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汇编语言编程基础 基于LoongArch
￥31.94
汇编语言是人和计算机沟通的直的方式，它描述了机器终所要执行的指令序列。汇编语言和机器语言一样都是和计算机体系架构强绑定的低级语言。本书是龙芯自主指令集的首本汇编语言教程，系统讲解龙芯处理器全新的自主指令系统架构 LoongArch。 本书循序渐地介绍基于 LoongArch 的汇编语言知识，包括计算机语言、使用汇编语言的场景等基础知识，寄存器、指令集、函数调用等汇编语言的核心内容，以及编写程序示例和常用的调试手段。本书并不是逐条地讲解每一条指令的功能，而是通过关键指令的拆解来介绍计算机工作的基本原理，同时恰当地指出 LoongArch 的特殊之处，便于读者理解、实践、应用 LoongArch。 本书非常适合基于龙芯架构的工程技术人员学习参考，也可作为从事计算机体系结构或计算机系统设计的工程技术人员的参考书，还可用作大学计算机专业的延伸阅读资料。本书的读者应具备以下基础：具有计算机的使用经验，具有计算机基础知识，具有一门高级语言（C、Java、Python 等）的基本编程基础知识。
用Python轻松处理Excel数据
￥51.07
本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，*后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。
深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
￥48.51
《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。 在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深掌握相关知识技能。 《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer 等基础知识，还囊括 了注意力机制、序列到序列问题等高级专题，同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成 对抗网络、强化学习、流模型等前沿内容，以拓宽读者视野。 《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》既适合互联网公司算法工程师等群体阅读，又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处 理和深度学习课程的参考教材。
Java项目驱动开发教程
￥43.61
《Java项目驱动发教程》是一本以项目驱动教学模式理念设计的Java门书。全书内容以软件项目案例驱动，代码实例丰富，项目实训任务饱满，语言通俗易懂，不仅能够使读者全面掌握Java面向对象编程技术，还能够提升读者使用Java语言发软件项目的能力。本书配套示例源代码、PPT课件、教学大纲、课程设计指导书、实训任务指导书、课后练习答案及Java核心编程参考文档等资源。 《Java项目驱动发教程》分为3个专题，共14章，3个专题分别以面向过程版的商超物管理系统、面向对象版的超市物系统、端对端聊天系统为贯穿项目，内容包括Java发门、Java的基本语法、Java程序流程控制、数组、Java类和对象、Java继承和多态、Java抽象类和口、Java异常处理、Java图形界面编程、Java集合、Java多线程、Java网络编程、Java IO流、Java反射机制。 《Java项目驱动发教程》适合Java编程初学者系统地学习Java核心编程技术，同时也非常适合高等院校相关课程的师生作为教学参考书或教材使用。
零基础学Qt 6编程
￥63.87
这是一本Qt 6编程门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C 的集成发。本书注重知识和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。 本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件发人员的参考书。
数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长
￥57.54
本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展数据分析实战。 本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。
Python面向对象编程(第4版)
￥132.30
这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 本书针对的是Python面向对象编程的新手，假设读者具备基本的Python技能。对于有其他面向对象编程语言背景的读者，本书将展示Python的许多特性。
