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Kubernetes企业级云原生运维实战
￥83.30
本书是一本实用性很强的Kubernetes运维实战指南，旨在为容器云平台的建设、应用和运维过程提供全面的指导。作者结合丰富的生产环境经验，深探讨作为一名Kubernetes工程师 的核心技能，包括部署、存储、网络、安全、日志、监控、CI/CD等方面的技术。本书结合大量的实际案例，深解析各个知识，帮助读者更轻松地理解Kubernetes，并掌握在真实应用场景中的使用方法、技巧以及工作原理。通过学习本书，读者可以熟练运用这些知识来构建高效、稳定、安全的企业级Kubernetes容器平台，提高自身的运维能力和竞争力。 本书适用于云计算工程师、运维工程师、DevOps工程师、发工程师、测试工程师、架构师以及备考CKA认证人员，也适合作为高等院校计算机专业云计算及容器技术方面的教材和教学参考书。
编程改变生活——用PySide6/PyQt6创建GUI程序(进阶篇·微课视频版)
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本书以PySide6/PyQt6的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐式学习PySide6/PyQt6的编程基础和实际应用。 本书共12章，可分为5部分。第一部分介绍基于项的控件、基于模型/视图的控件（第1章和第2章），第二部分介绍处理数据库、文件、路径、缓存相关的类和应用方法（第3章和第4章）、第三部分介绍使用Graphics/View框架绘图、绘制二维图表和三维图表的相关类和应用方法（第5~7章）、第四部分介绍处理网络、多媒体、印机、QML相关的类和应用方法（第8~11章）。第五部分以案例的形式介绍了如何使用PySide6和其他Python模块编写实用程序的方法，并介绍了制作程序安装包的方法（第12章）。 本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重、难。本书适合初学者门，精心设计的案例对于工作多年的发者也有参考价值，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。
大话机器学习——原理|算法|建模|代码30讲
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本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特别是对于企业的从业人员，对在商业实战环境中出现的问题，希望通过机器学习的方式来更好地解决。第3部分是机器学习实例展示。 本书内容系统、选材全面、知识讲述详细、易学易用，兼具实战性和理论性，适合机器学习的初学者与阶者学习使用。
Quick BI使用入门及业财应用实践
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本书用阿里云Quick BI做示例，帮助读者掌握如何使用数据可视化工具分析财务指标，理顺管理思路，找出关键结论。通过本书，读者将学会制作追踪资产周转率的仪表板，选择适合的图表展示现金的流、流出，分析企业的利润构成与盈利能力，实现成本管理可视化，利用综合指标对销售业绩行监控、告警等，并且学会如何基于Quick BI门户和电子表格搭建财务在线分析与协作工作台，以及行大型企业业财分析体系的整体规划。通过学习本书，初职场的会计人员有望迅速在财务部门崭露头角，成长为可以为财务总监准备年终汇报材料的“斜杠青年”！本书配有案例源文件、PPT教案，以及案例制作过程视频。若需要Quick BI的免费试用版，可在阿里云网站搜索“Quick BI”获得。
Java高并发与集合框架:JCF和JUC源码分析与实现
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本书主要对Java集合框架（JCF）和Java并发工具包（JUC）行介绍，包括它们的适用场景、使用方法、技术理论和运行原理。为了让读者能够轻松阅读本书，本书中所有内容都采用由浅深的方式行介绍，先保证读者会用这些技术，再介绍这些技术的运行原理。 本书分为3部分，第1部分为Java编程门知识，方便初学者对JCF相关知识行查漏补缺，第2 部分和第3部分对基础知识有一定的要求，适合有一些Java编程基础的技术人员阅读。
快乐机器学习
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学习并精通任何一门学科无外乎要经过四个步骤：它是什么？它可行吗？怎么学它？如何学好它？机器学习也不例外，《快乐机器学习》就以这四个步骤来介绍机器学习。 《快乐机器学习》第1章介绍“机器学习是什么”，即从定义始，详细介绍机器学习涉及的知识、数据和性能度量。第2章介绍“机器学习可行吗”，即介绍机器具备学习样本以外的数据的能力。 第3章介绍“机器学习怎么学”，即介绍机器如何选择出*优模型。作者在这3章的写作上花费的时间*多，光这3章的内容就*会让读者有所收获。 第4~14章介绍“如何学好机器学习”，重介绍机器学习的各类算法和调参技巧。 第15 章介绍机器学习中的一些非常实用的经验，包括学习策略、目标设定、误差分析和偏差与方差分析。作者写作本书的目的是深浅出介绍机器学习，使看似复杂、晦涩的专业知识变得通俗易懂，让那些想门的读者感觉门槛没有那么高，让有基础的读者感觉内容也很丰富。 为了达到这两个目的，本书用有趣的引言故事来激起读者的阅读兴趣，用清晰的思维导图来明晰结构，用自画图表来增强美感，用公式推导来讲透原理，达到趣、美、准、全，让每位读者从本书中获益，快乐地学习机器学习。《快乐机器学习》非常适合机器学习初学者、高校相关专业学生及有一定数学和统计学基础的高中生学习。
