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算法趣学(第2版)
￥39.44
本书系统介绍程序设计中各种常用的基础算法及典型案例，包括排序算法、递归算法、数论基础、组合数学基础、贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法等内容。 全书以图文并茂的方式讲解各基础算法的分析过程，侧重基础算法的深理解与实践，配有大量图表辅助算法的分析过程，适用于有一定程序设计基础、尚未学习数据结构且对算法分析与设计感兴趣的算法初学者。 本书各章均配有典型案例和大量图表，既便于教师课堂讲授，也适合读者自学，可作为高等院校“程序设计基础”课程的延伸和“算法分析与设计”课程的门教材，也可供程序设计竞赛初学者参考。
海洋水下成像与压缩传输
￥96.00
本书介绍以海洋水下光学和声学成像为主的图像处理技术，主要阐述海洋水下成像方法和压缩传输的关键技术，内容包括海洋水下成像与压缩传输概述、基于光学/声学的海洋水下成像、海洋水下图像质量评价、海洋水下图像质量增强、海洋水下图像压缩、海洋水下目标检测与跟踪，以及海洋水下成像系统。 本书既可作为海洋船舶、电子信息、计算机、光电子、通信等领域研究机构和企业的科研人员、设计人员进行相关研究和新技术开发时的参考书，也可作为上述领域相关专业的本科生、硕士研究生、博士研究生的学习用书，或高校中相关专业教师的教学、科研参考书。
扩散模型——核心原理与强化学习优化
￥51.07
本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；*后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
JMeter核心技术、性能测试与性能分析
￥69.30
JMeter是一款基于Java的源压力测试工具，可用于对服务器、网络或对象施加高负载，从而在不同压力条件下测试它们的强度和分析整体性能。《JMeter核心技术、性能测试与性能分析》详解JMeter性能测试和性能分析的方法，结合具体测试案例和实践，帮助读者快速掌握JMeter性能测试与性能分析的技能。《JMeter核心技术、性能测试与性能分析》配套示例源码、PPT课件、教学大纲、教案与作者微信群答疑服务。《JMeter核心技术、性能测试与性能分析》共11章，内容包括认识JMeter、认识性能测试、初识JMeter元件、JMeter主要元件详解、常见JMeter性能测试脚本的编写案例、BeanShell、JMeter中如何编写自定义的取样器、性能分析与调优、电商网站的秒杀系统性能测试与性能分析案例、JMeter性能测试的实践、大模型辅助性能测试。最后还给出一个JMeter属性配置的附录供读者参考。《JMeter核心技术、性能测试与性能分析》既适合JMeter性能测试初学者、性能测试与分析人员、性能测试解决方案设计师、软件性能测试经理，也适合高等院校或高职高专院校学习软件性能测试的学生。
精通MCP:AI智能体开发实战
￥57.54
本书专为 AI 智能体开发者打造，分三个模块，系统介绍 MCP 的基础理论、开发环境与实战应用，助力开发者快速掌握 MCP 的核心技术与应用实践。 *部分（第 1～2 章）介绍 MCP 的基础理论与架构设计，主要包括 MCP 的起源、MCP 在 AI 智能体开发中的角色、MCP 整体架构、MCP 分层和 MCP 核心能力，为后续实践应用奠定理论基础。第二部分（第 3～4 章）聚焦 MCP 开发环境与技术栈，介绍 TypeScript 和 Python 开发环境的搭建、MCP工具链与 SDK 的安装与使用，帮助读者快速搭建 AI 智能体开发环境。第三部分（第 5～9 章）是本书的核心，包括 5 个完整的实战项目——从快速构建一个简单的 AI 智能体，到复杂的商城智能体、论文研究智能体、数据洞察分析 ChatBI 智能体，以及深度研究报告生成智能体。每个项目均包含详细的架构设计与代码实现，帮助读者理解 MCP 在不同业务场景下的应用实践。 本书既适合 AI 研究人员、软件开发工程师、产品经理阅读，也适合计算机相关专业学生和 AI 技术爱好者阅读。
Transformer原理解析及中文项目实践(微课视频版)
￥48.30
本书深浅出地介绍了深度学习中的序列模型及其发展历程，重讲解了Transformer架构及其变体的原理与实战应用。全书共5章，旨在帮助读者从理论基础到实战应用，全面掌握Transformer技术。第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实战及存在的问题与挑战。第2章全面剖析了Transformer的总体架构、核心思想及各组成部分的实现方法。第3章从自定义代码出发，详细地讲解了词嵌、多头注意力层、前馈网络层、编码器层和解码器层的构建方法，以及如何训练Transformer模型。第4章介绍Transformer变体与阶部分。第5章介绍利用HuggingFace实践Transformer，首先介绍了HuggingFace社区和Transformers库，然后通过实际应用案例，如文本分类、情感分类、命名实体识别等，展示了如何使用Transformers库行项目发。最后，讲解了模型微调的各种方法，以及Transformer的影响和未来展望。本书适合对深度学习、序列模型和Transformer感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的发者都能从中获得丰富的理论知识和实践经验。同时，本书也可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。
前沿数字技术导论
￥51.07
本书分为17章，主要内容包括数字技术概论、数字素养、数字安全、物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、3D打印、元宇宙与数字孪生、量子信息技术、移动通信技术、图像处理技术、视频处理技术、音频处理技术、数据可视化技术和数字资源。 本书内容通俗易懂，案例丰富，适合对前沿数字技术感兴趣的各类相关从业者和研究者学习，也可以作为高等院校相关专业讲授数字素养知识的参考书。 错误！文档中没有指定样式的文字。