修改代码的艺术
￥47.00
理解修改软件的机制：添加特性、修正缺陷、改设计、优化性能 把遗留代码放到测试用具之中 编写测试，防止引新的问题 包含Java、C++、C和C#的示例，其中介绍的大多数技术适用于其他任何语言或平台 精确地确定要在哪些地方修改代码 处理非面向对象的遗留代码 处理看起来没有任何结构的应用程序
你好,C++
￥69.30
《你好，C 》主要介绍C 发环境的搭建、基础语法知识、面向对象编程思想以及标准模板库的应用，特别针对初学者在学习C 过程中可能遇到的难提供了解决方案。全书共分13章，以一个工资程序的不断优化和完善为线索，展示了如何利用C 行设计和解决实际问题。《你好，C 》遵循最新的C 23标准，更新了所有代码和讲解，并增加了新标准引的特性，如智能指针、std::thread等，使读者能够掌握最新的C 知识。每章末尾都配有“本章练习”，帮助读者通过实际编写代码来加深对知识的理解。 《你好，C 》语言风格轻松幽默，还收录了一些公司的典型笔试题，无论是C 初学者还是中级程序员提升技能，都是极佳的选择。同时，《你好，C 》也适合作为应用型本科及高职高专相关专业的教材使用。
Java程序设计实战案例教程
￥37.20
本书从初学者的角度出发，由浅深地讲解了Java语言的相关内容。全书共11章，主要介绍了Java发环境的搭建及其运行机制、基本语法、面向对象编程思想、多线程、常用API、集合、I/O、网络编程等内容，采用通俗易懂的语言阐述抽象的概念，选用生活中密切相关的例子演示知识的运用，通过剖析案例、分析代码含义、解决常见问题等方式行讲解。书中还添加了许多阶段性任务来模拟程序发过程，帮助初学者培养良好的编程习惯。
Python爬虫、数据分析与可视化:工具详解与案例实战
￥41.00
全书共13章。第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象程序设计思想，Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述Numpy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8章和第9章为“数据分析高级技能篇”，主要讲述通过爬取技术博客案例、基于Scrapy爬虫框架的实用技巧、数据分析的常用方法，如Python连操作数据库的相关技能，基于时间序列、概率分析、推断统计和回归分析方法的数学分析方法；第10~13章为“综合案例篇”，主要讲述二手房数据分析案例、股票数据分析案例以及基于Sklearn库的机器学习相关实践。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.00
这是一部指导读者如何将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中的著作。 作者融合了自己10年的工程实践经验，以Python为工具，详细阐述机器学习核心概念、原理和实现，并提供了数据分析和处理、特征选择、模型调参和大规模模型上线系统架构等多个高质量源码包和工业应用框架，旨在帮助读者提高代码的设计质量和机器学习项目的工程效率。 全书共16章，分为4个部分： *部分 工程基础篇（1～3章） 介绍了机器学习和软件工程的融合，涉及理论、方法、工程化的数据科学环境和数据准备； 第二部分 机器学习基础篇（4、5章） 讲述了机器学习建模流程、核心概念，数据分析方法； 第三部分 特征篇（6～8章） 详细介绍了多种特征离散化方法和实现、特征自动衍生工具和自动化的特征选择原理与实现； 第四部分 模型篇（9～16章） 首先，深地剖析了线性模型、树模型和集成模型的原理，以及模型调参方法、自动调参、模型性能评估和模型解释等；然后，通过5种工程化的模型上线方法讲解了模型即服务；*后，讲解了模型的稳定性监控的方法与实现，这是机器学习项目的*后一环。
软件能力成熟度模型与模型集成基础
￥29.00
本书从软件发管理的角度，阐述了软件能力成熟度模型（CMM）与软件能力成熟度模型集成（CMMI）的基本概念、基本原理及管理方法，详细地讲述了CMM/CMMI的管理与实施步骤，其目的是指导读者在软件发的过程中，明白CMM/CMMI的管理“做什么”？然后再明确“怎样去做”？项目发中的每一个阶段要做哪些具体工作？需要写出什么样的文档？达到什么样的目的？解决什么样的问题？CMM/CMMI每个等级的工作都自成一章。具体包括软件能力成熟度模型（CMM）概述、软件过程评估的国际标准、可重复级（等级2）、已定义级（等级3）、已管理级（等级4）、优化级（等级5）、能力成熟度模型（CMM）提问单及CMMI的基本概念、CMMI通用（公共）的实践、CMMI 2级的主要内容和实践、CMMI 3级已定义的主要内容和实践、CMMI 4级量化管理级的主要内容和实践、CMMI 5级的主要内容和实践。 本书可作为培训教材，也可作为作为信息工程学院、软件学院和大学计算机相关专业大学生的教科书，对研究生而言是一本很实用的指导书，对软件发人员、系统工程师以及管理人员来说也很有参考价值。
