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图算法:行业应用与实践
￥59.00
内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作，旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章：第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率；第4~9章主要讲解6类经典图算法，包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等，一共20余种算法，详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用，旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅，深浅出、重突出，既适合门读者阅读，又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
电子传奇:从固体到凝聚态
￥45.50
《电子传奇：从固体到凝聚态》深探索电子技术背后的物理理论，从半导体和电的历史讲起，展现了晶体管发明等关键历程，回溯原子模型演化，聚焦当下热门的自旋电子学研究及前沿的纳米技术、量子霍尔效应、拓扑绝缘体等领域。 书中详细描述量子、能带、晶格等核心概念及理论的诞生与发展脉络，将抽象的物理知识具象化，生动解读法拉第、特斯拉、赫兹、郎道、肖克利、霍尔等大师的科研工作与趣闻轶事，带领读者领略大师风采，了解电子在半导体中“舞蹈”的奇妙规则，揭示物理与工程领域的紧密联系，无论是专业学者还是对电子技术感兴趣的读者，都能从中一窥电子技术物理世界的魅力与奥秘，收获对电子技术及相关物理理论的全新认知，感受科学发展的波澜壮阔与永不止步。
大模型应用落地:实战AI搜索
￥59.00
本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现，带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程；配套全流程源码，降低发门槛，轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难，让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以LeptonSearch为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层）的发流程，最后提供多个口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。
AI时代的数据价值创造:从数据底座到大模型应用落地
￥51.07
本书旨在帮助数据行业的从业者在 AI 时代提升数据管理和数据技术认知水平，内容覆盖数据价值创造的理论、技术和实践。 本书共 8 章。第 1 章回顾企业数据的发展历史，并讲解现代企业数据组织。第 2 章从多维度解析数据价值的创造路径，包括从构建数字化决策、加速业务创新和推动 AI 变革等视角介绍数据价值创造的方法和成果。第 3 章系统讲解数据管理的方法与技术，包括数据资产管理、数据资产运营、数据平台架构的规划及实践案例。第 4 章讲解数据要素价值化的路径探索，包括数据要素在多行业的应用、基础体系、可信数据流通技术及数据资产表。第 5 章讲解数据底座的技术与实践，包括数据底座的架构要求、分布式存储技术、分布式计算技术等，以及多种架构介绍。第 6 章讲解数据与 AI 的融合，包括推荐系统、基于 LLM 的数据治理分析、数据标注等。第 7 章介绍企业 AI 应用的方法论与知识融合。第 8 章是数据领域技术趋势与思考，包括数据技术的自主可控、源技术的发展与挑战、数据中台的发展历程与思考、数据编织技术的原理与展望。 本书适合对大数据技术、数据管理、数据价值、数据与 AI 融合及相关技术感兴趣的读者阅读，尤其适合从事大数据相关工作或旨在推动企业数字化转型的读者阅读。
从零开始构建企业级RAG系统
￥53.00
这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验，本书准备了丰富的配套资源： GitHub 仓库：地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加交流群，与作者和其他读者交流讨论。
多智能体强化学习:基础与现代方法
￥65.00
