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内容简介：本书是一本面向机器学习实务的专业指南, 通过系统化的工程学视角帮助读者将机器学习理论转化为实际应用。全书共九章。内容从基础知识到模型标准化、部署模式、扩展规模及深度学习应用, 层层深入, 逐步构建机器学习工程的完整知识体系。书中特别强调如何在Python中高效编码与设计, 如何在大规模数据集上开发, 以及当下热门的大型语言模型 (LLM) 构建与运营方法。