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数据资产化实践:路径、技术与平台构建
￥47.00
这是一本融合了100多家知名高校、研究机构、企业的研究成果或实践经验，可帮助读者深理解数据资产化并指导企业落地数据资产化的工具书。本书得到了工业和信息化部电子第五研究所、中国通信学会数据安全委员会、中国经济信息社数据资产运营研究中心的亲自指导，有超300位专家亲自参与撰写。来自中央财经大学、陕西省大数据集团、上海国家会计学院、盐城市大数据集团、联通在线信息科技有限公司的领导或专家鼎力推荐。 本书对数据资产化的概念、意义、落地路径、技术、运营及未来展望等核心内容行了深解读，致力于为各行业提供数据资产化落地思路和方法，推动数据要素市场的发展，助力企业实现数字化转型，提升企业的经济效率和创新能力。 第1~2章介绍数据资产化的概念、意义，剖析数据要素与数据资产化的联系，构建数据资产化过程及机制框架，并从经济和法律两个视角解读数据资产化。 第3章展现数据资产化产业生态的全貌，解读数据资产化生态中各种角色的核心业务、服务内容及对产业发展的贡献。 第4~8章分别对数据资产化的实现路径、技术、表方法、交易流程、运营等行深分析。这部分是本书的核心，不仅涉及理论层面的解读，还重分享了实践层面的经验，如数据资产化实现路径的评估指标、数据价值评估技术、数据资产表实施难、数据资产交易流程、数据资产运营平台构建等。 第9章分享了25个典型的数据资产化实践案例，包括文旅、医疗、汽车等多个行业。 第10章从政府和企业两个角度提出针对性建议，并给出作者对未来研究方向的展望。
分布式数据库:入门、进阶与实战
￥47.00
这是一本从原理、架构和实践等维度讲解分布式数据库如何从入门到进阶的著作。 本书分为四个大篇章，分别介绍： 1.分布式数据库的定义和历史沿革。区分广义与狭义分布式数据库。点明本书主旨。 2.分布式数据库的基础知识。包含数据分片，复制与一致性，事务基础与存储引擎。 3.分布式数据库的进阶概念与应用案例。包含分布式系统，分布式一致性模型，分布式事务，共识算法和软件与硬件结合等内容。 4.分布式数据实战。包含分布式数据库的选型与如果实现特定领域的分布式数据库。 阅读本书后，读者将对分布式数据从理论到实践有了清晰的概念。在之后的工程实践中，将会对分布式场景下的数据库存储有更加专业的认知，并对技术趋势有深入的洞察。
给安全工程师讲透Linux
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本书面向黑客攻、网络安全和渗透测试的初学者，通过Kali Linux系统，详细介绍使用Linux操作系统的基础知识，并获取控制Linux系统环境所需的工具和技术。 首先，你将学习如何在虚拟机上安装Kali系统，并了解Linux系统的基本概念。下来，你将触到更为广泛的Linux系统主题，比如操作文本，控制文件和目录的权限以及管理用户环境变量。然后，你将重关注基本的黑客攻概念，比如安全性和匿名性，并学习bash和Python脚本编程技巧。
Arm Helium技术指南:Cortex-M系列处理器的矢量运算扩展
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本书首先介绍了Helium的基本概念，包括单指令多数据（SIMD）、矢量处理、浮和定数据表示以及饱和运算等。然后，将指令集分解为几部分行详细探讨，包括流水线结构、预测和分支处理、数据处理及内存访问等。此外，还介绍了Cortex-M55等Helium核心技术的编码机制，包括编译、调试和优化。zui后，介绍了如何实现DSP和ML工作负载。
大数据计算系统:原理、技术与应用
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本书兼顾广度和深度、应用和原理、研发和运维，对于各类大数据计算系统行了深的介绍，包括大数据计算系统的基本概念、各种大数据计算系统的配置与程序设计方法、大数据计算系统的运行原理、大数据计算机系统的监控、运维和调优方法等。本书适用于作为数据科学与大数据、计算机等专业本科生和研究生相关课程的教材，还可供大数据领域从业人员参考。
从零构建Unity 3D游戏:开发与设计实战
