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不烧钱的底气:慢时代换个流量新玩法
￥41.40
补贴、投流、推爆款获取的用户，往往随着投放预算削减而流失。市场不再高速增长，获客成本却持续攀升；用户信任早已被运营透支，平台内容又日益同质化——个人创富和企业创收还能靠什么？本书想回答的正是这个问题。它不提供"花小钱办大事”的捷径和"一招引爆流量”的秘诀，专注于揭示业务运转的底层逻辑：从商业模式验证到数据指导决策，从用户有效留存到内容持续增值，再到用AI省人、省钱、省时间的全新方法。本书紧扣真实业务场景，不讲空话也不堆概念，适合运营人、产品经理、创业者、业务负责人，以及每一个不想再花钱买流量的生意人。
嵌入式C语言自我修养——从芯片、编译器到操作系统
￥58.50
这是一本专门为嵌式读者造的C语言阶学习图书。本书的学习重不再是C语言的基本语法，而是和嵌式、C语言相关的一系列知识。作者以C语言为切，分别探讨了嵌式发所需要的诸多核心理论和技能，力图帮助读者从零搭建嵌式发所需要的完整知识体系和技能树。本书从底层CPU的制造流程和工作原理始讲起，到计算机体系结构，C程序的反汇编分析，程序的编译、运行和重定位，程序运行时的堆栈内存动态变化，GNU C编译器的扩展语法，指针的灵活使用，C语言的面向对象编程思想，C语言的模块化编程思想，C语言的多任务编程思想，程、线程和协程的概念，从底层到上层，从芯片、硬件到软件、框架，几乎涵盖了嵌式发的所有知识。
算法竞赛入门经典——算法实现
￥68.60
《算法竞赛门经典——算法实现》精选《算法竞赛门经典（第2版）》和《算法竞赛门经典——训练指南（升级版）》中的经典题目，按算法要和竞赛考重新行分拆和归类，提供了240余套简洁、高效、规范的完整代码模板。此外，也加了一些虽然未在两本书中出现，但实际上对初学者门非常重要的题目代码。借助于这些模板，读者在练习环节和比赛时，可大大减轻因来回琢磨代码实现细节而导致调试时间大幅增加的压力。 《算法竞赛门经典——算法实现》共分7章，第1章介绍C 编程基础与STL，第2章介绍算法设计与优化，第3章介绍数学相关算法，第4章介绍数据结构，第5章介绍字符串，第6章介绍计算几何，第7章介绍图论。 《算法竞赛门经典——算法实现》题目覆盖了ACM/ICPC/NOI/NOIP等算法竞赛的大多数经典题型和细分算法要，内容全面，信息量大，非常适合选手在练习环节和比赛时参考使用。
Go语言底层原理剖析
￥69.30
暂无
C和指针
￥63.36
《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深讨论。本书通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融到自己的程序中去。 全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。 《C和指针》适合C语言初学者和初级C程序员阅读，也可作为计算机专业学生学习C语言的参考。
大模型实战 从零实现RAG与Agent系统
￥44.67
本书深探讨了RAG技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。首先，解构了大模型应用的基本模式与局限性，并引RAG作为增强生成能力的一种方法，讲解了RAG的核心概念、组成结构及应用场景，还涵盖了RAG的基础、高级、模块化和智能体形式的技术体系。其次，以LlamaIndex为工具，展示了如何实现RAG，包括提示词设计、文档与索引创建、上下文检索及查询引擎构建等具体步骤。最后，介绍了基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的实践案例，每个案例均包含技术细节与实现效果演示。 本书适合人工智能领域的发者、研究人员，以及自然语言处理、知识图谱、智能客服等专业人士阅读。
