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（1）作者背景资深：作者是某持牌金融机构的资深研发效能专家，中国商联专家智库入库专家，通信部和信通院特聘专家。 （2）近20位专家力荐：长江学者、国家智库成员、信通院云大所所长、清北教授、知名企业家和行业专家联合推荐。 （3）集大成之作：全面讲解研发工程师和运维工程师所需掌握的大模型知识，从实践角度详解大模型如何赋能DevOps、SRE、平台工程，全面提升软件交付全生命周期的效率与效能。
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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既然发现了学习和教学中的缺陷，就应该去改进。我在网络上查找了很多书，发现由Ben Wilson编写的Machine Learning Engineering in Action是一本很不错的介绍机器学习工程学的书。他通过亲身经历，介绍了如何在机器学习和数据科学的工作中使用工程学技术，让你成为一名 受欢迎 的数据科学家和机器学习工程师。本书的内容与我之前使用过(作为教材)或翻译过的关于机器学习的书都不-样,没有大篇幅的代码解释和具体的技术介绍，而是以一个项目为主线，从头介绍如何完成一个成功的机器学习项目，并且在书中介绍了很多有趣的示例，从冰淇淋优惠券的高效投递，到给狗狗做美味的意大利面。如果你是数据科学家或机器学习工程师，我推荐你阅读这本有趣的书。读完本书之后，你可能就会理解为什么在以往的项目中，业务部门]的领导对数据科学家辛苦做出的成果不屑一顾
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