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本书介绍使用Unity设计和发3D游戏的各方面知识，包括如何设计、创建和实现游戏角色、环境、UI、音效等。全书分为三部分：第一部分介绍基础知识，包括3D术语、安装Unity并创建项目的方法以及C#的相关知识；第二部分介绍3D角色的设计、游戏环境设计、游戏机制及项目交互、如何在任意项目上发整体游戏界面等；第三部分从视觉效果、音效、游戏测试、渲染等维度对游戏行磨和细化，以提供更好的用户体验。本书配有丰富的随书资源，便于读者查找。
人形机器人(原书第2版)
￥47.00
本书结合人形机器人研究中各类先方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。
因果推断:基于图模型分析
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本书对因果推断相关知识行了系统、全面的介绍，为便于学习，对大多数知识都行了详细的推导说明。
因果推断导论
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本书以构建因果推断基础知识框架，主要从Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学习、因果机器学习五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用，引领学生步充满趣味与挑战的因果推理领域。
算力经济:从超级计算到云计算
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算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。
夸克AI 高效学习法
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AI正在深刻改变学习方式，夸克AI作为领先的智能学习助手，为学生和家长带来了全新的学习体验和效率提升路径。 这是一本能帮助学生和家长快速适应AI变革并抓住AI机遇的著作。夸克AI用户数超1.4亿，服务7000万以上的学生、家长和老师。全书以夸克AI为载体，针对全学龄段的学生讲解了如何使用AI构建科学、高效、面向未来的学习体系。从课前预习、课中学习等日常学习到作业辅导，从语文、数学、英语等学科学习到考试备考，从高中生、研究生的志愿填报到升学规划，本书给出了实用、详细的方法和技巧。 这本书的3位作者在AI应用和教育科技领域有丰富的经验，无论你是否有AI工具使用经验，本书都将带领你零基础掌握夸克AI的各项功能及使用方法，尤其是它在学习和教育领域的应用。书中针对各种学习场景给出了大量提示词、案例和详细的操作步骤，确保你一看就懂、一学就会。本书得到了来自人大附中、北师大附属实验中学等知名中学教师，以及北京大学、清华大学、中国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、南京大学、哈尔滨工业大学、武汉大学、天津大学、厦门大学、华中科技大学、西北工业大学、中央民族大学等知名大学的教授、研究员等的高度评价和联袂推荐。 翻这本书，使用夸克AI，让你的学习事半功倍，成为AI时代的先行者。
AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧
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本书聚焦智能体（AI Agent）的设计方法与落地技巧，帮助非技术背景职场人士系统学习AI智能体设计。本书以“原理-工具-实战”为逻辑主线，全面解析了AI Agent的原理与设计方法。 全书通过扣子和AppBuilder这两个国内主流工具的36个实操案例，手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导，让零基础读者也能轻松上手，享受AI技术赋能的高效体验。 本书获得阿里巴巴集团副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰等行业领袖的联袂推荐，被评价为“非技术背景读者的AI人门指南”。 全书共14章，分为四个部分： 第一篇 基础原理（第1和2章） 全面且系统地介绍AI Agent的基本概念、特征、类型，以及其与大语言模型（LLM）之间的紧密联系，为读者后续的实践应用奠定坚实的理论基础。 