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This ebook is the first authorized digital version of Kernighan and Ritchie’s 1988 classic, The C Programming Language (2nd Ed.). One of the best-selling programming books published in the last fifty years, "K&R" has been called everything from the "bible" to "a landmark in computer science" and it has influenced generations of programmers. Available now for all leading ebook platforms, this concise and beautifully written text is a "must-have" reference for every serious programmer’s digital library. As modestly described by the authors in the Preface to the First Edition, this "is not an introductory programming manual; it assumes some familiarity with basic programming concepts like variables, assignment statements, loops, and functions. Nonetheless, a novice programmer should be able to read along and pick up the language, although access to a more knowledgeable colleague will help."

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Linux入门很简单 (入门很简单丛书) - 刘金鹏 azw3格式的

语言本能.azw3

语言本能，史蒂芬•平克“语言与人性”四部曲之一，讲述人类语言的智能，对于研究自然语言处理有很大的帮助。

Oracle从入门到精通.azw3

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质量与竞争力就是这场革命的主题。用质量打造竞争力，正是对克劳士比思想的正确解读

Android程序设计：第2版 .azw3

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众妙之门.azw3

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精通QTP—自动化测试技术领航 (软件测试丛书).azw3 亚马逊原版电子书

自己动手做大数据系统.azw3

目前很多想学习或正在学习大数据的人，大都面临一些问题或困惑，本书的第一个特点就是系统性，覆盖了如何利用爬虫、Sqoop等获取各种数据，如何利用HDFS、HBase等存储大数据，如何利用MapReduce、Hive、Pig、Python、Spark等技术来处理大数据，如何利用Spark及R分析展示大数据整个过程，而且这些过程我们都可以以实战项目的方式在云平台上完成，这又体现出本书的第二个特点，即操作的便捷性。 如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异，但苦于自己基础不够，心有余而力不足；也看过不少大数据方面的书籍、博客、视频等，但感觉进步不大；如果你是一位在职人员，但目前主要使用传统技术，虽然对大数据很有兴趣，也深知其对未来的影响，但因时间不够，虽有一定的基础，常常也是打两天鱼、晒三天网，进展不是很理想。, 如果你有上述疑惑或遇到相似问题，《自己动手做大数据系统》正好比较适合你。《自己动手做大数据系统》从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示，以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程；以完成一个实际项目需求贯穿各章节，讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、S qoop、Hive、HBase组件协同工作流程，并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。《自己动手做大数据系统》的一大特色是提供了实际操作环境，用户可以在线登录云平台来动手操作书中的数据和代码，登录网址请参考http://www.feiguyun.com/support。

白帽子讲web安全.azw3

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Chrome扩展及应用开发.azw3

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Netty权威指南.azw3

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上帝掷骰子吗.azw3

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java并发编程艺术.azw3

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Packt.Docker.Orchestration.azw3 支持kindle阅读，详尽讲述docker资源编排

电子工程师自学速成——设计篇.azw3

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李唐之乱.azw3

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《编写高质量代码：改善java程序的151个建议》一共12章，第1～3章针对java语法本身提出了51条建议，例如覆写变长方法时应该注意哪些事项、final修饰的常量不要在运行期修改、匿名类的构造函数特殊在什么地方等；...

stable-diffusion部署需要的包

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大规模语言模型：从理论到实践

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。

21个免费无限制免登录chatgpt资源， OpenAI GPT-4\3.5 模型的智能对话链接

这个 GPT 链接是 OpenAI 的 GPT-3.5、4 模型，它是目前最先进的自然语言处理模型之一。使用这个链接可以让你与该模型进行实时对话，输入文本后，该模型会给出一个智能的、语义正确的回答。这个链接可以用于多种场景，例如智能客服、智能助手等。基于 GPT-3.5、4 模型的强大能力，它可以提供高质量的自然语言理解和生成功能，为人们的生活和工作带来便利。