AI源码解读:数字图像处理案例(Python版)
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本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深浅出，易学易用。本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深浅出，易学易用。
鸿蒙操作系统开发入门经典
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本书涵盖鸿蒙北向应用发全部内容和南向硬件发基础内容。 本书共5篇14章，发准备篇（第1和2章）分别是鸿蒙操作系统简介和鸿蒙应用发准备。第1章总体介绍鸿蒙操作系统的重要特性及技术架构，第2章介绍鸿蒙应用发环境搭建，鸿蒙应用发IDE、真机调试证书申请、真机模拟器使用。基础知识篇（第3~5章）系统的讲解鸿蒙两大应用发框架的使用：Java UI和JavaScript UI框架，以及鸿蒙面向Ability发技术。分布式发篇（第6~8章）分别介绍鸿蒙分布式任务调度，分布式数据服务，分布式文件服务。应用实战篇（第9~12章）通过不同语言框架发不同平台应用，后介绍如何申请鸿蒙发布证书，以及发布鸿蒙应用到华为官方应用市场的流程。硬件发篇（第13和14章）介绍源鸿蒙源码编译环境搭建和海思发版的鸿蒙系统烧写及嵌式发门。 本书适用于鸿蒙系统应用发爱好者，Java、JavaScript发者，以及嵌式爱好者阅读。
Autodesk Revit MEP 2021管线综合设计应用
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Autodesk Revit系列软件是Autodesk公司在建筑设计行业推出的三维设计解决方案，它带给建筑师的不仅是一款全新的设计、绘图工具，还是一次建筑行业信息技术的革命。作为一款三维参数化建筑设计软件，Autodesk Revit MEP 2021强大的可视化功能，以及所有视图与视图、视图与构件、构件与明细表、构件与构件之间相互关联，从而使建筑师更好地推敲空间和发现设计的不足，且可以在任何时候、任何地方对设计做任意修改，真正实现了"一处修改、处处更新”，极大地提高了设计质量和设计效率。本书"初级应用”部分详细介绍了软件的功能特、界面及各工具的使用方法和技巧，讲述方案阶段的功能详解；"中级应用”部分在初级方案设计应用的基础上详细讲解了详图大样、渲染漫游及成果输出等相关知识；"高级应用”在模型基础上行施工图深化，*终生成实际图纸服务于实际工程，因此本部分内容主要包括明细表、设计选项、阶段、工作集、文件、共享坐标及Revit MEP中族的制作方法；"案例应用”根据上述三部分所讲解的功能，将理论用于实践，完成实际案例的搭建。
阿里云数字新基建系列:云数据库架构
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“阿里云数字新基建系列”包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一重磅作品。 数据库技术，被称为“计算机三驾马车”之一，几十年来，持续支持着全球亿万数字业务的运行，而云计算的出现，赋予了数据库新的能力。云数据库按引擎能力，可以分为关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和分布式新型数据库。本书从技术原理手，讲解各种数据库的特，分析不同场景的架构选型和数据库优化，继而展到云数据库的迁移、云数据库的运维工作，期望能帮助读者了解和掌握云数据库相关知识与技能。
数据可视化原理与实战——基于Power BI
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《数据可视化原理与实战：基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法，分为两篇：“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、国际商业沟通标准等；工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则（MACIE准则）与综合案例。MACIE准则包括“意义”“准确”“清晰”“洞察”和“效率”，并围绕每个准则讲述如何用Power BI落地具体操作；案例部分依据MACIE准则对3个具体案例行评估，并在准则的指导下对其行综合优化。 《数据可视化原理与实战：基于Power BI》适合 Power BI 从业者、可视化分析的从业者阅读。希望读者通过学习本书内容，切实提高可视化分析的技能。
商业策略数据分析
