移动机器人自主导航技术
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本书以移动机器人自主导航系统研究中的定位、感知和规划技术作为研究内容,总结了移动机器人自主导航技术的研究现状,阐述了移动机器人运动学模型、移动机器人同步定位与建图、移动机器人任务规划、移动机器人路径规划,给出了移动机器人运动规划与控制方法,提供了移动机器人自主导航系统开发案例,突出了理论性和实用性。
新一代人工智能:从深度学习到大模型
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本书注重对新一代人工智能相关理论和技术行深的原理讲解,共计19 章,囊括了深度学习的基础理论、深度学习的优化问题、各种卷积操作、损失函数、经典的卷积神经网络结构、目标识别和度量学习算法、深度学习目标检测技术、图像分割算法、生成对抗网络、蒸馏学习、长尾学习技术、图像增广技术,以及大模型相关的Transformer技术、预训练技术、大语言模型、视觉-语言模型及视觉大模型等技术。 本书既可作为高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的教材,也可作为人工智能领域的科研人员、业界人士、高校教师和爱好者的参考书,以系统掌握新一代人工智能的相关理论和技术。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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内容介绍 这是一部ECharts的实战手册,内容系统而全面,由浅深,能带领读者快速从新人晋级为高手,做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章,从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇(第1~4章) 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图,以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 阶篇(第5~6章) 主要讲解了ECharts的色彩主题,以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇(第7~10章) 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard,如何使用ECharts发数据产品demo,如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来,以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇(第11~12章) 总结了一些ECharts可视化的高级用法,并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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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。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
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本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程,涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章,分为三篇:?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节,包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程,从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发,丰富了应用运行的场景。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。 (1)基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 (2)实战篇(第6~12章),重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇(第13章),围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台,先介绍了平台每个模块的功能,再以航空公司客户价值分析案例为例,介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程,展示平台去编程化、流程化的特。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
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本书是一本全面的Python技术及面试指南,旨在帮助读者深理解Python编程语言的核心概念,并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。 第*部分 面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程,包括非技术电话面试、技术电话面试(包括闲谈、技术沟通和提问环节)以及现场面试的准备和策略,既为读者提供了面试前的全面准备指导,也帮助读者在面试中展现出良好状态。 第二部分 数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合,到更复杂的表、二叉树、其他树结构(如前缀树、线段树、二叉索引树)和图的表示与应用,每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。 第三部分 算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题,通过逐步分析,引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。 第四部分 系统设计。理论知识部分,从设计需求分析到高层构建,然后到具体组件设计,再到扩展设计,帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分,包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计,涵盖系统设计的关键技术。此外,这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识,既帮助读者理解并行处理的概念和应用,又扩展机器学习的重要知识和面试技巧,并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
数字政府网络安全合规性建设指南:密码应用与数据安全
