智能网联汽车:激光与视觉SLAM详解
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书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍,涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势,并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择,也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说,本书从智能网联汽车的基本概念入手,详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略,还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术,并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战,展示了SLAM技术的实际应用。此外,着重讲解了深度学习在SLAM中的应用,如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后,展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势,提供了宝贵的行业洞察。
深入实践Kotlin元编程
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这是一本从基础知识、设计思想、技术方案、应用方法、实践技巧5个维度系统讲解Kotlin元编程,并以此大幅提升Kotlin工程师发水平、研发效率和发体验的著作。作者是Kotlin领域的资深专家和布道者,本书源于他对Kotlin编译器源码的反复研读和大量的工程实践,不仅细致讲解了反射、程序静态分析、 Java注解处理器、Kotlin符号处理器、Kotlin编译器插件、元程序的发和调试等核心元编程技术,而且详细剖析了Jetpack Compose的编译器插件和IntelliJ 插件、AtomicFU 的 JVM 字节码和JavaScript代码的生成逻辑。本书的出版破了元编程技术资料少、门槛高的行业现状。本书包含大量案例,这些案例大多来自真实的生产实践,相对成熟和完善,可以作为元编程项目的范本。同时,本书提供大量的代码,为了提升阅读体验,在注释、书写和排版等方面对代码做了精心的优化。全书的源文件均可免费下载,读者可以通过作者的网站实时与作者互动和交流。
领域驱动设计:业务建模与架构实践
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内容简介这是一本从业务和架构视角讲解DDD的基本原则、底层逻辑、落地难、落地方法和阶技巧的实战性著作。DDD的理论体系复杂,学习和实践门槛较高,已有的关于DDD的著作或多或少存在理论描述难理解、案例示范难落地等问题,阻碍了DDD在实践中的应用。本书作者有20余年的软件研发经验,对DDD有深刻的理解,深谙DDD实践过程中的痛,他在这本书中高屋建瓴、化繁为简,让读者有拨云见雾之感。理论部分(第1~3章)从软件工程的基本思想出发,首先分析了DDD产生的原因,并由此推论出DDD的基本原则,这些内容是学习本书的基础;紧着分析了DDD落地的难,帮助读者扫清障碍;然后提炼出了DDD的成熟度模型,包括DDD的战略、战术和衡量指标。这些内容极具针对性和独创性,是研发团队必须掌握的,也是目前同类书中很少讲的。实战部分(第4~10章)从业务建模和架构的角度切,首先用搭积木的方式讲解和演示了DDD项目由简易到复杂的落地过程,包含大量的业务建模场景和案例,涉及如何应用通用语言、如何建模领域逻辑、如何应用上下文和子域切分系统以及如何保持语言、模型、代码的一致性等重要内容;然后讲解了如何将各种设计模式应用到DDD中,以及如何设计出能让DDD更好落地的系统架构。这些内容兼具实操性和思想性,充满经验和智慧,在同类书中同样也不多见。
AI绘画大师:Stable Diffusion快速入门与实战技巧
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本书共9章,利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面,提供350幅实操图解,一步步拆解,让读者掌握到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面,提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧,满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景,提高生产力,实现AI商业化。
构建可扩展分布式系统:方法与实践
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本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分:第一部分是基础知识,包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介;第二部分重介绍如何扩展处理请求的能力,涵盖通过诸多架构方法(更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构)来扩展系统;第三部分介绍扩展数据层的相关知识,这是分布式系统理论最突出的地方;第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。
脑洞大开:渗透测试另类实战攻略
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这是一本能让你脑洞大的渗透测试类著作,不仅能让你零基础快速掌握渗透测试的思维能力、知识体系和动手能力,并成功拿下30种各式配置的目标主机;还能让你深理解网络安全攻防实战场景中的各种渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施。 全书从逻辑上分为三个部分: 第 一部分 准备篇(第1章) 全面介绍了主机环境的搭建、常见工具的使用以及常见问题的求助渠道,让读者能快速做好实战前的准备。 第二部分 基础实战篇(第2-3章) 手把手教读者如何一步步拿下世界知名的5台Kioprtix系列目标主机和10台配置各异的其他目标主机,帮助读者在实战中从0到1构建渗透测试所需的大部分知识和技能。 第三部分 实战阶篇(第4-10章) 全面讲解了渗透测试在网络安全攻防7大场景中的应用,通过实战的方式讲解了40 个渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施,帮助读者从1到10提升渗透测试的经验和能力。 本书纯实战导向,注重提升读者动手解决实际问题的能力,理论知识体系融实战中。在内容组织和叙述方式上,本书采用了游戏化的设计,带领读者从“新手村”步“江湖”,通过闯关的方式完成一个又一个任务,逐渐成长为力主一方的英雄。
互联网广告系统:架构、算法与智能化
