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开发者关系实践指南
￥51.07
本书是关于发者关系的实践指南，书中呈现了那些奋战在发者营销一线的专家的非凡见解。在本书中，许多公司的发者营销和发者关系的主要实践者分享了他们的知识、经验和实战案例，如微软 Azure 发者营销总监 Cliff Simpkins、Facebook 发者营销主管Desiree Motamedi、谷歌发者关系主管 Dirk Primbs 等。他们以发者为中心，从邮件营销、社区营销、造发者营销计划、构建发者关系、面向发者重新定位品牌等方面，通过具体实例，阐述了发者营销和构建发者关系的重要性，及其战略战术和方法措施。不管你是发者关系领域中久经沙场的老将还是刚刚起步的新手，都会发现这些内容是非常有见地的。 本书适合从事发者关系、发者营销等相关工作的人员阅读参考。
Joy RL:强化学习实践教程
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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。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深的理解。
Skills+OpenClaw:从零打造个性化AI助理
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本书致力于帮助读者系统、*地掌握Skills的核心原理、开发技巧及其在OpenClaw生态中的实际应用。全书共9章，第1章和第2章先通过企业报销审批案例展示Skills的强大功能，随后介绍Skills的概念机制、发展历史、安全问题、核心优势与适用场景等；第3～5章介绍Skills的创建、使用、发布与管理，演示如何从零开始写Skills，并对目前主流的Skills相关资源予以*梳理；第6～9章专注于Skills的应用实践，从学习、办公与科研场景中的文档处理，到全流程程序开发，再到电商与市场营销、企业管理，尽可能*地介绍Skills当前的典型应用及其在OpenClaw生态中的实践。 本书力求深入浅出，通过丰富的实际案例、场景案例及步骤解析，助力读者快速掌握Skills的核心要义，进而能在OpenClaw生态中构建自己的AI助理。为满足不同行业读者的需求，本书精心设计了覆盖多个场景的案例，从基础的文档处理到高级的程序开发，力图帮助读者实现“学以致用”，切实提升解决实际场景问题的能力。 本书适合所有对AI应用开发感兴趣的读者，包括但不限于AI应用开发者和软件工程师、产品经理和技术主管、希望在工作中应用Skills提升效率的职场人士、希望将专业或经验融入AI的专业人士，以及高等院校理工科专业的师生。
深入浅出AI智能体:基于DeepSeek的AI Agent开发实战
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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。
GitLab CI/CD 从入门到实战
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本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识，包括CI/CD的几个基本概念（pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件）；然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景，并给出一些示例；后介绍CI/CD的实践，通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式，包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成，以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录，分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
零基础快速入行入职软件测试工程师(第2版)
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本书为软件测试初学者量身造，从零始，覆盖软件公司招聘的基本要求。全书分为16章，涵盖了软件测试的核心概念、功能测试方法、Linux基础知识、MySQL数据库管理、Web自动化测试框架、HTTP口测试、Charles抓包工具的使用、Python口自动化测试、AI赋能软件测试，以及如何制作求职简历等内容。此外，本书还提供精选面试题及参考答案，助力读者通过面试。全书知识体系循序渐，紧跟读者需求，帮助读者轻松掌握软件测试技术并做好面试准备，让求职更顺利。 本书的文字通俗易懂，并配备教学视频，将复杂问题简单化，适合对软件测试感兴趣、希望职软件测试工程师的读者学习。
C++设计模式
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本书通过浅显易懂的例子来讲解设计模式的知识：首先，介绍设计模式的概念，在什么情况、什么场合下要用哪一种设计模式；然后，通过每一种设计模式的UML类图，明确各个小故事里讲解的设计模式中的变量之间的关系，帮助读者理解代码实现的步骤；最后，讲解设计模式之间的联系和区别。 本书案例丰富，实用性强，适合有一定C 基础的读者、求职的本科生或研究生、需要学习架构和重构架构知识的程序员阅读，也可以作为大专院校相关专业师生的参考书和培训学校的教材。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