硬黑客:智能硬件生死之战
￥29.00
本书阐释了互联网领域新的产业风口——智能产品的过去与未来，涉及智能产品的定义、发展现状以及与智能产品相关的云计算、大数据等的演变与发展。第1章叙述智能产品与安全现状，涉及产品发展思路、发展方向与应用领域，以及只能产品的安全问题，并列举具体的案例，涉及2014年十大木马、五大软件漏洞、主要信息安全行业发展趋势及2015年网络安全威胁预测。第2章集中讨论了云计算安全相关的问题。第3章涉及大数据安全的问题。第4章讨论智能产品的硬件安全问题。第5章涉及智能产品操作系统使用的安全问题。第6章讨论智能产品无线网络使用的安全问题。第7章讨论智能手机的安全问题。第8章介绍了移动支付功能的安全问题。
银行数字化转型:路径与策略
￥77.00
银行数字化转型的内涵和外延是什么？ 银行为什么要行数字化转型？ 先行者有哪些经验和方法值得我们借鉴？ 银行数字化转型的路径和策略有哪些？ …… 本书将从行业研究者的视角、行业实践者的视角、科技赋能者的视角和行业咨询顾问的视角对上述问题行抽丝剥茧般探讨，汇集了1个银行数字化转型课题组、33家银行、5家科技公司、4大咨询公司的究成果和实践经验，讲解了银行业数字化转型的宏观趋势、行业先案例、科技如何为银行业数字化转型赋能以及银行业数字化转型的策略。 全书共八篇，从逻辑上可以分为四大部分。 银行业数字化转型调研报告（01~06） 总结和分析了银行各领域数字化发展的共性、难及解决之道。重聚焦银行数字化营销、交易银行与产业互联网、数据安全与风险应对、数字化风险管理体系、IT驱动数字化转型5个领域。 银行数字化转型实践案例（7~39章） 工行、建行、招行等33家银行机构分享了它们的数字化转型经验，从战略规划、组织架构、业务模式、产品设计、营销策略、运营机制、风险管理以及ＩＴ系统等领域全方位展现国内银行数字化转型成果。 科技赋能银行数字化转型（40~44章） 阿里云等5家科技公司从云服务、数字信贷、大数据风控、人工智能、移动支付等领域切，分享了它们利用金融科技助力银行数字化转型的实践和经验。 银行数字化转型策略（45~48章） 安永咨询、毕马威管理咨询、德勤中国、波士顿咨询4大咨询公司分享了银行在战略选择、数字化能力以及放银行建设等领域的行业策略，探讨银行在数字化创新背景下实现银行业务模式的颠覆性重构。
饿了么质量体系搭建实战
￥53.00
本书是饿了么企业订餐团队在软件质量保障方面的经验总结。它通过讲解该团队如何从0到1构建软件质量体系以及该体系如何逐步演，分享了饿了么在软件质量保障方面的技术积累、实战经验、解决问题的思考过程，以及质量保障团队的建设与发展。 【全书一共18章，分为六篇，具体内容如下】 第壹篇 规划（第1章） 介绍了饿了么企业订餐业务的背景、团队背景、面临的挑战以及团队在制定技术规划时是如何考虑的。 第二篇 基础（第2～5章） 总结了QA团队在功能测试、安全测试、兼容性测试、线上问题治理等方面的技术见解和经验积累。 第三篇 提效（第6～9章） 介绍在团队人员与业务稳定之后，QA团队应如何提高测试和研发的效率。包括API测试框架、自动生成框架代码技术、框架代码场景化改造、FSM场景化代码动态组合技术等。 第四篇 赋能（第10～13章） 从持续集成、代码质量、Story QA等技术角度介绍了企业订餐QA团队是如何赋能研发人员以提高软件质量的。 第五篇 探索（第14～16章） 介绍了团队在契约测试、探索性测试、流量测试等方面的经验。 第六篇 管理（第17~18章） 分享了如何造有实力、有格局和有凝聚力的团队，以及项目管理的关键问题和解决问题的思路。
物联网系统架构设计与边缘计算(原书第2版)
￥88.90
本书涵盖从物联网传感器到云计算的整个物联网解决方案谱系。首先研究现代传感器系统、通信理论，然后探讨局域网和广域网中基于IP的通信，包括802.11ah、5G LTE蜂窝、Sigfox和LoRaWAN，讲解边缘计算、路由和网关及其在雾计算中的作用，以及MQTT 5.0和CoAP的消息传递协议。本书以统计分析、复杂事件处理和深度学习模型的应用来总结，还提供了物联网安全、密码学和shell安全的整体观。
人工智能计算机视觉算法测试与应用指南
￥29.90
