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计算社会学:系统应用篇
￥59.00
自2009年至今，计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸，围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念，突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料，同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
￥59.00
这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍，数据架构是重； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模的详细内容； 第四部分：数据管理，讲解了数据架构的核心内容，包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践； 第五部分：数据架构实践，通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例，对前面的内容行了融合，手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂，注重实践，不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路，还融了该领域优秀同行的经验和实践，相信对读者会有一些帮助。
数据血缘分析原理与实践
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这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结，书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质，还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章，具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础，只有充分理解了这部分内容，才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级，这是数据血缘建设的基础模型；然后详细介绍了数据血缘实施路径，其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品，以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中，包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品，以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例，帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况，以求获得一些启发。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
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本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术，并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分：第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目；第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术；第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素，以及对NLU未来的展望。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景，物联网安全愈发值得关注，但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富，初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验，详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识，而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结，通过阅读本书，你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建，掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议，掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例，掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式，并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统，并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞，掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式，并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段，并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例，掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法，并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法，掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件，掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
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本书深探讨Vulkan图形编程技术，助力读者掌握构建渲染引擎的技术、实现和算法优化。本书从发渲染框架基础手，引导读者学习利用Vulkan高级功能编写现代渲染引擎。具体涵盖自动化资源绑定和依赖管理、运用GPU驱动渲染技术扩展场景规模、熟悉光线追踪技术、提升渲染图像视觉质量等内容。通过学习本书，读者能够全面了解现代渲染引擎内部工作原理，掌握实现先渲染效果的图形技术，所发的框架还可作为未来实践的起，适合有图形编程基础且希望深学习Vulkan的发者阅读。
平台工程:技术、产品与团队
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本书作者拨平台工程的浮夸迷雾，直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验，分享了规避常见失败模式的方法，以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分：第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素，旨在帮助读者理解平台工程的核心内容；第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战，为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述；第三部分分享了很多成功案例，向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者，包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
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这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南，以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线，覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结，内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念，解析预训练与微调机制，对比传统循环神经网络与Transformer架构差异，结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开，聚焦DeepSeek的技术突破，系统讲解预训练目标设计、后训练优化（SFT/RLHF）、模型评测体系，并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求，详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合（如视觉-语言指令微调）、具身智能与通用人工智能（AGI）的演进路径，为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师，还是谋划未来布局的战略决策者，都能从中获得启发，在通往通用智能的浪潮中，走出属于自己的创新路径。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南，旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘，掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧，从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分：*部分（第1~12章）介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建，包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容，通过一步步的实践示例，带你快速入门嵌入式系统编程，了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧；第二部分（第13~18章）更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用，从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面，*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践，帮助你进一步提升编程技能，应对更复杂的编程任务。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代，传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践，帮助测试从业者把握时代机遇，提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用，从理论层面探讨了理论框架与技术基础，从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径，为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读，也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上，本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新；内容严谨、脉络清晰，兼具落地“硬度”与思维“锐度”，助你在AI大模型时代激活“数据资产”，赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔，从合规到业务创新，了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”，分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势，提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变，数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项，以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南，包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型，学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营，涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析，提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者，都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
一本书讲透数据资产变现
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内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理，本书系统拆解数据资产变现全流程，以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系，带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书，你将掌握以下知识： （1）*认识数据资产：系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用；从零解析数据资产变现，明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径，为你建立数据资产运营的完整认知框架。 （2）搭建数据资产变现路线图的方法：从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释，为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 （3）掌握数据资产变现的实操方法：详解数据资产变现运营的商业工具（数据订阅、咨询服务、报告与模型）和技术工具（数据API、可信数据空间、隐私计算），构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 （4）三大视角的数据资产变现思路：分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角，拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全，数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 （5）掌握数据资产运营的安全管理：详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理，帮你把控红线与底线，规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现，对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例，帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读，让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工，还是在校学生，抑或是任何对数据领域感兴趣的读者，这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
嵌入式数字控制系统:基于C和Python编程实现
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本书基于ARM Cortex-M微控制器探索数字控制系统的设计与实现方法。作者分三部分阐述内容，首先，本书描述了如何通过Python编程语言实现数字控制系统原型机，帮助读者更好地理解数字控制的概念和原理；其次，通过C编程语言在实际微控制器上实现数字控制系统，帮助读者解决涉及数字控制、机器人和机电一体化的实际问题；*后，将本书中讨论的理论和实际问题相结合，帮助读者学习如何在实际应用中实现数字控制系统。本书特别适合电子电气工程相关专业的本科生阅读参考，也是数字控制系统和机器人相关领域工程师或业余爱好者的专业指南。
SOLIDWORKS二次开发理论与技术
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本书以SOLIDWORKS发项目为研究背景，以Visual Studio（VS）2019为编程工具和发平台，运用大量专题实例，详细而又系统地介绍了用C 行二次发的方法和技巧。本书的一个重要特是给出了如何运用C 行面向SOLIDWORKS系统的二次发。 本书的内容涉及发一个实用CAD系统的多个方面，其中包括CAD二次发概述、面向对象的C 程序设计基础、面向对象的API程序发包、交互界面设计、零件自动建模、装配体自动操作、工程图的程序生成、选择与遍历技术、标准件库的设计、液压机设计与计算、浮选机设计、陶瓷砖模具设计等。 全书内容安排详略得当、通俗易懂，各章专题例程相互独立，读者可从中学到SOLIDWORKS系统软件发的方方面面。 本书有鲜明的个性和极大的实用价值，可作为高等院校师生学习SOLIDWORKS二次发的教材，也可供机械、电子、计算机、建筑、服装、广告等行业的计算机辅助设计技术人员使用。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球，2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带，更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价，从人工出价到智能投放，掌握广告系统的底层逻辑，已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角，构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进： *篇 初识广告系统：梳理核心概念与运行机制，解析主流广告模式与计费体系，搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析：深入召回、粗排、精排三大核心模块，详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解：拆解召回、粗排以及精排模型原理，剖析机制策略与实验系统设计，提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题：聚焦冷启动、效果达成与智能投放，针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知：围绕广告诊断、流量提收与大推场景，输出排查方法论与全流程推广方案，助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践，既有竞价机制、归因模型的深度解析，又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理，还是寻求突破的营销专家与企业决策者，都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力，在数字广告的浪潮中把握脉搏，实现商业价值的双赢。
3C行业智能生产新模式与实践
￥59.00
本书总结归纳了3C行业智能制造的发展现状与需求分析，深入研究了3C行业智能制造架构和生产技术体系，结合小米手机智能工厂实践，重点分析了工厂可靠性网络技术、生产与调度技术、质量与运维技术、大数据分析与AI优化决策技术等，介绍了小米手机智能工厂生产管控平台的架构和开发过程，*后总结形成了3C智能生产模式和实施方法论。
