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常用工具软件应用入门与提高（第2版）
￥5.00
本书是一本介绍各种常用工具软件的计算机学习用书，为广大电脑爱好者和电脑发烧友提供*、全面的工具软件资料和使用技巧知识。全书共14 章，重点介绍现代办公环境中常用的压缩/解压缩、病毒与木马防护、磁盘管理、光盘刻录、虚拟光驱、系统优化、常用桌面设置、图像浏览、电子词典和翻译、数据恢复与网络相关的工具软件等的具体使用，同时覆盖局域网与因特网的使用、数据备份与常规电脑维护等实用操作。每一小节都是一个实例，将手把手地教会用户使用多种工具软件。
程序员在囧途
￥9.99
《程序员在囧途》通过幽默有趣的故事，潜移默化地把技术开发、程序员求职、项目管理、创业思路、软件行业商业运作、职业转型、自我修养等各个方面融合在一起，让读者在开心地读故事的同时，还能学习到很多实际的技术知识和职场知识。 本书可供即将踏入IT行业的大学生、身在囧途中的程序员以及IT管理者阅读。
算法零基础一本通(Python版)
￥41.30
《算法零基础一本通（Python版）》使用 Python 指导读者从零始学习算法 ：由基础数据结构始，逐步解说信息安全算法，*后也讲解了人工智能门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通（Python版）》包含约 120 个程序实例，使用约 600 张完整图例，深讲解了 7 种数据结构和数十种算法，此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通（Python版）》实用性强、案例丰富，适合有一定 Python 基础的读者使用，也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。
Windows内核编程
￥69.99
本书前身是《Windows内核安全与驱动发》，重围绕Windows操作系统的机制介绍内核安全编程技术，除了少数特殊章节，大部分内容均适用于Windows 2000至Windows 10操作系统，体系结构覆盖32位以及64位。同时本书也深浅出地介绍了汇编基础和系统内核机制。本书共分为三篇，分别从不同的角度介绍内核编程技术。第1篇面向零基础的读者，其中“内核编程环境”“内核驱动运行与调试”“内核编程基础”重介绍与内核编程相关的基本知识、发环境搭建，以及基本的编程机制。“应用与内核通信”和“64位和32位内核发差异”主要介绍应用层编程与内核编程的数据交互。*后，介绍了编程过程所需注意的事项，以及设计技巧。第2篇结合操作系统的机制，从*简单的“串口的过滤”始，介绍了“键盘的过滤”‘“磁盘的过滤”“文件系统的过滤”“Windows过滤平台”“NDIS协议驱动”“NDIS小端口驱动”，以及“NDIS中间层驱动”。覆盖了整个Windows系统的主流过滤框架，并且深剖析了文件透明加密解密的原理。第3篇侧重安全技术，重介绍了安全编程所需要使用的知识，如“IA-32汇编基础”“Windows内核挂钩”“Windows通知与回调”“保护程”，以及“代码注与防注”。本书由具有十多年终端安全发经验的从业人员编写，以简洁实用为准则，理论与实际案例相结合。适用于计算机软件安全从业人员、有一定C语言基础且对计算机安全感兴趣的爱好者。
金融人工智能:用Python实现AI量化交易
￥65.90
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战
￥17.99
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（第1章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3章）。自然界*好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架始（第4章），讲解了DNN模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN模型（第6章）。着，本书展示了使用Caffe完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7章）。后面简单描述了RNN模型（第8章），着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9章）。
破解K线密码
￥15.32
本书通过对K线理论、单根K线、K线组合、K线形态及其综合应用的分析，让散户投资者对每天见到的K线不再陌生，让司空见惯的K线不再普通。全书以独特的视角抽丝剥茧地讲述一根根具备实战操作意义的K线，精选的60多幅A股K线案例图均为编者10余年股市实战所用，去芜存菁，具有较高的价值。阅读本书，投资者会发现，同样的K线不一样的解读，同样的市场不一样的操作。本书可以真正帮助读者读懂K线语言，明白K线故事，把握波段盈利。
Python编程自学手册
￥31.99
本书内容经过多次实践，从趣味易懂的语言讲解枯燥的编程知识，能够让初学者轻松掌握Python的基本语法、计算机程序设计中的常用算法，快速具备一定的实战开发能力。 本书共分为三个部分，部分是基础篇，重点讲解基本语法；第二部分是进阶篇，重点讲解函数和多种组合数据类型；第三部分是应用篇，重点讲解程度设计、web开发及游戏开发，让学习者能够快速具备Python实战能力。
Python数据科学零基础一本通
￥63.50
《Python数据科学零基础一本通》是一本专为没有编程基础的读者编写的Python门书籍，全书包含800多个程序实例及200多道实践习题，一步一步详细讲解Python语法的基础知识，同时也将应用范围拓展至图形界面设计、影像处理、图表绘制、文字识别、词云、股市资料摘取与图表制作、线性代数、基础统计以及与数据科学相关的Numpy、Scipy、Pandas。
金融怪杰:华尔街的*交易员
￥38.35
本书记录了17位令人称奇的金融怪杰： 一位在投资生涯早期几次输光离场的交易员，终将3万美金做到了8 000万美金。 一位基金经理管理的基金连续五年收益率都达到三位数（即收益率在100%~999%）。 一位股指期货交易高手，其平均月收益率达到25%，年化收益率超过1 400%。 一位毕业于麻省理工学院的理工科高手，通过量化交易历时16年取得250 000%的收益率，相当于2 500倍。 上述这些只是本书的部分例子，他们的大名在金融界早已耳熟能详，包括威廉·欧奈尔、保罗·都铎·琼斯、范·撒普、吉姆·罗杰斯……本书中每一位大师级交易者都凭借各自的交易方法取得了不可思议的成功。 是什么让他们脱颖而出呢？这些市场赢家一定是找到了制胜的交易圣杯，本书将会揭示成功交易者在交易态度和交易原则方面具有的重要共性。
GPU编程实战(基于Python和CUDA)
￥51.14