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后，书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法，涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库，其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释，并通过大量示例行说明，既为初学者阐明了MARL的概念，也为专业的读者提供了高层次的见解。
了不起的Markdown:大语言模型时代的通用语言
￥61.60
本书是系统介绍大语言模型时代写作通用语言的实践指南，以“排版技巧—应用场景—语法规范—工具赋能—知识管理—智能协作”为主线，深度整合 Markdown 核心语法、工具生态与 AI 应用。本书从Typora 沉浸式写作到 VS Code 智能编辑，从 Obsidian 知识图谱构建到与大语言模型协同创作，不仅详解Markdown 标准语法与扩展技巧，更聚焦现代写作场景中的格式转换、跨平台协作、智能提示词设计等前沿实践，完整呈现从基础写作到智能知识管理的化路径。书中包含百余张操作示意图与数个典型应用案例，通过“场景导 步骤拆解 成果演示”的三段式教学方式，让技术工具真正服务于创作。 本书专为三类人造：追求高效排版与规范写作的职场人士；致力于构建个人知识管理体系的终身学习者；探索人机协作新范式的 AI 应用实践者。无论是希望摆脱传统排版束缚的写作新手，还是寻求智能化升级的 Markdown 阶用户，都能通过阅读本书实现从基础到精通的跨越式成长。
PPT设计的艺术——人人都用得上的PPT设计书(全彩)
￥48.40
自己的PPT为什么不好看？也许不是模板不够，而是你缺乏设计感！设计不是一种专业，而是每个人应该具备的能力。这本书会教你思考如何在注意力稀缺的时代，设计出更具视觉化的PPT传播信息，设计菜鸟也能变身设计达人。自己制作的PPT为什么不好看？也许不是因为模板不够，而是因为你缺乏设计感！设计不是一种专业，而是每个人应该具备的能力。这本书会教你思考如何在注意力稀缺的时代设计出更具视觉化的PPT来传播信息，让设计菜鸟也能变身设计达人。本书重在启发，设计、思维、文字、形状、图片和图表六大模块涵盖了PPT制作中*重要的知识维度。作者多年的培训经验沉淀出大量真实的PPT制作痛，案例真实鲜活，结合设计原理，图文直观，通俗易懂。本书适合各行各业需要制作PPT的读者阅读。特别提示：学习无捷径，阅读本书还需要你的思考——如果你是一个善于通过思考收获知识的人，那么这本书是你的不二选择。
Excel数据透视表速成之道
￥4.37
本书以Excel中的数据透视表这一功能为核心，详细地介绍了Excel数据透视表的用法、技巧，以及在实际工作中的应用解决方案。数据透视表与数据透视图的使用，能够针对大数据量的情况智能地行各项统计操作，使用方法简便，统计迅速，功能强大，可以大大提高数据筛选统计的效率及准确性，解决工作中的数据处理与分析问题。 全书共12章，主要内容包括你真的认识数据透视表吗、创建个数据透视表、轻松改变数据透视表的布局、刷新你的数据透视表、数据透视表的格式设置、给数据透视表洗洗脸、用数据透视图为数据说话、数据透视表的项目组合、数据计算轻松搞定、玩转复合范围的数据透视表、使用多种数据源制作数据透视表和VBA自动化很简单等。
虚拟现实——理论、技术、开发与应用
￥23.01
本书全面系统地讲解了虚拟现实基础理论、核心技术、发流程以及实际应用。全书分为 8 章，主 要内容包括：虚拟现实发展过程，虚物实化技术，实物虚化技术，增强现实、混合现实相关技术，移动 VR、VR 一体机及基于主机的 VR，虚拟现实平台，虚拟现实内容设计，虚拟现实内容制作方式，交互功 能发，虚拟现实发引擎，虚拟现实内容发案例，以及虚拟现实在游戏、影视、社交、教育、电子商务、 旅游和医疗等领域和行业的应用案例。 本书适合作为普通高等院校与职业院校虚拟现实、动漫设计、游戏设计与多媒体技术等专业的教材， 也可作为相关行业设计与研发人员的参考用书。
轻松学Excel商务办公表格设计（无赠送光盘）
￥10.00
本书从Excel的基础知识入手，由浅入深地讲解了中文版Excel 2010在实际工作中的应用。全书分为21章，主要涉及行政管理、人事管理、公司日常管理、员工薪资管理、生产管理、企业管理等领域，其中包括输入和编辑工作表数据、格式化工作表、使用基本的表格公式、创建计数和求和公式、创建财务应用公式、使用数组公式、创建图表和图形、使用数据透视表和规划求解分析数据等内容，力求帮助读者尽可能全面、熟练地掌握Excel的综合应用。
项目管理修炼之道
￥5.99
本书基于作者多年项目管理的实践经验，融会贯通地讲解了成功管理软件项目的各个要素。书中内容涉及软件项目管理的整个流程：项目启动、项目章程、项目计划、项目日程安排、项目估算、明确的角色和职责、明确的开发流程、恰到好处的度量标准、发布条件、参与 beta测试的客户 ……所有成功项目管理的元素一应俱全。贯穿全书的提示和生动的案例，更能加深读者对项目管理的领悟。 本书是一本项目经理的实战手册，项目开发人员、软件经理等项目相关人员也能从中获得有益的指导。
