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R语言数据分析项目全程实录
￥54.26
《R语言数据分析项目全程实录》精选不同行业、不同分析方法及预测方法等8个热门R语言数据分析项目，既可作为练手项目，也可应用到实际数据分析工作中，其中的机器学习也可供参赛项目参考，总体来说各个项目实用性都非常强。具体项目包含学生成绩统计分析、汽车数据可视化分析系统、泰坦尼克号数据集分析实战、鸢尾花数据分析与预测、基于会员数据的探索和聚类分析、快团团订单数据统计分析与关联分析、抖音账号运营数据分析与预测、基于diamonds（钻石）数据集的分析与预测。本书从数据分析、机器学习的角度出发，按照项目发的顺序，系统、全面地讲解每一个项目的发实现过程。在体例上，每章一个项目，统一采用“发背景→系统设计→技术准备→各功能模块实现→项目运行→源码下载”的形式完整呈现项目，给读者明确的成就感，可以让读者快速积累实际数据分析的经验与技巧，早日实现就业目标。
Web前端开发技术——HTML、CSS、JavaScript(第3版)
￥35.90
本书全面介绍了Web标准的三个主要组成部分：HTML、CSS和JavaScript。循序渐的讲述Web发所涉及的三大前端技术的内容、应用技巧以及它们的综合应用。每部分都配置了大量的实用案例，图文并茂，效果直观。 全书共21章，分为四个部分。在HTML部分，系统介绍了主要讲述了主要讲述了HTML基本概念、 常用文本标签、文档结构标签、在网页中插多媒体内容、列表、DIV标签、元素类型、在网页中创建超、在网页中使用表格、在网页中创建表单等内容；在CSS部分，系统介绍了CSS的定义、CSS常用属性、盒子模型、网页元素的CSS排版等内容；在JavaScript部分，系统介绍了JavaScript基础、脚本函数、事件处理、JavaScript内置对象、BOM对象、正则表达式模式匹配、JavaScript经典实例等内容；本书*后，通过一个综合实例，详细讲解了整合三大Web前端技术制作网页涉及的各方面内容和技巧。 本书可作为大中专院校及培训学校计算机及相关专业的教材，并可供从事前端发工作的相关人员参考。
Joy RL:强化学习实践教程
￥51.07
本书是继《Easy RL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门造的一本深实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速门强化学习的代码实践，并辅以一套源代码框架“JoyRL”，便于读者适应业界应用研究风格的代码。与“蘑菇书”不同，本书对强化学习核心理论行提炼，并串联知识，重视强化学习代码实践的指导而不是对理论的详细讲解。 本书适合具有一定编程基础且希望快速实践应用阶段的读者阅读。
图解大模型:生成式AI原理与实战
￥79.90
本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深理解大模型的原理并上手大模型应用发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。
PyTorch深度学习入门与技术实践
￥54.26
"《PyTorch深度学习门与技术实践》介绍如何学习和使用流行的PyTorch框架发深度学习应用，主要内容包括PyTorch中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch基础知识，transformer架构，文本分类应用发，聊天机器人应用发，用Wav2Vec2行语音识别，机器翻译应用发，分布式PyTorch等。 《PyTorch深度学习门与技术实践》适合作为高等院校计算机、软件工程专业本科生、研究生的参考书目，同时也适用于对PyTorch深度学习领域感兴趣的人士。 "
多模态大模型:从理论到实践
￥67.32
《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。
C++元编程与通用设计模式实现
￥53.72
"本书以实战发为主线，引导读者快速的从C 11基础理论上升到通用模块的设计和发，一步过度到实际的业务在发过程中。 本书共8章，第1~4章讲述C 的快速的浏览了设计模式、C 98和C 11的基础知识，特别是元编程部分的相关知识。第5~7章讲述各种设计模式的通用模块的实现原理，并一步的讲解了实际实现的通用的设计模式模块代码。第8章给出了这些框架实际用示例，方便引导读者自己设计或者直在自己的工程中中使用相关代码。本书示例代码丰富，实际性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重、难。 本书中相关内需要读者具有基本的C 知识，数据结构知识及设计模式知识。本书中所有的代码都是经过实际验证和测试的，适合具有实际工程经验的工程师、工程管理人员、高校教师及培训结构教师学习和参考。 "