本书将内容分为四个部分。 *部分是人工智能（AI）的理论知识，以此作为本书知识框架的基础。这部分包含5章，“人工智能的前世今生”、“AI数学逻辑”、“CV知识背景”、“神经网络入门”“算法模型的评估指标”，我们从AI的历史开篇，深入浅出地讲解计算机视觉中的数学知识、神经网络的基础架构以及常见的算法评估标准。对于AI初学者来说，此部分是进入AI世界的基础。对于有经验的专业人士，它则提供了一个坚实的回顾与参照。 第二部分是人工智能（AI）产品质量体系建设实践，以计算机视觉（CV）系统为例讲解AI系统的测试策略。这部分包含3章，“AI工程质量”、“AI数据质量”、“AI模型质量”，我们从传统软件测试与AI系统测试的异同开始，探讨工程、数据、模型三个维度的质量建设方法。这里会涉及数据采集、数据增强和模型的分层测试技术。此部分可以帮组读者了解如何去构建一个针对AI产品的质量保障体系。 第三部分是智能化测试探索，讨论计算机视觉（CV）技术在是测试中的具体应用。这部分包含4章，“智能UI自动化”、“UI异常检测”、“UI遍历技术”、“大模型时代的挑战与机遇”，我们将展示将CV技术融入UI自动化测试的实践方法，探索利用深度学习构建的异常检测机制，以及讨论CV技术在UI遍历测试中的具体运用场景。*后，我们延伸到大模型，介绍了其在评测与文生图上的应用示例。此部分可以作为读者应用AI的导引，为读者在自己所在领域内实施AI技术打开视野。 第四部分是大语言模型（LLM）应用与评测，介绍大语言模型基础知识、在测试领域的应用与评测技术等。这部分包含两章，“迎接大语言模型时代”、“大语言模型测试应用及其评测”，我们从大语言模型的定义开始，介绍了LLM演进历史、应用场景与技术、以及局限性。并对其在测试领域应用，进行了示例说明。然后，我们探讨了大语言模型在图像领域的应用，解释了大语言模型基础能力、文生图能力、文生视频能力等三种能力的评测技术与指标框架。此部分可以作为读者认识大语言模型的知识基础，为在实践中应用LLM、评测LLM能力提供指导。
前端函数式演进
￥47.00
这是一部写给前端工程师的函数式编程实战指南，由阿里本地生活企业订餐前端负责人撰写。 作者结合自己在前端领域的大量工程实践经验，首先从前端发者的角度介绍了函数式编程在前端领域的演，以及前端的函数式编程知识；然后对React和RxJS等流行前端工具的函数式编程功能和思想行了深剖析，既可以帮助读者更好地理解和使用这些工具，又能给予读者技术选型方面的建议。此外，书中提供了平台级别的前端发示例的多种实现，方便读者结合书中的理论行印证和思考。 通过阅读本书，你将： 理解函数式和它的编程实践； 理解函数式对前端工具的影响； 使用代码编写具备函数式风格的业务代码和工具方法； 更好地理解前端领域框架和库产生的动机和原理； 门使用热门工具RxJS和React Hooks； 从更多侧面思考前端的发展和核心诉求； 编写平台型的前端项目。 【本书共9章，可从逻辑上分为3个部分】 *第①部分（第1～3章） 理论基础 首先盘了命令式编程、声明式编程等各种常见的编程范式以及它们在前端领域的表现，然后介绍了前端函数式的基础概念和函数式思维，以及前端的各种常见特征。 *第②部分（第4～7章） 原理分析 首先介绍了经典的函数式模型Monadic，然后基于jQuery等工具梳理了在函数式编程的影响下前端工具形态的演，再后基于热门框架RxJS和React Hooks分析了函数式思想对它们以及整个前端领域的影响。 *第③部分（第8、9章） 总结 首先总结了前端发的核心复杂度和函数式思想的作用，并探讨了前端工程化相关的内容；然后梳理了全书的示例，帮助读者通过代码完成知识的落地。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
￥47.00
本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。 全书一共12章，分为 四大部分。 *部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础 首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识，*后介绍了知识图谱的基础理论。 第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系统原理与架构 首先讲解了搜索系统的架构和原理，帮助读者了解搜索系统的组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中的应用；其次讲解了搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法；*后讲解了评价搜索系统的指标体系。 第三部分（第 7 ～ 9 章） 推荐系统原理与架构 首先讲解了推荐系统的架构和原理；其次讲解了推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型；*后讲解了评价推荐系统的指标体系。 第四部分（第 10 ～ 12 章） 实战应用 首先介绍三种常见的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次讲解了搜索系统和推荐系统的应用；*后介绍了如何充分结合AI与工程在工业界发挥作用。
编程与类型系统
￥71.00
本书全面介绍类型系统的特性，从基本类型始，一直介绍到函数类型和子类型、OOP、泛型编程和高阶类型（如函子和单子）。本书没有关注这些特性背后的理论，而是通过实际应用的方式来解释每种特性。本书说明了如何以及何时使用每种特性来改代码。