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内容简介这是一本能为数字政府的密码应用和数据安全治理提供理论指导和实操指引的著作。国家信息中心组织编写了《数字政府网络安全合规性指引》,对数字政府的网络安全合规性建设提供了框架性指导,本书则是该指引配套的实战指南,从技术理论、实践方法等维度对指引行了补充,便于数字政府的安全和合规工作者在实操中借鉴。本书遵循国家法律法规和商用密码应用的标准规范,结合海泰方圆(密码安全领军企业)多年的实践经验,对数字政府密码应用合规性建设、数据安全合规性建设及典型产品的功能与架构行了全方位、多角度的讲解。第 一部分(第1~5章) 密码应用合规性建设详细解析了密码的重要作用、密码学基本模型、各类密码算法、密码协议、密钥管理等核心知识,并介绍了数字政府密码应用建设的具体步骤和方案,以及安全性评估与应用案例等。第二部分(第5~10章) 数据安全合规性建设从数据安全的基本概念出发,深探讨了相关的法律法规、治理建设方案、关键技术、全生命周期管理以及数据安全合规与安全治理案例分析等关键内容,旨在帮助政府机构构建起全方位的数据安全防护体系。第三部分(第11~12章) 典型产品功能与架构密码应用产品包括密码服务平台、身份认证系统、数据加解密系统等,数据安全产品包括数据按安全管控平台、数据分类分级系统、数据脱敏系统、数据库加密系统等。这些产品介绍为数字政府建设提供了实用的技术支持和产品选择指导。无论政策制定者、技术实施者还是安全管理者,都能从中获得宝贵的知识和指导。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
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本书以群体智能与智能网联的应用为牵引,通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言,原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容;算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法;应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
供应链安全与治理:基于关键信息基础设施信息系统的实践
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本书以关键信息基础设施信息系统为研究的切入点,深入探讨了该领域供应链安全和治理的相关理论和实践,旨在帮助读者更好地理解和应对供应链风险和挑战。本书从关键信息基础设施信息系统的供应链安全基础、供应链安全治理现状及方法、供应链安全威胁分析、供应链安全风险识别、供应链安全评估方法、供应链自主可控性分析、供应链安全典型案例分析和供应链安全治理思路的完善等方面进行了深入阐述。对于供应链管理人员、企业高管、信息技术专业人员、政府官员以及相关领域的研究者和学生来说,本书是一本有价值的参考书。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
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随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起,传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及?如何让你的品牌成为AI*的推荐对象?本书是一本系统论述AIO(AI 优化)与GEO(生成式引擎优化)的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例,从AI搜索的底层架构出发,深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化,更提供了针对不同行业(电商、SaaS、本地服务等)的落地策略,助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书,你将学会用GEO轻松解决以下问题: (1)企业主和创业者担心AI抢走流量,不知道如何应对?AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧,让你从传统SEO平滑过渡到GEO,抢占AI红利窗口期; (2)营销从业者发现传统SEO效果下滑,急需新方法?ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧,让你的内容被AI优先理解和引用,流量成本大幅降低; (3)跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战?多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧,一次内容优化触达多区域市场,品牌全球曝光率提升数倍; (4)SaaS和软件企业专业术语复杂,AI难以理解?技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧,让技术内容成为AI信赖的信源,专业客户咨询量暴增; (5)本地生活服务企业依赖地理位置,如何被AI推荐?POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧,提升区域AI推荐率,到店咨询量数倍增长; (6)品牌方担心负面信息被AI引用,影响声誉?舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧,建立AI时代的数字信任资产,负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构,每章都配有真实案例分析和行动清单,把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论,只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒,即便没有技术背景,也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
企业数据治理那些事:源端数据治理
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本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上,一步聚焦数据治理的两大场景之一—源端数据治理(另一场景是末端数据治理)行系统介绍,更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容,19 个实践,全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向,提出了企业源端数据治理的“八步走”策略;然后从项目层面对企业如何行源端数据治理行了深分析,分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理,以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控行了介绍,并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源端数据管理人员、企业信息总监、企业中高级管理人员,能够帮助读者系统地掌握企业源端数据治理的策略和方法。
图分析与图机器学习:原理、算法与实践
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本书的目标是向你介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。每章的头都列出了目标,大致分为三个方面:学习图分析和机器学习的概念;用图分析解决特定问题;了解如何使用GSQL查询语言和TigerGraph图平台。首先介绍图数据的基本概念,然后通过连、分析、学习三大部分深讲解一些图算法和机器学习技术。
云数据湖:构建健壮的云数据架构
¥53.00
本书详细介绍了可用于数据处理的表格格式、云产品、框架、存储层,以及如何将这些内容组合在一起,以获得适合自己需求的高性能解决方案。作者在书中提供的决策框架将帮助你明智地决定选择哪种数据湖。本书是大数据领域每个人的书。阅读本书后,你将了解构建云数据湖所需的所有基础知识,并能够以多种方式应用这些知识。本书主要面向数据架构师、数据发人员和数据运维专业人员,他们希望广泛地了解设置和运营云数据湖的各个方面。
