本书介绍深度学习领域先进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析，还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以及常用的首字母缩略词。在深度学习的基础上，本书使用深度学习的方法对自然语言处理领域内的问题进行研究，对自然语言处理领域中的机器阅读理解、人机对话和知识图谱方向进行深入研究，提出解决

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本书知识全面、实用,共10章,内容包括深度学习数学基础,深度学习基础模型(全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等)和实现,多场景多领域最佳实践,模型优化、加速与部署等。

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在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9种思维、7种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

本书主要介绍.NET框架的核心部分，不仅阐述了框架的核心设计，还展示了实践代码和运行效果，同时根据不同的功能模块扩展出属于自己的小组件。通过阅读本书，读者可以深入了解.NET框架的核心设计，掌握.NET性能调优和ASP.NETCore的部署方式。本书包含18章。第1～3章主要介绍.NET框架、开发环境和运行模式。第4～12章主要介绍依赖注入、配置与选项、后台任务、中间件、缓存、本地化、健康检查、文件系统和日志等常用功能模块。第13～17章主要介绍线程、线程同步、内存管理、诊断和调试，以及编译技术

本书是《疯狂Java讲义》的第6版的下册，第6版保持了前5版系统、全面、讲解浅显、细致的特性，全面新增介绍了Java12到Java17的新特性。《疯狂Java讲义（第6版）深入介绍了Java编程的相关方面，上、下册内容覆盖了Java的基本语法结构、Java的面向对象特征、Java集合框架体系、Java泛型、异常处理、JavaGUI编程、JDBC数据库编程、Java注释、Java的IO流体系、Java多线程编程、Java网络通信编程和Java反射机制，覆盖了java.lang、java.util、

本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化

本书基于主流日志管理与分析系统的设计理念，完善、透彻地对日志分析各流程模块的原理与实现进行了系统性讲解，综合介绍了日志分析技术在数据治理、智能运维、可观测性、SIEM、UEBA、SOAR等IT运维及安全复杂场景中的应用，并汇总了各行业优秀的解决方案。第1～3章介绍了日志分析的基本概念、日志管理相关的法律法规及规范要求、日志管理与分析系统的组成部分及技术选型建议。第4～10章分别针对日志采集、字段解析、日志存储、日志分析、日志数据搜索处理语言SPL、日志告警、日志可视化等日志分析中最重要的实现步骤

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