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这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作,是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。 通过本书,你将掌握以下内容: (1)互联网广告的生态和产品形态 首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台;然后介绍了主要在线广告网络和程序化生态;蕞后介绍了在线广告产品形态,包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。 (2)广告投放系统的架构与设计 结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统,主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特及用法演示,以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。 (3)广告系统的设计方法论 互联网广告系统的规模往往比较大,详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论,为读者设计广告系统下基础。 (4)广告系统的工程架构 详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。 (5)广告策略系统的架构设计 首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计;然后讲解了广告系统预估子系统,包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法,以及新广告率预估和转化率预估。 本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面,对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。
联邦学习原理与算法
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《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌,内容丰富,兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式,重讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略,这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分;实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架,并行对比,然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用,方便算法工程师拓展当前的算法框架,对金融、医疗、边缘计算、区块等应用也做了详尽阐述,相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的发者、创业者都有很好的借鉴作用。详细的代码以及对现有框架和源项目的介绍是本书的一大特色。《联邦学习原理与算法》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。
加速:*能软件交付之道
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本书是关于DevOps的实用指南,使用GitHub作为平台,展示了如何利用GitHub工具集的强大功能行协作、精益管理,以及实现安全快速的软件交付,从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案,读者将学习如何找到正确的度量标准,以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付,具体包括:使用GitHub Projects实现工作的可视化,使用GitHub Insights衡量正确的指标,使用GitHub Actions和Advanced Security展可靠的和经过验证的工程实践,以及迁移到基于事件的、松散耦合的软件架构。zui后,本书介绍了影响软件交付性能的因素,并指出了一些可持续改的方向。
DevSecOps原理、核心技术与实战
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《DevSecOps原理、核心技术与实战》以DevSecOps体系架构为基础,围绕GitOps源生态,重介绍DevSecOps平台建设和技术实现细节,从黄金管道、安全工具、周边生态系统三个方面手,为读者介绍各种安全工具与黄金管道的集成,以及基于黄金管道之上的安全自动化与安全运营。通过阅读本书,读者可以全面了解DevSecOps技术的全貌,同时,熟悉展DevSecOps实践和管理运营所需的知识体系,是一本普适性的、基于容器化和云原生技术的DevSecOps实践指南。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》适用于网络安全人员、DevOps/DevSecOps布道师、软件发人员、系统架构师、基础架构运维工程师、质量工程师,以及高等院校对DevSecOps安全感兴趣的学生和研究人员。
GD32 MCU原理及固件库开发指南
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这是一本从原理和实践两个层面解读GD32 MCU原理及标准库发的专业技术书。本书内容均来自兆易创新内部及周边一线使用的企业,主要面向初中及人员,解决其在实际工作中门、使用的问题。 全书共分为7章,首先分析了MCU的基本情况,然后聚焦于GD32,分别介绍了其产品形态、选型技巧,然后从原理和实践两个维度对门知识、内核、存储器、电源管理、时钟系统、基础外设、模拟外设、通信外设行深解读。
Linux系统编程
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Linux是世界上流行的源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统,并与系统上的其他程序行通信。 本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合(GCC)和Linux系统调用;讲述了如何处理程序中的错误,以及如何捕获错误并印错误相关信息;介绍了在系统上读写文件的多种方法,包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深,你将深研究创建程、创建僵尸程和守护程,并学习使用systemd处理守护程的方法;了解如何创建共享库,并探索不同类型的程间通信(IPC);还将学习如何使用POSIX线程编写程序,以及如何使用GNU调试器(GDB)和Valgrind调试程序。 学完本书,你将能够在Linux系统中发自己的系统程序,包括守护程、工具、客户端和过滤器。 通过阅读本书,你将: ◎ 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。 ◎ 深研究POSIX函数的工作原理。 ◎ 理解并学会使用信号、管道、IPC和流程管理等关键概念。 ◎ 了解如何集成程序与Linux系统。 ◎ 探索高级主题,例如,文件系统操作、创建共享库和调试程序。 ◎ 全面了解如何使用Valgrind调试程序。
ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解(2022版)
