit应用开发中涉及的技术进行了全方位的讲述，语言通俗易懂，阐述深入浅出。本书共分3篇：基础篇包括第1章至第3章，从最基础的增强现实概念入手，通过一个实例阐述了AR应用开发从软硬件准备、开发环境搭建、工程设置到发布部署的全流程，探讨了ARFoundation框架的技术基础、常用组件，并着重探索了ARK

本书从云计算最基本的概念开始，由浅入深地带领读者领会云计算的精髓,以梳理知识脉络和要点的方式带领读者进入云计算知识的殿堂。本书的第1章和第2章为云计算的基础部分，介绍云计算的产生、发展以及基本概念；第3~8章为云计算的技术部分，介绍虚拟化、云安全、分布式文件系统、数据处理与并行编程技术、分布式存储系统等；第9章介绍当前一些热门的云计算的应用；第10章为综合实践,主要通过实验讲解AWS、阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云，以及Docker、OpenStack和Kubernetes等技术。本书既适合

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《UGC质量实时预判机制研究》融合用户研究、行为科学、信息质量、大数据分析等相关理论和方法，深入探讨社交网络用户参与行为及其对UGC质量的影响，通过挖掘“用户行为-UGC质量”关联，把基于内容和基于行为的方法结合起来，建立了多种基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判模型，为UGC质量治理提供新思路。 与之前相关研究相比，《UGC质量实时预判机制研究》从用户行为的角度研究UGC质量治理，为适应新一代网络信息资源管理的需求，提出UGC质量“预判”的思想，能够变事后控制为事前预测与管理，有助于管理部门

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