本书旨在引导读者基于 Python 和CUDA 的 GPU 编程发高性能的应用程序，先后介绍了为什么要学习 GPU 编程、搭建 GPU编程环境、PyCUDA门等内容，以及 CUDA 代码的调试与性能分析、通过 Scikit-CUDA 模块使用 CUDA 库、实现深度神经网络、CUDA 性能优化等内容。学完上述内容，读者应能从零始构建基于 GPU的深度神经网络，甚至能够解决与数据科学和 GPU编程高性能计算相关的问题。 本书适合对GPU 编程与 CUDA编程感兴趣的读者阅读。读者应掌握必要的基本数学概念，且需要具备一定的 Python编程经验。
算法详解(卷3)——贪心算法和动态规划
￥44.67
“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及一步学习提供方便。 本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。
人工智能:现代方法(第4版)(上下册)
￥198.00
本书全面、深地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。
可编程网络自动化
￥69.90
本书提供了可编程网络自动化的基本技能，使用了包括Linux、Python、JSON和XML在内的一系列技术。本书涵盖以下内容：Python编程基础、网络自动化所需的Linux基础、数据格式和数据模型，并介绍了Jinja模板及其在创建网络设备配置中的适用性、应用程序口在网络自动化中的作用、使用Git行源代码管理以在自动化过程中管理代码更改，等等。
CSS选择器世界(第2版)
￥44.67
CSS选择器是CSS世界的支柱，撑起了整个精彩纷呈的CSS世界。本书专门介绍CSS选择器的相关知识。在本书中，作者结合多年从业经验，在CSS基础知识之上，充分考虑前端发人员的发需求，以CSS选择器的基本概念、优先级、命名、best实践以及各伪类选择器的适用场景为技术主线，为CSS发人员介绍有竞争力的知识和技能。本书在第1版的基础上，对选择器的特性、兼容性等相关内容行了更新，并介绍了新增的选择器。此外，本书配有专门的网站，用以行实例展示和问题答疑。 作为一本CSS阶书，本书非常适合有一定CSS基础的前端发人员学习和参考。
联邦学习原理与算法
￥65.00
《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌，内容丰富，兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，重讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略，这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并行对比，然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用，方便算法工程师拓展当前的算法框架，对金融、医疗、边缘计算、区块等应用也做了详尽阐述，相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的发者、创业者都有很好的借鉴作用。详细的代码以及对现有框架和源项目的介绍是本书的一大特色。《联邦学习原理与算法》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。
速通深度学习数学基础
￥55.30
本书以线性代数、微积分、概率论为逻辑主线，讲解了与深度学习有关的大部分数学内容。本书以理论结合实际的方式讲解，使数学知识不再是冰冷的公式堆砌，而变成一个个真实的案例，同时对案例背后的原理行理论上的升华，希望达到一通百通的效果。读者通过阅读本书，不仅能够提升阅读学术论文中的数学公式的能力，还能加深对深度学习本身的理解。 本书面向门级读者，摒弃复杂的数学推导和证明，重视逻辑推理和简单的表达，特别适合数学基础不足的读者阅读。
龙芯嵌入式系统原理与应用开发
￥57.54
本书介绍龙芯1B（LS1B）芯片的原理与应用发，以培养读者的动手能力和增强读者的工程素养为目标，按照项目驱动的思路展知识的讲解和实践操作。本书基于LS1B发套件，讲解LS1B的结构及原理，还介绍行嵌式系统发需掌握的GPIO、UART等外设的基本原理与常用库函数，以及国产物联网操作系统RT-Thread的原理及应用发。后通过一个综合设计——基于物联网的智慧路灯，让读者熟悉嵌式系统设计流程。
服务端开发:技术、方法与实用解决方案
￥65.00
这是一本从发流程、技术栈、典型问题解决方案和发规范等维度全面讲解服务端发的著作。它衍生自作者在某著名互联网科技公司内部讲授的高口碑课程，是作者近10年服务端发经验的总结，同时融合了业界在服务端发方面的宝贵项目经验和实践智慧。 本书理论与实践结合，摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚，全景式、体系化地阐述了服务端发，核心内容包括以下两个部分。 第1部分：服务端发的技术和方法 首先，介绍了服务端发的职责、技术栈、核心流程和阶路径；然后，从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展，结合案例深讲解了服务端发的实操方法和重难，为读者呈现出服务端发的全景图，帮助读者快速、体系化地掌握服务端发的相关知识和方法。 第2部分：服务端典型问题的解决方案 针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端发实践中的典型问题，给出了对应的解决方案和发规范，同时还结合案例深分析了不同方案的优缺。此外，还总结了口设计、日志印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
构建可扩展分布式系统:方法与实践
￥65.00
本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分：第一部分是基础知识，包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介；第二部分重介绍如何扩展处理请求的能力，涵盖通过诸多架构方法（更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构）来扩展系统；第三部分介绍扩展数据层的相关知识，这是分布式系统理论最突出的地方；第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。
机器学习数学基础一本通(Python版)
￥69.30
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者机器学习的领域。本书共 22 章，主要讲解了数据可视化、math 模块、sympy 模块、numpy 模块、方程式、函数、*小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。