第二篇 工具平台（第3章） 介绍5款国内独具特色的AI Agent搭建工具，它们分别是扣子、AppBuilder、阿里云百炼、智谱清言、超算智能体。这些工具各具千秋，能够满足不同读者的多样化需求。其中，前4款工具适合动手能力强、希望亲自搭建AI Agent的读者；而超算智能体则适合那些时间精力有限、希望快速上手并应用AI Agent的政企客户。 第三篇 应用实战（第4~13章） 通过扣子和AppBuilder精心设计了36个不同场景的实操案例，带领读者深领略AI Agent的实际应用魅力。这篇是本书的重中之重，详尽地阐述了每个项目的实现步骤与技巧，并提供丰富的实例与代码供读者参考借鉴。同时，为了便于广大读者的学习理解，对大量应用的工作流行了简化处理。读者在熟悉工具与工作流概念后，可自行尝试添加节、调整工作流，以亲身感受其中的变化与奥妙。 第四篇 未来展望（第14章） 深探讨AI Agent的发展瓶颈与未来发展趋势，为读者提供具有前瞻性的思考与启示。通过洞悉AI Agent的未来走向，读者可以更好地规划自己的学习与应用方向。
智能物联网与深度学习
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本书以跨界融合的视角构建了智能物联网与深度学习的知识体系，设计了“技术架构-算法演-产业赋能”三维框架，以智能物联网为经，深度学习为纬，系统梳理了从传感器数据采集到云端智能决策的全路技术栈，贯通了从基础理论到产业应用的全路认知。通过“理论推演 虚实实验 场景迁移”的螺旋式教学设计，将抽象算法具象化为可操作的行业解决方案，配备多层级实验体系与行业案例库，实现了学术前沿性与工程实用性的有机平衡。内容既涵盖联邦学习、数字孪生等尖端领域，又深度聚焦AIoT安全、多模态感知等现实挑战。独创弹性学习路径设计，通过知识矩阵动态适配不同基础的学习者，形成从学术研究到产业落地的能力培养闭环。全书以“问题”叙事重构技术演逻辑，在智能硬件与数字思维的碰撞中，为读者造兼具系统性和前瞻性的认知引擎，赋能跨域创新的思维跃迁。
大语言模型极速入门:技术与应用
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本书将带读者走大语言模型的神奇世界，即使读者没有深厚的技术背景，也能轻松理解。本书首先从基础概念讲起，详细介绍大语言模型及其技术发展脉络。着探讨大语言模型在日常生活中的广泛应用，比如智能客服、文本自动生成、语言翻译等。此外，本书还会客观地分析大语言模型的局限性和可能面临的挑战，例如准确性问题、伦理考虑等，帮助读者形成全面而理性的认识。最后，本书还会展望大语言模型的未来发展趋势，探讨它们将如何为读者所在的行业赋能。本书适合对新技术充满好奇的普通读者，以及希望跟上时代步伐的知识追求者阅读。
强劲的Python:现代Python编程的模式与策略
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本书并不提供基础知识的重复训练，而是为已有Python基础的发者提供认知升维的跳板。通过掌握这些关键原理，发者将获得举一反三的思维能力，在复杂项目发中快速构建高效、优雅且可扩展的解决方案，真正实现从熟练到精通的质变跃迁。本书创新性地聚焦Python语言的本质规律，通过“二八定律”提炼出5%的核心知识，构建起高效学习的黄金路径。通过阅读本书，读者将系统掌握：如何利用高阶函数抽象编写强大的代码；如何使用生成器设计模式让Python代码更加健壮且具备可扩展性；理解Python推导式，明白如何构建更复杂的推导式结构，以及推导式与生成器的关联；利用装饰器行元编程，实现强大的抽象，高效复用代码；利用Python异常处理机制高效行错误调试；Python面向对象模型中的高级面向对象编程技术；如何借助测试驱动发更快、更好地编写代码，编程“心流”状态；高效组织模块、基础和高级Python日志，以及更多内容。
无线边缘智能
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本书系统性的介绍无线边缘智能计算所需要的的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括三大部分：第1部分介绍无线边缘智能产生的背景、基础和发展历史；第二部分介绍无线边缘智能的核心问题与技术，包括无线边缘智能中的数据协同、资源协同、算力协同以及通信纽带；第三部分阐述无线边缘智能协同平台以及热点问题和前沿发展趋势，以及如何基于本书中的相关技术，构建实际边缘智能应用。