构建可信白环境:方法与实践
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内容简介 这是一本从技术、架构和实战3个维度全面讲解可信白环境的网络安全攻防类著作。本书作者有超过30年的网络管理、系统管理以及实网攻防经验,本书是他们近年来在联通从事网络安全攻防工作的经验总结。 本书理念清晰、方法系统,可操作性极强。基于可信白环境,作者成功完成了多年靶心系统的防护工作,希望通过这本书把这些经验分享给更多的朋友。本书的主要目的是帮助读者和企业以较少的投,搭建更为有效的防护体系,达到预期的效果。 本书从以下3个维度对可信白环境做了全面的阐述: (1)技术角度:首先介绍了可信白环境理念,包括白名单机制、面向应用系统、安全左移、原生安全能力、异常行为识别等;然后全面介绍了网络白环境、身份白环境和软件白环境的的技术原理。 (2)架构角度:详细讲解了构建靶心级的白环境防护体系的整体思路,包括梳理应用系统资产、安全配置基线、网络攻路径以及防护组件和策略等。 (3)实战角度:通过3个危害程度较高的案例讲解了如何构建白环境以及白环境的应用,案例覆盖了三个较为常见的场景:边界突破与内网移动、零日漏洞攻、勒索软件攻。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用,详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战,充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略,全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用,并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度,介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势,以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌,对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实,从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合,适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读,也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
从零学Java设计模式
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本书以实用的设计模式为例,讲解了Java近年来在改善语法方面取得的展,同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式,以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外,本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码,而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节,让读者能够更全面地了解模式对代码结构的影响,以及模式与Java虚拟机的交互情况。本书的特在于把Java这种成熟的编程语言以及该语言最近新增的特性与各种设计模式结合起来,告诉读者怎样充分发挥Java的特性与优势,从而更好地实现设计模式,避免陷空谈概念而无法落实的境地。
零信任安全:技术详解与应用实践
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第?1?章着重讲解数字化时代企业安全面临的挑战,包括:混合办公、业务上云的安全挑战,移动终端面临的威胁,内网边界被突破的威胁,数据安全的监管合规约束,身份安全的治理难,用户访问场景安全的平衡性挑战。 第?2?章对零信任的核心概念、解决方案及标准行介绍。首先,讲解零信任的理念和相关概念,以及重要的解决方案。其次,介绍国内外零信任相关标准的发展程。 第?3?章对零信任体系结构行讲解,包括NIST、SDP的零信任体系结构及通用的零信任体系结构,以及这些体系结构在不同场景的应用,后介绍了零信任体系结构面临的相关威胁。 第?4?章主要分析用户访问服务场景及技术方案,包括场景分析、零信任网络的技术实现和扩展体系结构。其中技术实现分为有端和无端两种不同的场景,分别讲解了不同的实现方案,同时提供了容灾方案。而扩展体系结构部分则从身份安全、网络流量安全、终端设备安全、数据安全、企业安全建设路径等方面展讲解,涉及具体安全能力和联动建议。 第?5?章主要讲解服务访问服务场景及技术方案。首先分析工作负载的安全需求和合规需求。然后着重介绍了微隔离的技术实现,包括跨平台统一管理、工作负载标签化管理、东西向连可视化、东西向流量策略管理、策略自适应计算。着讲解了云应用隔离的技术实现,包括Service Mesh、PKI等方面。 第?6?章首先讲解零信任体系规划,然后从安全团队建设、战略、建设价值、实施范围、业务场景的实现方案、实施过程管理等角度提供了完善的零信任建设方法论,并且通过零信任成熟度来合理评估建设结果。 第?7?章主要通过9个真实的企业案例来讲解零信任落地方案。这些案例覆盖通信、金融、能源、互联网等行业,其中有些来自央企/国企集团。为各个安全领域的读者提供了丰富的实践参考。
低代码平台开发实践:基于React
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本书由三部分组成,第 一部分介绍基础理论知识,第二部分介绍如何构建低代码系统,先行需求分析,涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求,可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容,然后介绍设计思路,包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等,z后介绍详细的编码过程,包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制,以及如何将其集成到其他系统。
Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
¥53.00
本书是一本关于云原生安全的实用指南,主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分,每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能,将带你理解Falco的基本概念,并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册,将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料,涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性,学会使用Falco工具行风险和威胁检测,从而提高云原生应用的安全性能。
工业数字化本质:数字化平台下的业务实践
¥53.00
本书共分为员工篇、制造篇和供应篇。员工篇通过介绍现场员工的因素、辅助部门员工的因素和持续精的员工能力,充分阐述了与人强相关的关键业务应该如何设定线下的数字化评估指标并把线下指标线上化。制造篇通过介绍直制造载体、直制造载体之外和持续精的制造能力,详细阐明了高效制造的方法论及其线下和线上的指标规则。供应篇通过介绍拉动生产、工厂内部供应和工厂外部供应,系统介绍了辅助部门应该如何围绕产品制造高效运作及其线下和线上的指标规则。

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