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本书融合教学中的实践经验，以培养应用型本科生的实际能力为主来设计结构、形式和内容。本书共13章，包括基础篇和应用篇。基础篇包括MATLAB入门、MATLAB程序设计、MATLAB图形绘制、MATLAB数学运算、线性代数常用算法、概率统计常用算法、插值与拟合、MATLAB优化算法、图与网络常用算法。应用篇提供了MATLA

全书共分10章，全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术，涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG等内容，并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深入浅出的技术解析，帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论，引导读者逐步构建知识增强大模型应用。本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者

编者秉持工程教育理念，以卓越工程师计划和应用型本科教育要求为指导，将激发学生学习兴趣和培养实际开发能力作为首要目标。在内容选择上，本书注重实用性和时效性，剔除已显陈旧的技术和概念。对于核心知识点，编者精心挑选了典型实例程序，并配以详尽注释。本书采用项目的方式介绍Java的理论知识与使用技巧，包括10个项目，内容涵盖Ja

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深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统

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