深入探索Mamba模型架构与应用
￥80.92
Mamba是一种新型的深度学习架构，在保持对序列长度近似线性扩展性的同时，提供了与Transformers相当的建模能力。《深探索Mamba模型架构与应用》旨在帮助读者探索Mamba在不同领域实现卓越性能的潜力，并深理解和应用这一新兴的模型架构。本书配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群服务。 《深探索Mamba模型架构与应用》共分16章，内容包括Mamba概述、Mamba架构详解、Mamba组件详解、基于PyTorch的弹簧振子动力学Mamba实战、Mamba文本情感分类实战、Mamba的文本转换实战、VisionMamba图像分类实战、多方案的Mamba文本生成实战、让Mamba更强的模块、循环神经网络详解与切片时间序列预测、基于Jamba的天气预测实战、统一了注意力与Mamba架构的Mamba2模型、Mamba结合Diffusion的图像生成实战、知识图谱的构建与展示实战、基于特征词的语音唤醒实战、多模态视觉问答实战。 《深探索Mamba模型架构与应用》既适合Mamba架构初学者，以及人工智能、深度学习方向的从业人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专院校相关专业学生的参考书。
OpenCV计算机视觉开发实践:基于Python
￥90.30
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的发人员必须掌握的技术。《OpenCV计算机视觉发实践:基于Python》基于Python 3.8全面系统地介绍OpenCV 4.10的使用，并配套示例源代码、发环境、PPT课件、配书PDF文件与作者答疑服务。 《OpenCV计算机视觉发实践:基于Python》共20章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、目标检测、数字水印、图像加密和解密、物体计数、图像轮廓和手势识别等案例。 《OpenCV计算机视觉发实践:基于Python》既适合OpenCV初学者、计算机视觉与图像处理应用发人员、人工智能算法发人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专院校计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的教学参考书。
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。
LangChain核心技术与LLM项目实践
￥80.92
《LangChain核心技术与LLM项目实践》全面系统地介绍了LangChain的主要功能模块及具体应用，深探讨了LangChain在企业应用实践中的深度发、技术优化及其核心技术。《LangChain核心技术与LLM项目实践》共12章，从大语言模型的基础知识手，涵盖任务的设计、内存模块的管理、表达式语言的使用、Agent系统的实现、回调机制、模型I/O与数据检索等方面的内容，并通过代码示例和应用场景，逐步引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务设计等高级技术，最后，从需求分析、架构设计到代码实现，详细展示了如何运用LangChain技术发一个企业级智能问答系统，帮助发者造高效、可靠的企业级解决方案。 《LangChain核心技术与LLM项目实践》从门到高级，聚焦于前沿技术与落地实践，适合大模型及LangChain发人员、高校学生以及对LangChain发感兴趣的人员和研究人员阅读，也适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。
Transformer深度解析与NLP应用开发
￥80.92