第四届(2018)北京高校数学微课程教学设计竞赛优秀作品与教改论文集锦
￥63.99
暂无
社会工程:安全体系中的人性漏洞(第2版)
￥39.90
暂无
Excel数据透视表从新手到高手
￥48.86
《Excel数据透视表从新手到高手》详细介绍了Excel数据透视表的各项功能和使用方法，以及在多个行业中的实际应用。《Excel数据透视表从新手到高手》各章的先后顺序以创建、设置、使用数据透视表的整体流程来行安排，便于读者学习和理解。《Excel数据透视表从新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的结果文件，既便于读者上机练习，又可以在练习后行效果对比，快速掌握数据透视表的操作方法和技巧。 《Excel数据透视表从新手到高手》共有13章和1个附录，内容主要包括数据透视表的组成结构和常用术语、创建数据透视表的基本流程、创建和整理数据源、使用不同类型的数据源创建数据透视表、创建动态的数据透视表、布局字段、数据透视表的基本操作、改变数据透视表的布局和格式、设置数据的显示方式、组合数据、查看明细数据、刷新数据、排序和筛选数据、设置数据的汇总方式和计算方式、创建计算字段和计算项、创建和编辑数据透视图、在Excel中创建数据模型和数据透视表、使用Power Pivot创建数据模型和数据透视表、使用VBA自动化创建数据透视表，以及数据透视表在销售、人力资源、财务、学校管理中的应用等内容。 《Excel数据透视表从新手到高手》赠送所有案例的原始文件和结果文件、重内容的多媒体视频教程、教学PPT、Excel公式与函数基础教程电子书、Excel图表基础教程电子书、Excel VBA实用案例基础教程电子书、Excel文档模板、Windows 10多媒体视频教程。 《Excel数据透视表从新手到高手》适合所有想要学习Excel数据透视表、制作各类报表及从事数据分析工作的用户阅读，也可作为各类院校和培训班的Excel数据透视表教材。
Selenium 4 自动化测试项目实战:基于 Python 3
￥62.30
Selenium是目前非常流行的一种自动化测试工具。本书基于Python 3语言讲述了新的Selenium 4的基本理论与操作，涉及各种高级应用，以及如何行项目实战，并提供了详细的自动化平台部署步骤。 本书共14章，分为4篇。第1篇介绍了Selenium概况、相关的基础知识及环境的搭建步骤；第2篇介绍了Selenium涉及的各种技术，包括前端技术、Selenium元素定位、Selenium常用方法及WebDriver阶应用；第3篇以携程订票系统为例，深探讨了如何行项目实战与优化，详细介绍了项目重构、数据驱动测试、Page Object设计模式及行为驱动等相关的各种常用技术；第4篇介绍了平台建设相关的一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署及运用Docker容器技术行测试等。 为了使读者不但能掌握Selenium自动化测试，而且能够迅速获得项目经验，彻底掌握并灵活运用到实际的测试项目中，本书注重理论与实践相结合，提供了大量典型的自动化测试实例，按照由浅深、前后照应的顺序来安排内容。
Python安全攻防:渗透测试实战指南
￥65.35
随着近几年互联网的发展，Python在各行各业发挥着举足轻重的作用。除应用在科学计算、大数据处理等人们熟知的领域外，在信息安全领域中使用也异常广泛。这是因为对于黑客或者渗透测试工程师来说python语言不仅上手容易，而且还有大量丰富的源库。通过python可以帮助他们又好又快的完成一项任务，以少量的代码便可实现所需功能。本书结合具体场景和真实案例，详细叙述了python在渗透测试过程中所涉及到的信息收集、漏洞检测、数据爆破、模糊测试、流量分析等方面的实现过程。本书内容详细，过程清晰，非常易于读者深理解。可为成为一名合格的网络安全员下坚实的基础
增长的极限
￥51.35
这本 初写于1972年的经典之作，曾因论“冒天下之大不韪”而引起激烈争议。但是几十年过去了，本书一版再版，人们也逐渐认识到其价值，低碳经济、生态足迹正在走人们的生活。 在历经三次改版后，本书更大的价值也正为人们所受，即增长应被视为广泛的，并不局限于地球和经济，我们自身的心智、所从事的各类活动，如投资等，无不有此追求。而这些行为模式也有其可能的极限和过冲。至此，本书再次成为挑战现有思维模式和行为模式的之书，是系统思考方面的典范之作。 所有对未来、人类行为、思维方式保持放心态的读者，都不可错过这本经典佳作。
联邦学习:算法详解与系统实现
￥59.40
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
￥57.85
本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