Python地球科学数据分析
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随着计算机技术的发展，通过编写计算机程序来解决相关领域的难题已经成为人们普遍认同的解决方案。Python语言凭借其简洁特赢得了越来越多人的青睐。 本书旨在结合Python语言讲解其在地球科学数据分析方面的应用。本书内容分为12章，从搭建Python环境始讲解，陆续介绍了一系列适用于地球科学领域的Python知识，不仅涉及基础的编程语法，也涵盖实际的编程案例及程序运行结果。本书还结合统计学知识演示了一系列数据分析及可视化案例，通过一些典型的案例和编程方法展现了Python解决方案。 本书适合地球科学领域的师生阅读，也适合相关领域的科研工作者阅读，不要求读者有编程经验。
用Python轻松处理Excel数据
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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。
推荐系统:产品与算法解析
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本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
Python编程做中学
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本书是一本零基础的Python编程门书。全书介绍了Python的基本知识、条件语句、循环语句、列表、函数，并涉及到数据结构、文件读写、算法等基本知识，引了编程竞赛中重要的软件运行效率的概念。本书立足各编程挑战网站上的真题，将编程的基本思想和Python的知识拆解成小任务，使读者在解题的过程中逐步探索，以亲自上手实践的方式学习编程。 本书适合想要零基础学习编程和Python的人阅读。
QPanda量子计算编程
促销价:￥25.99|￥79.80
本书介绍基于我国自主可控量子计算云平台的量子计算编程，涵盖量子计算的核心内容，包括量子计算的基本概念、多种量子算法及其应用，以及本源量子计算云平台和量子计算编程框架QPanda的使用方法。 本书通过算法理论与编程实践相结合的方式，详细讲解算法与编程之间的紧密关系，并通过大量的示例和练习，帮助读者深理解量子计算的概念和应用，从而逐步掌握量子计算编程技能。 本书既适合量子计算领域的科研人员、工程技术人员和高等院校相关专业的师生阅读，也适合对量子计算有兴趣或参与相关竞赛的人员参考。
人人都能开发RPA机器人:UiPath从入门到实战
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本书为UiPath的门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPath Orchestrator和机器人企业框架，适合在掌握UiPath Studio的基础发功能后阶学习。
量子计算实战
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在加密、科学建模、制造物流、金融建模和人工智能等领域，量子计算可以极大提升解决问题的效率。量子系统正变得越来越强大，逐渐可用于生产环境。本书介绍了量子计算的思路与应用，在简要说明与量子相关的科学原理之后，指导读者实现量子计算算法。本书将带领读者使用基于Java的Strange量子模拟器编写量子程序，并探索量子位和量子逻辑门。在介绍标准Java和构建工具创建量子算法的同时，本书还引了有趣的示例和深的解释。 本书适合对量子计算、量子编程感兴趣的计算机专业和从业人员，以及其他有?Java编程基础的人阅读。
前沿数字技术导论
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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。
深入大模型系统:提示工程、符号推理与智能体实践
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本书从发展概述、核心技术原理与产业实践的角度深入解析大模型系统。 全书共 9 章。第1章首先对大模型技术进行概述，系统梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第3~5章介绍大模型系统的技术实现，从监督学习、迁移学习等方法入手，逐步深入文本标记化、编码器-解码器架构与从 RNN/LSTM 到 Transformer 的革新，再介绍缩放定律、数据 / 算力/参数等预训练要素，以及指令微调、基于人类反馈的强化学习对齐机制。第6~9章从产业实践的角度解析应用层技术，包括上下文学习、检索增强生成等提示工程方法，深入剖析以思维链为代表的符号推理，以及从工作记忆、长期记忆到认知架构的语言智能体体系的构建。 本书适合人工智能领域从业者、高校计算机相关专业师生，以及所有对大模型技术感兴趣的人士阅读。
自制深度学习推理框架
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本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。 全书共 9 章，以实现源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计手，逐步深讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深理解框架的内部机制。 本书面向深度学习初学者、希望一步了解深度学习推理框架的发者，以及其他对相关内容感兴趣 的 AI 从业者。
