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裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
￥59.00
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。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
￥59.00
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。
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。
Python大模型应用开发:核心技术与项目实战
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这是一本聚焦Python大语言模型应用开发的实战指南。从基础知识出发，逐步深入讲解主流开发工具与关键技术，*终以当前热门的数字人电商直播项目为例，呈现完整的AI实战路径。 本书具有以下特色： ?由浅入深：本书各章节环环相扣，循序渐进，形成完整的知识体系。 ?注重实战：本书注重实践，引导读者在解决实际项目问题的过程中掌握知识。 ?内容新颖：本书均采用前沿、主流的技术和工具，使读者掌握先进的开发方法。 ?经验总结：本书是对作者近10年工作经验的总结，对AI初学者具有极高的参考价值。 全书分为三篇，共15章，具体内容如下： *篇：基础知识（第1、2章）。本篇介绍大语言模型及其应用开发的基础知识，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二篇：开发技术（第3～10章）。本篇涵盖分词技术、词嵌入技术、向量数据库、提示词工程与优化、Hugging Face 入门与开发、LangChain入门与开发、大语言模型微调，以及大语言模型的部署等内容。这些主题构成了大语言模型应用开发的核心技术体系，掌握这些技术对于深入开发大语言模型至关重要。 第三篇：项目实战（第11～15章）。本篇聚焦数字人电商直播应用，包括数字人口播台词生成、直播间问答分类、直播间互动问答，以及直播间数据分析Text2SQL等实战项目。这些内容基于当前热门的数字人应用开发，具有很高的实践价值和参考意义。
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。
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。
3C行业智能生产新模式与实践
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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。
新一代网络信息内容安全技术与实践
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本书针对真假难辨的信息内容、隐晦难懂的立场表达和错综隐秘的传播方式给网络信息内容安全领域带来的新挑战进行研究，深入分析各类新威胁的特点及危害，并从对抗条件下的信息内容检测、面向社交媒体的细粒度情感分析、基于传播关系的群体发现与角色挖掘等角度介绍相关技术，提出相应的解决方案，并展示实战应用效果。本书共8章，包括网络信息内容安全概述、融合多特征的虚假信息检测、对抗条件下的文本信息内容处理、对抗条件下的视觉信息内容处理、社交媒体方面级细粒度情感分析、社交媒体立场分析、社交网络用户行为及信息传播规律分析、网络用户身份识别技术。
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。
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。
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。
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。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
￥59.00
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。
Kimi*办公:AI10倍提升工作效率的方法和技巧
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AI已成为职场的场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的Kimi为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI 大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了Kimi官方、LangGPT社区和多位AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面揭示了Kimi、Kimi （Kimi内置的智能体）和Kimi浏览器插件的功能和使用，带你认识不一样的Kimi；然后，奉上了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，帮你掌握使用任何AI的核心能力。 授人以渔，本书针对文本创作、PPT制作、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景，以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案；也授人以鱼，本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板，可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用Kimi，轻松驾驭AI，提升职场核心竞争力，成为AI时代的弄潮儿！
MCP与A2A企业级开发:核心原理、架构设计与应用实践
￥59.00
内容简介 这是一本来自一线从业者的协议驱动开发实战笔记，目标是帮助AI开发人员、架构师与技术决策者构建完整的协议驱动开发的能力，帮助企业构建模型、工具、数据与多智能体*协作的数字员工体系，让AI真正自动化赋能企业业务。 本书围绕MCP与A2A的核心原理、架构设计与应用实践展开，系统解析MCP如何打通大语言模型与外部资源的交互壁垒，A2A如何支撑多智能体间的能力发现、任务协同与可信通信，深度呈现二者在企业级AI系统中的协同价值，兼顾底层设计思想与生产级工程落地，助力读者。 本书分为三篇。 原理篇帮助读者理解AI系统从“单一模型驱动”走向“工具增强与群体智能协作”的底层逻辑，核心内容包括模型能力边界、系统协作瓶颈与协议化基础设施分析，MCP设计策略，A2A在多智能体协作中的工作原理。 实战篇聚焦MCP工程开发全流程，覆盖MCP主机、客户端、服务端等核心组件，系统讲解Stdio、SSE、Streamable HTTP等通信方式的适用场景，以及MCP服务端开发、MCP客户端开发、错误处理、健壮性设计、测试部署与性能优化等关键工程主题。这部分还以Apache Doris MCP服务为案例，展示企业级数据库服务如何通过MCP完成架构设计、能力封装、生产部署与工程化治理。 生态篇面向AI产业落地，比较工具交互模式，探讨MCP与知识管理、知识图谱、RAG、多智能体系统和AI Agent协同进化的融合路径，并延伸到智能交通、应急救援、工业互联网、流媒体推荐、智能城市等前沿场景。
Webpack实战:入门、进阶与调优(第2版)
￥59.40
这是一本讲解如何使用Webpack构建现代Web应用的著作。第1版豆瓣评分8.6，好评率近99.9%，是前端领域的畅销书，被读者公认为是Webpack领域的标准性著作。 全书围绕Webpack的功能特性、工作原理、性能优化、项目实战4个维度全面展，从基本的使用场景到复杂的应用实例，再到系统性的优化，由浅深讲解Webpack的各个特性，同时剖析其背后的工作原理，让读者能零基础快速掌握Webpack并轻松实现阶。 作者是资深的前端技术专家，是知名源包工具YKit的主导者和核心发者，也是Webpack坚定不移的布道者。本书内容全部来自作者的实战经验，尽量避了网络上已经发表的各种公资料，思路简洁、深，原理与实操并重。 与第1版相比，第2版做了如下更新： （1）结合Webpack新技术，对全书内容行了全面更新； （2）收集并分析了读者对第1版的反馈，完善了第1版的不足之处； （3）新增了分析Webpack包原理的章节； （4）新增了2个关于React和Vue的综合案例。 相比第1版，第2版内容更新、更全、更深，实战性更强。
SaaS增长方法论
￥59.40
这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年，历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业，同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询，作者结合这些经验，总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念，解析了增长的动因，总结了增长的基本功，提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论，触类旁通，引领企业持续增长。 阅读本书，你将掌握如下知识和技能： 工程化的ToB增长观和方法论 产品驱动增长（PLG）的原理和执行地图 业务驱动增长的3种典型模式：T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 客户成功驱动增长的原理 客户成功的管理、团队搭建和 客户成功的运营体系 客户旅程的系统知识和绘制步骤 获得客户洞见的方法 ToB用户需求金字塔 价值销售的方法 黑客式SaaS增长模型 R2R式SaaS增长模型 导弹式SaaS增长模型
分布式数据库原理、架构与实践
￥59.40
这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作，融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手，沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路，从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题，尤其是一致性问题；然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题（重是一致性问题）的本质行深挖；着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案；后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素，其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是：如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性？ 分布式数据库实现。从工程实践的角度，以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象，从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。
Schneier的安全忠告
￥59.40
本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性，探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大，以及人的因素在这一过程中所起到的作用，并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题，提出了一些应对方案，呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私，以做出更好的决策。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
￥59.40
Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