《Transformer深度解析与NLP应用发》系统解析Transformer的核心原理，从理论到实践，帮助读者全面掌握其在语言模型中的应用，并通过丰富案例剖析技术细节。《Transformer深度解析与NLP应用发》共12章，内容涵盖Transformer模型的架构原理、自注意力机制及其相对于传统方法的优势，并详细剖析BERT、GPT等经典衍生模型的应用。书中围绕数据预处理、文本分类、序列标注、文本生成、多语言模型等核心任务，结合迁移学习、微调与优化技术，展示Transformer在语义匹配、问答系统和文本聚类等场景中的实际应用。针对企业级发需求，还特别介绍了ONNX与TensorRT优化推理性能的最佳实践，为大规模数据处理及低资源部署提供了解决方案。 《Transformer深度解析与NLP应用发》兼具理论深度与实际应用价值，内容系统，案例丰富，适合大模型及NLP研发人员、工程师、数据科学研究人员以及高校师生阅读与参考。
大模型轻量化:模型压缩与训练加速
￥87.72
《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实践案例，适合从事大模型发与优化的工程师，也为研究人员提供深探讨的素材与视角，助力解决大模型训练与推理中的实际问题。
React开发实践:掌握Redux与Hooks应用
￥61.06
本书是一本专为前端发读者造的详细指南，旨在帮助读者全面掌握 React.js 技术，并提升发 能力。本书从 React.js 基础概念手，带领读者逐步深学习 React 脚手架应用、 React 生命周期等核心 内容，助力读者建立对React.js 技术栈的整体认知和项目搭建能力。本书丰富的实例和经验分享有助于 读者掌握最佳实践，涵盖了 React 动画、 Redux、路由、 Hooks 等关键主题的深解析，帮助读者在实 际发中更加熟练地应用这些技术。此外，书中还包含企业官网项目实战案例，通过学习实际经验来提 升问题解决能力，为未来的发工作做好准备。 无论你是初学者还是希望阶成为 React.js 高手，都能在本书中找到启示和指引，一起踏上 React.js 之旅，探索编程的乐趣与挑战！
Python+ChatGPT自动化办公很简单
￥61.06
《Python ChatGPT自动化办公很简单》从Python与ChatGPT的基础知识讲起，结合35个典型应用实战案例，详细介绍如何使用二者实现自动化办公的相关知识。《Python ChatGPT自动化办公很简单》不仅可以帮助读者大幅度提高工作效率，而且可以激发他们的创新思维，用全新的方式思考和解决问题，从而探索科技的无限可能，启智能办公的新时代。为了帮助读者高效学习，《Python ChatGPT自动化办公很简单》附赠配套教学视频、不同场景的提示词使用示例、常见任务的自动化实现脚本、Python语法手册、实用大模型学习资料和教学PPT等超值学习资源。 全书共8章，分为2篇。第1篇基础知识，首先介绍Python与ChatGPT自动化办公的门知识，包括发环境搭建、ChatGPT基础知识、常见问题及其解决方法等，然后详解Python编程基础知识，包括变量、数据类型、数据的输与输出、控制流语句、函数、模块与包、错误与异常处理、面向对象编程等。第2篇典型应用实战，结合多个实战案例详细介绍Python与ChatGPT自动化办公的典型应用，包括文本与文档处理、数据分析、自然语言处理、图像处理、网络信息处理、实战攻略和技术分享等。 《Python ChatGPT自动化办公很简单》内容丰富，案例典型，实用性强，非常适合各行各业需要大幅度提升工作效率的职场从业人员阅读，也适合自动化办公技术爱好者和其他编程爱好者阅读，还适合相关高等院校和培训机构作为实践课程的教材。
C++对象模型详解
￥57.47
本书基于GCC Clang编译器深讲解C 对象模型的相关知识，涵盖C 对象的内部工作原理及底层的汇编实现机制。 本书先介绍对象模型的基本概念，并引两个用于研究C 代码实现的源工具一cppinsights和 Compiler Explorer。着，依次讲解C 数据语义学，即编译器如何布局C 对象模型中的数据成 C 函数语义学，包括编译器如何实现C 中的多态、如何调用虚函数等;C 构造、析构语义学，涉及编译器对 C 对象的构造和析构方式，包括全局对象和静态局部变量的构造等内容;C 异常处理，包括GCC中异常处理的实现方式及实践准则;C 运行时类型识别(RTTI)的实现原理，包括 dynamic_cast算法的具体实现;C Name Mangling规则，包括GCC对C 代码中各个名称的编码方式。 本书适合有意深理解C 对象模型、了解C 代码底层实现的读者阅读。阅读本书需要具备一定的C 基础知识。
构建绿色软件——低碳智能时代的软件开发与运维之道
￥51.07