AI辅助编程Python实战
￥57.47
本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。
PyTorch深度学习与大模型部署及微调
￥54.26
《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型发程序员的标准要求，结合范例程序，针对零基础人群，讲述了从“门”到“能干活”所必需掌握的知识。 《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识，包括Python和Pytorch的发环境、神经网络预测技术、用卷积和残差神经网络分类图片的技术、数据预处理和数据增强、用生成对抗网络识别图片的技术、用循环神经网络和Transformer 网络分析文本的技术、用VIT模型分类图片的技术、人脸识别和目标物体识别的技术、音频处理技术，以及DeepSeek本地化部署和微调技术等。
AI工程:大模型应用开发实战
￥79.90
本书是学习与实践AI工程的权威指南，由业内知名AI专家、畅销书作者Chip Huyen撰写。 全书系统阐述了“AI工程”的核心方法——如何基于现成的基础模型（LLM、LMM）构建*、实用的AI应用。书中提供了完整的AI工程框架，涵盖模型选择与评估、提示工程、RAG与智能体、微调策略、数据集工程、推理优化及AI工程架构等关键环节，帮助开发者在复杂的AI生态中做出科学的技术决策。作者结合丰富的业界经验，通过大量真实案例与可操作的方法，展示了如何让AI应用更快、更可靠、更具扩展性。 本书适合AI应用开发者、机器学习工程师、技术经理，以及希望系统掌握AI应用开发方法的从业者阅读，也是企业构建AI能力的重要参考指南。
深入浅出AI智能体:基于DeepSeek的AI Agent开发实战
￥51.07
本书系统性地介绍AI智能体的基础理论、关键技术、开发方法与实战案例。书中技术内容以国产DeepSeek大模型为核心，结合多个主流开发框架及平台展示，旨在为读者提供一条从入门到精通的*学习路径。本书共14章，内容涵盖AI智能体与DeepSeek模型概述、AI智能体开发环境搭建、提示词工程、知识库与RAG技术、单智能体与多智能体系统开发、通用AI智能体构建、AI智能体协议、AI智能体进阶技术、企业级大模型部署与知识库搭建、企业级AI智能体开发，以及AI智能体的行业落地与AI智能体的前沿探索。同时，每章都融合了理论讲解与代码实战，力求在阐明原理的同时提升读者的动手能力。值得一提的是，本书强调“基于DeepSeek”的实战导向。书中提供了大量完整可运行的示例代码，涵盖API调用、AI智能体开发、RAG系统搭建、多智能体协作等典型场景，帮助读者在真实环境中巩固知识。 本书适合具有一定Python编程基础的读者阅读，可可供从事AI应用开发、算法研究、企业智能化转型的技术人员和项目经理参考使用，也作为人工智能、计算机科学相关专业学生的参考书。
线性代数与Python解法
￥44.67
本书共 5 章： 第 1 章介绍代数系统的基本概念, 内容包括集合与映射、群、环、域及线 性代数系统等; 第 2 章介绍矩阵代数, 内容包括矩阵定义、矩阵的各种运算, 如线性运算、 乘法、转置、方阵的行列式等, 并由此讨论可逆阵的概念及性质; 第 3 章介绍线性方程组的 消元法, 为后面讲解向量空间的知识奠定基础; 第 4 章基于矩阵、线性方程组等讨论应用广 泛的向量空间, 内容包括向量及其线性运算、向量组的线性相关性、线性空间的线性变换等; 在以上几章的基础上, 第 5 章定义向量的内积运算,在向量空间中引“度量”, 即向量的 长度（范数），从而将二维、三维的几何空间扩展到一般的 n 维欧几里得空间. 本书选择 Python 的科学计算的软件包 NumPy 作为计算工具, 针对书中讨论的线性代数 的计算问题给出详尽的 Python 解法. 本书中的每一段程序都给出了详尽的注释及说明, 适合各层次读者阅读.