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本书作为CDA LEVEL Ⅱ考试教材，破传统的知识整合模式，从EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化工作模型的角度行讲解，在介绍知识概念的同时，还讲解了在行商业策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到业务宏观分析与用户微观洞察相结合、使用科学的方式行数据分析的教学目标。 本书分为六部分，分别讲解数据科学基础与EDIT 数字化工作模型、数据处理与可视化、根因分析、业务优化，以及数据治理与数据模型管理。其中，部分就是第1 章的内容，第二部分包含第2 章和第3 章，第三部分包含第4~8 章，第四部分包含第9~11 章，第部分包含第12 章和第13 章，每章分别针对当前部分的问题行分析与处理。第六部分是第14章，是案例章节。
深入理解Go语言
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本书为深理解学习Go语言必经之路中的重知识领域，采用大量精美详细的图文介绍，文章讲解深浅出，极大降低了理解Golang底层精髓的学习门槛。 本书包含3篇：篇为深度理论篇（第1章~第4章），包含深理解Golang中GPM模型、深理解Golang垃圾回收GC三色标记与混合写屏障、深理解Golang内存管理模型、网络IO复用模型等。第二篇为Golang实战中需要阶的知识盲区介绍（第5章~第12章）。第三篇为基于Golang从0到1的实现轻量级网络服务框架Zinx及相关应用案例。 本书主要的面向读者是已经具有软件编程发经验的工程师、系统发工程师、期望由Python、PHP、C/C++、Ruby、Java等编程语言转职到Golang发的后端工程师、期望深理解Go语言特性的计算机软件学者等。
算法竞赛入门笔记
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《算法竞赛门笔记》从参赛者的视角出发，结合编者丰富的亲身竞赛经验，系统地介绍算法竞赛的关键知识和核心技能。《算法竞赛门笔记》共13章，内容涵盖赛前准备、基础算法、STL容器、搜索技巧、动态规划、图论、数论、博弈论以及真题解析等重要主题。 《算法竞赛门笔记》的独特之处在于将算法竞赛中的实用知识与竞赛题目紧密结合，并对高频考和重要内容行归纳总结。书中不仅详细讲解理论知识，还结合大量实战例题，使读者能够在实际问题中灵活运用所学算法。此外，书中提供的C 代码模板简洁高效，易于阅读和理解，便于快速上手练习。对于复杂的概念与核心算法，还配以直观的手绘图示说明，大大降低了学习难度，提高了学习效率。 《算法竞赛门笔记》讲解深浅出，代码注释详尽，内容丰富实用，特别适合参加各类算法竞赛（如XCPC、蓝桥杯大赛、团体程序设计天梯赛等）的中学生和大学生阅读。同时，对于正在准备技术面试的求职者、希望提升编程技能的软件发者以及算法爱好者来说，《算法竞赛门笔记》也是一本极佳的算法学习指南。
大数据环境下的物联网系统
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本书以当前有代表性的物联网系统与大数据技术融合发展趋势为主线，结合已发布的若干重物联网基础通用技术的国家标准，系统地介绍了在大数据环境下的物联网技术架构、数据感知与数据融合、协同信息处理、大数据管理架构与关键技术及融合大数据的智能物联网系统发展趋势和应用实例。 全书共分13章，第1章介绍物联网的发展历程与大数据，第2章行了物联网技术体系架构的多视图分析，第3章和第4章介绍了物联网系统的数据感知与数据融合方法及协同信息处理，第5章到第10章具体介绍了物联网系统的大数据管理架构和NoSQL数据库、计算批处理、交互式查询、流式计算、数据交换和共享等关键技术，第11章简单介绍了物联网系统的性能评价，第12章和第13章介绍了物联网系统的智能化演和应用。 本书可供从事物联网应用系统研究与设计的工程技术人员参考，也可作为电子信息类专业本科生和研究生的教材。
分布式机器学习实战
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本书由浅深，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用，内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目，例如个性化推荐算法系统、人脸识别，对话机器人。通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读，对于有一定经验的分布式大数据方向的从业人员及算法工程师，也可以从书中获取很多有价值的知识。
好好学Python:从零基础到项目实战
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本书以Python 3.9为基础，结合丰富动手练习与项目实战，通俗易懂地介绍了Python编程与实际发的重要知识，内容包括：Python环境构建、数据类型、运算符和表达式、数据结构和控制流、函数、序列、多线程编程、正则表达式、面向对象编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作，并提供Python爬虫、自然语言处理、区块发、图片处理与文件处理项目，各章还安排了程序调试、问题解答、牛刀小试、练习题等内容，以帮助读者学会处理程序异常，解答学习困惑，巩固知识，提升发技能。 本书以生活化场景为对象展教学，边讲解边示范，很适合从未有过编程经验的读者，本书的内容丰富，技术新颖，涉及知识面较广，对于想转行Python编程的读者也很有参考价值，希望本书可以帮助读者快速登堂室，成为编程高手。
