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內容理解:技術、算法與實踐
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這是一本在AI大模型技術背景下深入講解內容理解的技術原理、算法實現與業務實踐的著作,由騰訊的高級總監和資深內容專家領銜撰寫,全面融入了工業界在內容業務方面積累的先進技術和成熟經驗。全書圍繞內容理解、內容生成、內容質量3大關鍵領域展開,從內容產業的發展趨勢與挑戰到各種技術和算法,從行業的先進的研究成果到各種典型的應用案例,應有盡有。第一部分內容理解(第1~7章)首先,詳細介紹了內容理解的各個模塊,包括文本、圖像、語音等單模態內容的理解以及多場景文本、視頻等多模態內容的理解,幫助讀者全面了解內容理解的核心概念、技術細節和研究進展。接著,講解了多模態學習在內容理解中的應用、多模態內容理解的理論框架和大規模預訓練技術。最后,介紹了兩個主流的內容理解框架,并結合一個自研的多模態內容理解框架,闡述了解決內容理解問題的流程和具體方案。第二部分內容生成(第8~11章)詳細講解了內容生成的技術細節,結合作者團隊在業務實踐中探索的應用案例,從圖片生成、文本生成、AI素材合成到AI創作,介紹了內容創作的全棧技術,能幫助讀者由淺入深地理解內容生成的技術原理與業務實踐。第三部分內容質量(第12~14章)詳細講解了信息流產品常見的內容質量問題,比如標題黨、假新聞、低俗圖片等,介紹了如何對這些與內容質量相關的業務場景進行拆解和定義,將抽象的業務場景轉化為可以建模的問題。此外,還介紹了作者團隊采用的業務建模流程以及業界常用的解決方案和研究進展。

孫子荀等 ·軟件工程 ·18萬字

DevOps落地與轉型:提升研發效能的方法與實踐
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這本書將指導讀者如何從0到1組建DevOps團隊、搭建DevOps全鏈路平臺、應用DevOps工程方法、實踐DevOps文化理念,從而解決各種軟件交付效率難題和提升研發效能,最終全方位實現DevOps的落地和轉型。在方法層面,本書基于作者多年的研發效能經驗和成功的DevOps落地經驗,提煉出了一套可復用的最小可行方案和行動路線,涉及研發效能、敏捷管理、項目管理等多個領域,讓讀者的實踐有“套路”可循。在實踐層面,以真實的產研場景為主線,通過豐富有趣的故事情節帶領讀者身臨其境地理解和掌握DevOps轉型和研發效能提升的方法,并提供大量真實的場景案例和實踐方法,讀者可直接應用到團隊實踐中。全書8章,邏輯上可分為三部分:第一部分工程能力實踐(第1-2章)重點分析了技術團隊需要具備的基礎工程實踐能力以及如何驅動團隊提升這些能力,比如保障代碼質量的制度和規范,以及產研團隊如何通過測試左移實現高效協作和能力提升。第二部分平臺體系實踐(第3-5章)重點闡述了如何利用DevOps全鏈路平臺間的聯動性,通過度量、監控、預警等消息觸達手段反饋團隊的問題,通過事件管理驅動團隊問題的解決。第三部分管理模式實踐(第6-8章)重點闡述了如何通過不斷提升團隊影響力,結合不同的管理模式和平臺管理屬性功能,聯動具有共同目標的部門開展有效的項目管理,并在最后通過總結與行動部分為讀者勾勒一幅Devops轉型和研發效能提升的全景圖。

蔣星辰 ·軟件工程 ·17.7萬字

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