大师谈游戏设计：创意与节奏
￥11.99
本书是《忍者龙剑传》《皇牌空战3》《风之克罗诺亚》等知名游戏制作人吉泽秀雄的经验之谈。作者根据自身丰富的游戏创作经验，结合大量具体的游戏案例，向读者讲述了如何创作一款有趣、舒服的游戏。书中以“游戏节奏”为主线，从寻找创意始谈起，到培育创意、创造游戏的节奏、发展游戏的节奏等，介绍了如何通过有意识地掌控节奏来行游戏创作。读者在阅读本书的过程中，不仅能明白经典游戏是如何诞生的，也能学到很多游戏创作的窍门。
算法零基础一本通(Python版)
￥41.30
《算法零基础一本通（Python版）》使用 Python 指导读者从零始学习算法 ：由基础数据结构始，逐步解说信息安全算法，*后也讲解了人工智能门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通（Python版）》包含约 120 个程序实例，使用约 600 张完整图例，深讲解了 7 种数据结构和数十种算法，此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通（Python版）》实用性强、案例丰富，适合有一定 Python 基础的读者使用，也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。
零基础学SQL(升级版)
￥69.30
《零基础学 SQL》（升级版）从实用角度出发，由浅入深地讲解了 SQL 的基本概念、常用语法和操作技术。全书共 24 章，内容涉及 SQL 语言概述、简单查询、计算列查询、条件查询、范围查询、数据过滤、数据格式化、模糊查询、数据排序、统计分析、分组统计等知识点，还讲解子查询、多表连接、数据的增删改查、视图、存储过程、游标、事务处理、数据库管理及数据表管理等高级技术。全书包含 200 多个 SQL 语法及应用示例，有很强的实用性和可操作性，既适合作为 SQL 初学者的学习用书，又适合作为程序开发人员和数据库管理人员随时查阅的参考工具书。 为了方便读者理解 SQL 语法，书中的知识点和语法结合具体示例进行讲解，并以对比图的方式鲜明直观地展示数据变化，帮助读者快速掌握实际操作技巧，学以致用。书中还设置了“注意”“说明”“常见错误”等贴心栏目，及时指出注意事项并给出相应的解决方案，帮助读者避开学习陷阱，*提升应用技能。
x86汇编语言:从实模式到保护模式(第2版)
￥68.60
《x86汇编语言：从实模式到保护模式》第二版修改方向1，在书的前面添加基础性的内容，用来说明汇编语言的由来和必要性，说明汇编语言编程的特，以期平滑自然地汇编语言主题。2，原书中对指令系统及x86指令格式的描述过于简略，此版增补这部分内容；3，读者普遍反映第14章太难太紧凑，此版将相关内容拆分，降低学习的难度；4，整个保护模式部分以现在的观来看，内容组织不够合理，予以重新组织，配书代码重新编写和组织；5，原书中有模糊的错误的表述，此版予以更正。
算法详解(卷3)——贪心算法和动态规划
￥44.67
“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及一步学习提供方便。 本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。
信息学竞赛宝典 动态规划
￥44.74
动态规划（Dynamic Programming，DP；简称动规）在算法竞赛中占据极其重要的位置，也是初学者在刚接触算法设计时觉得难以理解的知识点。简单来说，动态规划是一种用来解决*优化问题的算法思想，将一个复杂的问题分解成若干个子问题，通过综合子问题的*优解来得到原问题的*优解，通常适用于解决有重叠子问题和*优子结构性质的问题。 为了帮助初学者理解动态规划，本书直接以各类竞赛真题入手，*细致地介绍算法竞赛中经常用到的各类动态规划算法模型。为了读者能更深刻地理解和掌握其算法思想内涵，本书精挑细选、由浅入深地安排了相关习题。
Python金融量化实战
￥63.87
近年来，固定收益市场规模、产品类别、投资实践等都呈现跨越式发展，相关从业人员的教育需求也与日俱增。固定收益市场是一个重要的投资市场，了解这个市场的规律对成为一个合格的投资与风险管理人员来说至关重要。 本书巧妙地将固定收益市场的相关知识和Python语言的编程实践结合起来，通过12章内容，由浅深地介绍了中国固定收益市场的情况，并给出了具体的 Python 分析案例。全书内容翔实，参考价值较高，涉及中国固定收益市场介绍，债券的计息基准与应计利息的计算，债券的净价、全价与到期收益率的计算，收益率曲线与构建，债券的估值与风险计量，债券的会计与损益归因分析，债券现券交易方式，回与债券借贷，国债期货与标准债券远期，利率互换，利率期权，信用衍生品等内容。 本书内容全面，实战性强，通俗易懂，适合固定收益领域的从业者及想要这一领域工作的读者阅读。
这就是MCP
￥39.90
这是一本*、系统、详尽的MCP指南，由业内专家执笔，旨在为读者提供一线开发与使用参考。 本书涵盖MCP的方方面面，从基础概念到实战案例，再到生态系统构建。第1章讲述了MCP的工作原理、诞生背景和应用场景；第2章深入解析了MCP架构；第3章和第4章分别通过实际案例讲解了MCP服务器和MCP客户端的开发；第5章则展示了如何在典型应用场景下使用MCP服务器；第6章介绍了MCP的生态系统。 本书适合所有对MCP感兴趣的读者，包括软件工程师、产品经理、设计师和创业者等。无论你是想了解MCP的基础知识，还是想深入学习MCP的开发和使用，本书都能满足你的需求。
量子计算Python与Q#编程实战
￥63.87
本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
从零构建大模型
￥54.90
本书是关于如何从零始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。
