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内容简介：本书共有8章，面向的对象是Excel初学者，从Excel的基本理念开始，用3章的篇幅介绍Excel的基本规则和基础表单的标准化和规范化，这是极其重要的，任何一个Excel小白都不能跨过这一步！即使已经有了所谓Excel基础的人， 还是要从头来重新打基础。然后是Excel常用工具、函数和透视表的基本应用的介绍，以及如何利用这些工具技能来解决实际问题。

本书针对近几年全国计算机学科专业综合考试大纲的“数据结构”部分进行了深入解读，以一种独创的方式对考试大纲中的知识点进行了讲解，即从考生的视角剖析知识难点；以通俗易懂的语言取代晦涩难懂的专业术语；以成功考生的亲身经历指引复习方向；以风趣幽默的笔触缓解考研压力。考生对书中的知识点讲解有任何疑问都可与作者进行在线互动，解决复习中的疑难点，提高复习效率。 根据计算机专业研究生入学考试形势的变化，书中对大量非统考知识点进行了讲解，使本书所包含的知识点除覆盖统考大纲的内容外，还包括了各自主命题高校所要求的知识点。 本书可作为计算机专业研究生入学考试的复习指导用书（包括统考和非统考），也可作为全国各大高校计算机专业或非计算机专业的学生学习“数据结构”课程的辅导用书。 （编辑邮箱：

本书共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的 内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和 实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2 行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据。

本书着重介绍大数据的基本概念、架构以及主流的大数据系统等方面内容，涵盖了大数据融合、存储、分析、隐私、系统等方面的内容，具体包括：大数据的概念、演变过程和处理模式，大数据融合的概念、独特性、任务和方法论，大数据存储与管理方法以及计算与存储融合的技术，大数据分析技术，大数据隐私保护，大数据管理系统等。本书主要面向的读者为对大数据领域有兴趣的学生、研究人员和相关从业人员等。

本书是在.NET框架下用C#语言实现数据结构和算法的本全面的参考书。本书介绍的方法非常实用，采用了时间测试而非大O表示法来分析算法性能。内容涵盖了数据结构和算法的基本原理，涉及数组、广义表、链表、散列表、树、图、排序搜索算法以及更多概率算法和动态规则等高级算法。此外，书中还提供了.NET框架类库中的C#语言实现的数据结构和算法。 本书适合作为C#数据结构课程的，同时也适合C#专业人士阅读。

书中包含以下内容: ? 深入分析你已经在使用的系统，并学习如何更高效地使用和运维这些系统 ? 通过识别不同工具的优缺点，作出更明智的决策 ? 了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡 ? 理解分布式系统研究，这些研究是现代数据库构建的基石 ? 走到一些主流在线服务的幕后，学习它们的架构

本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。

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