社交网络信息传播模型、算法及应用
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本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。
大数据可视化
￥47.00
本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础（数据）、可视化任务的概念、如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具，以及可视化领域常用的可视化图表。 本书可作为高校计算机相关专业的高年级本科生及低年级研究生学习数据可视化的门教材，也可供对数据分析能力有要求的其他专业的学生学习参考，还可作为从事数据科学、数据分析的研究人员和技术人员的参考手册。
大数据技术体系详解:原理、架构与实践
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本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构，以及Google和Hadoop技术栈；第二部分介绍大数据分析相关技术，主要涉及关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume以及分布式消息队列Kafka；第三部分介绍大数据存储相关技术，涉及数据存储格式、分布式文件系统以及分布式数据库；第四部分介绍资源管理和服务协调相关技术，涉及资源管理和调度系统YARN以及资源协调系统ZooKeeper；第五部分介绍计算引擎相关技术，涉及批处理、交互式处理以及流式实时处理三类引擎；第六部分数据分析相关技术，涉及基于数据分析语言HQL与SQL、大数据统一编程模型及机器学习库等。
大语言模型安全:构建安全的AI应用
￥47.00
本书围绕大语言模型应用程序的安全问题展，共12章，分三个部分层层递。第一部分（第1-3章）以真实案例引大语言模型应用程序面临的安全挑战，介绍作者创立的应对项目及经验，同时探讨大语言模型应用架构与数据流控制的重要性，搭建知识框架。第二部分（第4-9章）剖析发大语言模型应用程序的主要风险，既包含注攻、敏感信息泄露等传统安全风险，也涵盖训练数据投毒、幻觉等新兴AI系统特有的问题，每章通过实际案例分析，揭示风险及影响，并给出预防和减轻风险的建议。第三部分（第10-12章）通过科幻故事案例警示安全漏洞叠加的危害，阐述将安全实践融软件发全流程的方法，并展望大语言模型与AI技术的发展趋势，引负责任的人工智能软件工程（RAISE）框架，助力读者维护软件安全。
企业级DeepSeek实战:应用开发与模型训练
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这是一本立足企业应用场景的DeepSeek实战指南，结合10+实战案例，系统讲解模型的集成、应用与定制，将AI转化为实际生产力，驱动业务智能化升级。 本书主要内容如下： ?基础篇（第1、2章）：介绍DeepSeek的发展历程、企业级应用需求和实战环境的搭建过程，在对自然语言处理、神经网络和大语言模型核心机制的讲解过程中，使用数值计算实例来直观呈现这些抽象的概念。 ?应用篇（第3～7章）：围绕Chat、AI Agent、RAG和多模态4种应用类型，介绍LibreChat、Open WebUI、camel-ai/owl、OpenManus、Dify、SearXNG这6种流行开源应用的安装、集成和使用方法，以及Janus和DeepSeek-VL2的部署过程和实际应用案例。此外，本篇还演示如何结合draw.io制作图表，以及如何使用FramePack制作具有连续剧情的长视频。 ?开发篇（第8～11章）：针对辅助软件开发、数据分析、医疗文书校对和智能语音客服这4种典型的企业场景进行应用开发，包括案例场景分析、架构和运行流程设计，以及完整的源码实现和测试，使DeepSeek实现代码生成、基于自然语言交互的数据统计分析、对于专业领域的文本理解与排错、多模态人机交互等功能。 ?训练篇（第12～16章）：针对企业训练垂域模型的需求，从DeepSeek-R1技术报告入手，讲解DeepSeek模型的微调过程，包括CoT数据集的处理、使用Unsloth进行微调，并结合Open R1项目，从SFT、GRPO和数据蒸馏三个方向，详细讲解DeepSeek-R1复现的过程。