人工智能大模型介绍.pptx

**内容概要:** 人工智能大模型是近年来迅速发展的技术领域，旨在构建具有人类智能水平的模型。通过大规模数据和深度学习方法，这些模型能够处理自然语言理解、图像识别、自动驾驶等复杂任务。本资源推荐旨在介绍人工智能大模型的相关资源，助您深入了解和应用这一领域的最新进展。 **适用群体:** 本资源推荐适用于各类人群，对人工智能大模型感兴趣的任何人。对于想要了解和应用人工智能大模型的人来说，这些资源将起到极大的帮助作用。 **使用场景及目标:** 人工智能大模型的应用场景非常广泛。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等场景中具有重要的应用价值。通过使用这些模型，您可以实现智能问答系统、图像识别应用、人脸识别技术、智能推荐等多种目标。 **其他说明:** - GitHub代码库：推荐查阅优秀的开源代码库，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT和Facebook的DALL·E等，在这些仓库中，您可以找到相关的论文、实现代码和预训练模型。 - 研究论文：大量的人工智能大模型的研究论文可供参考。

ChatGPT智能AI机器人微信小程序源码-带部署教程

最近ChatGPT智能AI聊天突然爆火了 ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款专门从事对话的人工智能聊天机器人原型。 聊天机器人是一种大型语言模型，采用监督学习和强化学习技术。 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，尽管其回答事实的准确性受到批评，但因其详细和清晰的回复而受到关注。 ChatGPT 使用监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调和升级。 ChatGPT的相关模型是OpenAI与微软合作在其 Azure 超级计算基础设施上进行训练的。 ChatGPT 的训练数据包括手册页、互联网现象和编程语言的知识，例如公告板系统和 Python 编程语言。 今天就给大家带来一款小程序版本的程序 包含前后端安装比较简单的其实 PS:api需要用户自行注册获取哈

llama3-中文微调训练集，让llama3更懂中文

Llama-3是由Meta（Facebook）AI发布的最新一代大型语言模型。它具有两种参数规模：80亿（8B）和700亿（70B），并且还有一个超过4000亿参数的版本正在训练中。Llama-3在多个行业标准测试中展现了卓越的性能，特别是在对话类应用中，其表现超过了许多现有的开源聊天模型。 在技术方面，Llama-3采用了优化的自回归Transformer架构，这种架构专为处理复杂的文本生成任务设计，能够有效提升生成文本的连贯性和相关性。它还结合了监督式微调（SFT）和带人类反馈的强化学习（RLHF），这种混合方法不仅增强了模型的帮助性，也提高了安全性，使得模型在实际应用中更加可靠和符合用户预期。 Llama-3使用了超过15万亿令牌的公开在线数据进行预训练，这些数据是前代Llama-2的七倍。此外，Llama-3支持8K长文本，具有128K token的词汇量，这有助于实现更好的性能。其主要亮点还包括增强的推理和代码能力，以及训练效率比Llama-2高3倍。 Meta表示，Llama-3在多个关键的基准测试中性能优于业界先进同类模型，能够进行复杂的推理，更遵循指令，并能够可视化想法

diabetes糖尿病数据集

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LM Studio windows版本安装

LM Studio是一款面向开发者的友好工具，特别适合那些想要探索和使用大型语言模型的人。无论是出于专业开发的需要，还是仅仅为了体验和玩转各种API，LM Studio都提供了一个简便、高效的解决方案。 首先，使用LM Studio不需要深厚的技术背景或复杂的安装过程。传统上，本地部署大型语言模型如Lama CPP或GPT-4ALL往往伴随着繁琐的安装步骤和环境配置，这对技术要求极高。然而，LM Studio的出现彻底改变了这一局面。它提供了一个简单的安装程序，用户只需几个简单的步骤就可以轻松安装和运行。

transformer代码

之前的文章好多人蹲代码 这就上传了

线性代数-同济大学第七版

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