要充分释放你的多处理器计算机的卓越性能，这样并发应用程序会运行得更快，因为它们跨处理器内核分散工作，同时执行多个任务。.NET平台上的现代化工具和技术(包括并行LINQ、函数式编程、异步编程和任务并行库)十分强大，替代了传统的基于线程的并发解决方案。
《.NET并发编程实战》一书将教你编写代码以提供性能敏感型应用程序所需的速度。本书以C#和F#中的示例指导你完成在理论和实践上强调函数式编程的并发和并行设计。你将从并发的基础开始，掌握基本技术和设计实践，以优化在现代多处理器系统上运行的代码。
主要内容
●　最重要的并发抽象
●　采用代理编程模型
●　实现实时事件流处理
●　执行无边界异步操作
●　适用于所有平台的最佳并发实践和模式

分享Transformer原理和大模型技术，针对不同企业环境，给出经典自然语言处理问题的解决方案。
Google 工程总监Antonio Gulli作序推荐！
Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。
本书分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。
主要内容
了解用于解决复杂语言问题的新技术
将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比
使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务
了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化)，并使用DALL-E从文本生成图像
学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制