本书探讨了如何在软件开发和运维的各个环节实现绿色化，以减少碳排放并提高能源效率。本书从基础概念出发，结合实际案例与工具，深入讲解电力、硬件、网络、AI 大模型等多个领域的绿色技术应用。书中不仅涵盖了代码优化、运行效率等技术层面的内容，还讨论了碳意识培养、需求塑形及绿色软件成熟度矩阵等战略层面的问题，旨在为读者提供一个*的绿色软件开发框架。 本书适合软件开发者、系统架构师、项目经理及对可持续发展感兴趣的各类技术人员阅读。无论你是希望了解具体技术实现的初学者，还是寻求战略指导的技术管理者，都能从中获得有益的参考和启发。
生成式引擎优化(GEO):破解 AI 时代的流量与品牌密码
促销价:￥22.34|￥69.80
《生成式引擎优化（GEO）：破解 AI 时代的流量与品牌密码》立足AI搜索*崛起的行业趋势，聚焦生成式引擎优化（GEO）这一AI时代新型营销核心能力，依托Semrush权威数据与国内首届GEO大会实践沉淀，系统拆解从传统SEO向GEO转型的完整路径，助力企业抓住AI流量新蓝海。 《生成式引擎优化（GEO）：破解 AI 时代的流量与品牌密码》总计8章，采用层层递进的方式构建完整的GEO知识体系。第1章清晰界定GEO核心定义、底层逻辑与价值定位，对比GEO与传统SEO的异同与协同关系；第2章解析AI搜索生态与主流大语言模型运行机制，明确不同模型的优化差异；第3章讲解GEO团队搭建、人才画像、跨部门协作与核心KPI体系；第4章基于六步闭环方法论，系统讲解GEO全流程执行路径，提供可直接复用的标准化操作框架；第5章围绕站内、站外、监测三大环节，拆解LLM引用机制、内容优化与外链建设实战方法；第6章聚焦ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini等主流生成式AI搜索场景，提供精细化的GEO优化实战指南；第7章结合电商、旅游、软件、医疗等全球细分行业真实案例，拆解优化细节与落地关键；第8章展望GEO未来发展趋势，给出品牌入局策略与从业者成长建议。 《生成式引擎优化（GEO）：破解 AI 时代的流量与品牌密码》兼具理论体系与一线实战，既帮助出海品牌、跨境企业与独立站卖家搭建AI时代的数字资产与品牌信任体系，也为SEO从业者、数字营销人、品牌市场负责人、跨境运营者提供从0到1掌握GEO的完整学习指南；同时适合高校营销、跨境电商相关专业师生作为参考读物，是企业抢占AI搜索流量、重塑核心竞争力的实用操作手册。
Python数据可视化开发实战:统信UOS下的Flask 与Pyecharts应用
￥31.94
本书基于Flask与Pyecharts讲述如何在统信UOS中构建数据可视化Web应用。本书不仅介绍在统信UOS上Python环境的搭建方式、Flask与Pyecharts的安装和配置方式、数据可视化的基本原理与应用场景，还讲述Flask Web开发的核心技术、使用Pyecharts创建各种类型的图的方法、从本地开发到服务器部署的流程实战。 本书适合作为各类高等院校计算机相关专业的教材，也可供软件开发人员参考。
Happy-LLM:从零开始构建大模型
￥51.07
2022年底，ChatGPT的诞生引发变革，以GPT系列模型为代表的大语言模型（Large Language Model，LLM）成为人工智能领域的研究热点，LLM在此背景下基于预训练语言模型取得突破性进展。本书分为基础知识与实战应用两大部分，基础知识部分包含第1～4章，首先介绍NLP的基本任务及文本表示的发展历程，接着阐述LLM基本架构Transformer和经典PLM架构，*后详述LLM的特点、能力和训练过程；实战应用部分包含第5～7章，依次讲解基于PyTorch搭建LLM的全流程，借助主流框架实现LLM训练，以及LLM的各类应用，帮助读者构建完整的LLM知识体系。 本书适合具备一定编程经验（尤其对Python编程语言有所了解）、掌握深度学习相关知识且了解NLP领域相关概念和术语的大学生、研究人员及LLM爱好者阅读。
Python办公自动化从入门到精通
￥70.00
《Python办公自动化从门到精通》讲解如何使用Python技术实现自动化办公。 《Python办公自动化从门到精通》分为两大部分，共19章。第1部分为基础语法，即从基础门始介绍Python语言的基础语法知识，内容对应第1章～第6章，包括初识Python、Python语法元素、程序控制语句、组合数据类型、函数、类。第2部分为高阶办公，即使用Python语言实现办公操作，内容对应第7章～第19章，包括操作文件、库、操作文件夹、操作Excel文件、操作Word文件、操作PPT文件、操作PDF文件、操作HTML网页、网络爬虫、自动收发邮件、聊天机器人和二维码、控制鼠标和键盘、批量处理视频。除第1章外，每一章都包含项目案例，并且在项目案例中详细分析代码的设计思路和编写过程。 《Python办公自动化从门到精通》适用人群为需要门Python编程的学生和需要提高办公效率的工作人员、网络信息技术人员、视频剪辑技术人员等。