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《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解(2022版)》从仿真计算基础理论讲起,详细讲解了ANSYS Fluent 2022中文版的仿真计算操作、设置方法及工程案例。本书前两章介绍了仿真理论基础及Fluent仿真计算的功能使用方法,然后精选了建筑、汽车、能源、化工及高压直流输电等行业中的综合应用案例行讲解,包括锂离子电池模组散热、管道冲刷侵蚀、噪声、天然气管道泄漏、高压直流输电阀厅内温度分布、火灾后烟气扩散、颗粒物运移特性、气液两相、烟气脱硝及化学反应釜传热等,读者可通过案例学习来深理解实际工程问题仿真分析的思路与方法。本书配有所有案例的模型文件和结果文件,以及软件基本功能和所有案例的操作视频,云图多数放在了彩色插页中,以方便读者学习。 《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解(2022版)》结构严谨、条理清晰、重突出,非常适合Fluent的初中级用户学习,既可作为相关行业工程技术人员及相关培训机构教师和学员的参考书,又可作为高等院校汽车设计、建筑设计、油气储运及管道工程等相关专业的教材。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作,详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品,融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验,得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地,本书主要讲解了以下五个方面的内容:(1)从指标驱动的数字化经营新模式始,介绍指标管理对企业经营的重要意义。(2)指标体系的设计方法论,带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。(3)指标管理平台的产品设计与技术架构,介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。(4)深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业,从不同行业的特出发,介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图,结合行业的最佳实践,为想要行数据智能决策的企业提供参考。(5)探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用,探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
Kali Linux高级渗透测试(原书第4版)
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本书将通过分析黑客采用的攻战术来提升测试者的渗透测试技能:通过实验室集成到云服务,从而了解在渗透测试中通常被忽略的一个发维度;探索在虚拟机和容器化环境中安装和运行Kali Linux的不同方法,以及使用容器在AWS上部署易受攻的云服务,利用配置错误的S3桶来访问EC2实例;深研究被动和主动侦察,从获取用户信息到大规模端口扫描,在此基础上,探索了不同的脆弱性评估,包括威胁建模;讲述了如何在受损系统上使用横向移动、特权升级以及命令与控制(C2);探索在互联网、物联网、嵌式外围设备和无线通信中使用的高级渗透测试方法。
用户画像:平台构建与业务实践
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内容简介这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程,下了扎实的技术功底,积累了丰富的业务经验,本书从技术和业务双重维度对整个过程行了复盘。具体来讲,本书主要包含如下内容:(1)画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑;(2)画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型;(3)画像平台4大功能模块:标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案;(4)从0到1搭建用户画像平台,包括环境搭建和前、后端工程框架搭建;(5)画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能;(6)画像平台的优化和最佳实践。书中有200+设计图和原型图,可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例,技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码,能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础,然后介绍英特尔的GPU处理器架构,着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持,以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分,首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制,下来是编程实战,并针对发者反馈较多的情况,介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
有限元分析:方法、验证与确认(原书第2版)
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本书由两位公认的有限元分析专家撰写。第1版的问世堪称有限元方法发展史上的里程碑,为该领域奠定了坚实的基础。本书为第2版,在第1版的基础上行了更新和完善,包括误差估计、验证近似解、模型选择、建模误差控制和仿真等内容。本书涵盖了当前关于模型选择和建模误差控制的最新研究成果,并通过实例说明了不确定性量化在数据分析中的应用,对于学生、工程分析师和软件发人员来说具有可读性和易理解性,能够为建模、仿真以及实际应用提供极具价值的指导。对于任何希望全面掌握有限元方法的读者来说,这是一本不可或缺且自成体系的书籍。
深入理解LLVM:代码生成
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全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识,包括中间表示,重介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识,此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成,其中对代码生成的每一步骤都有提及,着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集以及如何在Linux运行BPF应用,Pass和PassManager的运行机制等知识。通过阅读本书,读者理解和掌握LLVM代码生成过程,可以根据本书指导为基于LLVM发一款新后端的编译器。同时本书还介绍了各种编译过程中使用到的算法,读者可以根据场景对算法行增强从而达到性能优化目的。
数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道
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本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册,还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程,并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引“数据宕机”的概念,然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测,并设置SLA、SLI和SLO,以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤,包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍,并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连方式,然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在始时讨论需求,着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。

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