Spring Boot企业级开发实战(视频教学版)
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Spring框架目前已成为事实上的Java EE企业发标准框架，从IoC、AOP两大核心特性逐渐发展成为包括数据访问、WebMVC、消息模块、测试模块等在内的生态帝国。Spring Boot是一套快速发框架，采用约定大于配置的原则，与其他框架的集成也非常简单，可以很快创建一个产品级别的Spring应用。本书讲解Spring Boot应用发技术，配套源码、课件与教学视频。 本书分为10章，内容包括Spring核心基础，Spring MVC发基础，Spring Boot门，Spring Boot发Web应用，Spring Boot原理解读，Spring Boot数据访问与事务，Spring Boot高并发，Spring Boot构建企业级应用，Spring Boot包、部署与监控，综合项目实战。 本书内容翔实、讲解细致，适合Spring Boot初学者，可作为Web发人员常备案头的参考书，也可作为高等院校、中职学校及培训机构计算机相关专业的教材或者课程设计用书。
联邦学习实战
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数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案，在数据不出本地的前提下，能有效联合各参与方联合建模，从而实现“共同富裕”，成为当下人工智能领域备受关注的热。 本书以实战为主（包括对应用案例的深讲解和代码分析），兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19 章构成。*部分简要介绍了联邦学习的理论知识；第二部分介绍如何使用Python 和FATE 行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例行讲解，部分案例用Python 代码实现，部分案例采用FATE 实现；第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识，包括联邦学习的架构和训练的加速方法等；第五部分是回顾与展望。 本书适合对联邦学习和隐私保护感兴趣的高校研究者、企业研发人员阅读。
SPSS统计分析商用建模与综合案例精解
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SPSS高级建模技术可广泛应用于商业领域的量化分析。本书的**特色以精选的商用案例详解SPSS前沿建模技术在商业领域的综合应用，以期为通过建模量化分析改善商业运营水平管理，或提升核心竞争力的职场人士阅读参考。 全书共12章，第1章~第2章介绍SPSS快速门和建模技术要，后续各章节均以实际商业应用案例的形式详解SPSS在商用实践建模中的应用与分析。建模技术方面，本书系统介绍了神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术应用，以及SPSS专门用于市场营销的联合分析、直销模块分析等高级专业建模技术应用，也介绍了经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术应用；精选的案例都是当下流行热门的商业运营领域，包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。书中每一个案例都以解决实际问题、提升价值贡献为导向，通过具体案例详解涉及多种SPSS技术的综合应用，融会贯通组合应用多种建模技术达到理想分析效果。 本书内容翔实、应用范围广泛。一是可供商业运营领域的各类职场人士借鉴参考，无论是高层管理者、决策者、具备多年从业经验的资深人士，还是基层应用岗位、职场新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通过学习本书举一反三提高商业运营水平或提升职场竞争力；二是可供高等院校经济管理类、商业运营类及相关专业专科生、本科生、研究生和MBA学员学习阅读，也可作为掌握建模技巧以完成毕业设计的学生参考书。
AIGC设计创意新未来
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我们在当下不得不面对的问题是，在不可抗的AIGC极速化趋势下，我们应该做什么？怎么做？我们是否可以寻找到AIGC冲下自身行业的机会？ AI 绘画为设计师、艺术家和设计创意从业者们提供了颠覆式的设计创作工具，同时也能让普通人跨越专业软件的技能门槛，破设计创意的技能垄断，实现真正意义上的创作自由和设计普惠。本书重聚焦AIGC技术在设计创意领域的发展和应用，系统讲解了人工智能在视觉创意（绘画）领域的巨大潜力，以及它如何改变我们对设计创作方式的认知，同时也结合产业实际情况，真实而客观地揭露AI绘画的能力局限及发展风险。让我们一起用充满想象力的姿态，迎充满无限可能的未来。
