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数据要素安全流通
￥59.00
这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
企业性能测试:体系构建、落地指导与案例解读
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这是一本从标准、方法论和工程化实践三个维度全面且深解读如何构建企业级性能测试工程的指导手册。作者是国际知名的测试认证组织ISTQB/CSTQB和国内知名企业测试服务提供商PerfMa。两家强强联合，从性能测试标准、流程、模型、经验、技巧、工具、案例等多个可真正指导从业者工作的角度对企业级性能测试展介绍。其中18个典型性能测试指标、6大性能测试模型、全路性能测试实践、性能测试工程化实践等精华内容，得到了推荐专家的一致好评。 本书可帮助从业者构建性能测试体系、落地性能测试流程、合理选择并灵活使用性能测试工具，所有需要了解、掌握和展性能测试的人员都适合阅读本书，包括但不限于性能测试一线从业者、性能测试项目管理者、性能测试标准制定者、性能测试相关培训机构、软件相关专业的高校师生。 本书从逻辑上可以分为两个部分： 第1部分（第1章和第2章）介绍性能测试概况和国际国内性能测试标准，包括对当前企业性能测试效率低下甚至无效的原因分析，度量指标收集、选择的方法，18个典型度量指标分析等。该部分可为企业落地性能测试工程提供标准化指导。 第2部分（第3~12章）基于企业性能测试成熟度自评结果，指导企业逐步推性能测试体系成熟度的建设和发展，包括性能压测体系、路分析体系、性能调优体系、性能测试工程化体系的建设，实现从一级达到五级的持续建设目标。该部分重内容包括企业性能测试成熟度自评方法、性能测试的标准流程、性能测试基础落地方法、性能测试环境搭建、性能测试工具分析、路分析体系建设、调优体系建设、性能测试价值度量、服务端性能工程建设，其中还包括2个真实综合案例——在原有基础上完善线下压测的体系建设的案例和完成线下与生产全路性能测试体系整体建设的案例。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说，主要分为两部分内容： 部分介绍性能分析，包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述，还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会，以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外，还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单，包括循环优化、向量化、函数内联等，并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题（如缓存未命中、分支预测错误等）的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说，这本书也很有用。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
Python之光:Python编程入门与实战
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《Python之光：Python编程门与实战》将重新定义Python学习，它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端，它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践，让读者学完《Python之光：Python编程门与实战》后具备项目实战能力，能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容： （1）Python门：Python基础知识庞杂，但很多知识并不常用，《Python之光：Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选，以很大限度降低读者的学xi负荷。 （2）Python阶：详细且有针对性地讲解了Python的阶知识，主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里，读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 （3）Python应用：讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题，它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色： （1）人人可零基础门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （2）结构设计合理，学习曲线平滑，轻松牢Python基础。 （3）图解书中难和重，清晰直观，一图胜千言。 （4）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂的术语。 （5）知识全面，详略得当，涵盖新的语言特性。 （6）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 附加价值： 配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻松愉快 实战案例：1600个小案例，30个综合案例，边练边学，举一反三 案例源码：提供全书大小案例源代码，边敲边学，实践导向 配套习题：提供大量的高品质练习题，边学边练，强化提高 在线答疑：纸书、社群、网站可答疑，边问边学，事半功倍 思维导图：一张图呈现全书知识精华，先看后学，窥斑知豹 PPT课件：针对性配套完整教学PPT，边教边学，教学相长 图解表达：图形化表示书中难重，看图学习，直观易懂
大数据技能竞赛知识点解析与实践
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本书以大学生大数据技能竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛为背景，全面系统地讲述了大数据技术的基本原理和应用。 本书共5章，主要介绍了Linux操作系统的常用命令和服务的使用；MySQL数据库操作与管理、非关系型数据库NoSQL；围绕大数据框架讲述了Hadoop技术、Hive数据仓库等大数据组件架构的应用；数据采集与分析；数据挖掘与数据可视化、业务分析报告撰写等内容。 本书内容循序渐，条理性强，全部内容基于项目需求行设计，同时对所需的系统环境、软件版本、数据等信息行详细说明，有助于读者本地环境的复现和练习。 为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量的案例，并配以完善的学习资料，包括课件、软件、数据、源码、答案、在线竞赛模拟平台，为读者带来全方位的学习体验。扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊，回复“73112”。即可获取本书配套资源下载。 本书既可作为大数据技能竞赛的参赛辅导书，也可作为高等院校本、专科数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业大数据技术综合实训教材。
现场总线及其应用技术 第3版
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本书从科研、教学和工程应用出发，理论联系实际，全面、系统地介绍了现场总线技术、工业以太网技术及其应用系统设计，力求所讲内容具有较强的可移植性、先性、系统性、应用性、资料放性，起到举一反三的作用。 全书共分9章，主要内容包括：现场总线与工业以太网概述、CAN现场总线与应用系统设计、CAN FD现场总线与应用系统设计、PROFIBUS-DP现场总线、基金会现场总线、CC-Link现场总线与发应用、DeviceNet现场总线、工业以太网，以及基于现场总线与工业以太网的新型DCS的设计。全书内容丰富，体系先，结构合理，理论与实践相结合，尤其注重工程应用技术。 本书是在作者教学与科研实践经验的基础上，结合现场总线技术30多年的发展历程编写而成的，书中详细地介绍了作者在现场总线与工业以太网应用领域的最新科研成果，给出了大量的应用设计实例。 本书适合从事现场总线与工业以太网控制系统设计的工程技术人员作为参考书，同时也可作为高等院校各类自动化、机器人、自动检测、机电一体化、人工智能、电子与电气工程、计算机应用、信息工程等专业的本科及研究生教材。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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【免费视频课】作者亲授“数字化能力与平台构建”，搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：舞动数字 这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、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，得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。 本书的作者曾在硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。 全书共18章，分为四个部分： 第1部分（第1~4章） 数据中台与硅谷大数据平台 首先，从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍；其次，讲解了数据中台如何驱动数字化转型；Z后，通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台行对比，给出了这两种架构之间的异同。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。 第二部分（第5~8章） 数据中台架构与方法论 结合硅谷的数据平台的架构方法，讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论，以及云原生架构与数据中台的融合。 第三部分（第9~15章）数据中台技术选型与核心内容 首先，全方位地介绍了建设数据中台时如何行技术选型，然后重讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用发、数据门户等数据中台建设的核心内容。 第四部分（第16~18章）数据中台案例分析 通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
Web漏洞分析与防范实战:卷1
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知道创宇核心的安全研究部门，持续在网络安全领域行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的源分享和推广。本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础，结合团队多年的网络安全研究和实践经验，系统地介绍了网络安全中常见的漏洞类型、攻手段以及相应的防御策略。每个章节都以实际案例为例，通过分析案例中的漏洞成因、攻过程和防御方法，使读者能够直观地理解网络安全的实战操作。此外，本书还注重于工具和技术的介绍，以一个章节的篇幅介绍了代化的防御工具体系，使读者能够在实际工作中快速应用。在写作风格上，采用通俗易懂的语言，避免过多的专业术语和复杂的技术细节，力求使即使没有专业计算机背景的读者也能够顺利阅读和理解。通过学习本书，你可以获得以下知识。（1）从前端安全方向真实案例中总结出的知道创宇实验室的前端安全攻和防护的相关思路。（2）从各种后端安全漏洞的真实案例中总结出的不同类型漏洞的攻方式和技巧。（3）各类客户端和服务端中存在的文件读取漏洞。（4）渗透测试中各种常见的各种攻手段及其防御策略。（5）以Pocsuite3的流量监控规则来预防、检测和响应安全威胁的重要手段。（6）利用防御工具如Pocsuite3和pfSense防火墙来构建强大网络安全防线。（7）现代防御体系中10个具有代表性的领域的基本防御思路、防御效果和常用工具。
大数据SQL优化:原理与实践
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这是一本站在一线发人员的视角，从SQL的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式，深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。本书共分为4篇，包括10章。认知篇（第1章）主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今最终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊，大数据SQL从业者目前面临的主要问题，以及调优的两个根本目标。原理篇（第2章）以深浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛，本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例，从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。实践篇（第3~9章）首先深解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性，然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本，探索SQL优化（包括结构与参数调优、子查询优化、连优化、聚合优化）的解决思路和方法论，并给出作者多年总结的一些“坑”。案例篇（第10章）以实践篇的各种真实需求调优历程为基础，以带面，以小明大，分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例，还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
产品自适应设计理论与方法
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本书以针对制造企业数据/知识与设计业务融用不足、产品动态需求适应性差、协同响应设计周期长等现实问题，围绕数据驱动的产品自适应在线设计模式和架构、制造企业全周期数据处理与知识管理、产品自适应在线交互协同设计等 3 个关键技术问题，以“数据驱动的产品自适应设计”模式创新应用为主线，阐明数据涌现和多源需求条件下的产品自适应设计动态演化机理，研究并陈述了基于设计约束网络的产品自适应设计决策、产品性能多目标参数设计优化、全域异构跨尺度大数据分析融合等关键技术，建立包括异构数据处理、知识管理、自适应设计、在线交互设计在内的产品自适应在线设计集成技术方法体系，产品自适应在线交互设计平台，面向工程机械、特种设备、航天装备三家企业，展应用，提升企业对产品全生命周期动态需求的设计响应能力。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作，是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合，从认知到方法，从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术，为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略，形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论，在大量实践中被证明行之有效。 本书内容，逻辑上分为三个部分： （1）保险数字化转型认知（第1~3章） 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇，详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标，以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑，从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 （2）业务转型路径与策略（第4~9章） 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略，包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等，能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 （3）技术转型思路和方法（第10~15章） 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法，首先分析了技术转型的要求和逻辑，从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划；然后根据技术架构总体规划，分5个领域介绍实施的思路和方法，包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外，本书还融了企业架构思想，将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型，重是理论体系的构建和实施方法的总结，并没有过多地罗列技术细节，即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业，在运维领域深耕20余年，本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结，又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系（PPTR）为基座，在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上，首先提出了数字化运维管理体系 OPDM（Operation Process Data Measurement，平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量），然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书，你将： *深理解“监”体系，全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系，以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系，通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系，从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设，如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系，运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系，通过运维大数据分析与治理能力建设，理解运维数据治理。 *深理解“智”体系，探索智能运维体系的DAO模型，从数据管理、智能分析到场景服务，以及智能运维与生产场景的融合。 此外，书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例，也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件，并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配，首先启用术语重写系统，然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统，并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型（第1-3章） 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统（第4-9章） 首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；*后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。
Python 跨平台应用软件开发实战
￥59.00
这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》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。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇，涉及9章内容，涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目，知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务，这些资源包括全书所有实例的源文件和素材，同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看，方便读者循序渐地行练习，并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强，讲解由浅深且循序渐，知识涵盖面广又不失细节，非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时，本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册，还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
图算法:行业应用与实践
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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。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
￥59.00
这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章： 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况，包括构建推荐系统可能面临的问题，以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构，以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析，包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标，以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章，主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重，也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读，包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案，以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和强化学习在混排的应用）的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计，主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
