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OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
￥57.85
全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。
Docker技术入门与实战(第3版)
￥57.85
本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目，*部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器发相关的源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容行了全面修订。
Python深度学习原理、算法与案例
￥58.31
本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法发人员学习，也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。
大模型时代:虚拟人的崛起与未来
￥63.00
这是一本全面介绍虚拟数字人的书，全书从虚拟数字人的定义、发、现状、前景、伦理风险与应对方案、技术背景与社会价值等方面全面阐释了大语言模型时代，虚拟数字人的发展与变革。以大语言模型为代表的AI技术的发展，驱动虚拟数字人快速迭代，有望带动各环节与各渠道的革新升级，虚拟数字人为产业带来的变化绝非简单的传播手段的升级，而是底层商业模式和产业条的革新。无论你是对虚拟数字人感兴趣的学生和初学者，还是想要制定虚拟形象的博主，抑或是想要强化营销效果的企业负责人，都可以在本书中获得启发。
DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践
￥47.46
《DeepSeek赋能AI智能体发与落地实践》是现代职场人士不可或缺的全面技能指南，它深浅出地介绍了前沿AI工具DeepSeek在各类职场场景中的应用，旨在帮助读者在快节奏的现代工作环境中实现效率与创造力的双重飞跃。 《DeepSeek赋能AI智能体发与落地实践》第1~4章首先引领读者初识DeepSeek，概览大语言模型(LLM)基础，解析Transformer架构核心及其在LLM中的应用，而揭示DeepSeek的标记化机制与预测原理。在此基础上，书中还详细阐述了DeepSeek的发展历程、核心功能、应用场景，同时直面大语言模型的局限与挑战，探讨了伦理问题 的规范建议。第5~8章是本书的精髓所在，深探讨了DeepSeek在企业应用中的实战技巧与优化策略，介绍了LangChain框架下的DeepSeek能力扩展，包括动态提示词与式任务管理、智能体与工具集成等，并通过实践案例展示了DeepSeek与LangChain的集成应用。
大模型推荐系统:算法原理、代码实战与案例分析
￥44.50
大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。 本书主要分为3部分。 第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。 第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式——生成范式、预训练范式、微调范式、直推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。 第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。 本书适合有一定推荐系统基础，期望深了解和学习大模型技术在推荐系统中的应用思路和方法的大学生、科研工作者、算法从业者、算法产品及技术管理者阅读。
龙芯之光:自主可控处理器设计解析
￥38.27
本书基于自主可控的 LoongArch，讲解微处理器设计的过程，内容包括 LoongArch 的 SoC（System on Chip， 单片系统）逻辑设计、逻辑综合、可测试性设计、物理设计和签核。本书既有理论知识的拆解，又有具体设 计实践的操作，这对读者掌握处理器的设计很有帮助。 本书适合本科院校和高职院校集成电路专业的师生阅读，也可作为芯片工程师的参考书。
Python核心编程:从入门到实践(学与练)
￥49.50
当读者决定学习程序设计语言时， 选择正确的方式始学习至关重要。步非常重要， 因为步决定了读者对程序设计主题的掌握程度。本书关注python程序设计基础的细节， 并已尽力涵 盖了程序设计主题的每一个细节， 这样读者就不会有任何未决的疑问。python是一种非常简单的程序设计语言， 建议读者系统地学习。正确的学习方法是成功的关键。了解程序设计语言的主要特性和基本概念非常重要。本书涵盖了有关python程序设计中几乎所有的基本概念， 相信每一位读者 （无论学生还是职业人士） 都会从本书提供的信息中受益匪浅。本书采用通俗易懂的语言行编写。 因此， 即使是初学者也能轻松地理解程序设计的概念。 本书不仅提供了许多示例代码供读者练习，还提供了一个详细的题库，为读者参加各种考试或者面试做准备。
Power BI 零售数据分析实战
￥63.94
本书基于零售数据分析及 Power BI 的综合实现，全面、详细地介绍 Power BI 在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直复用的整套方案及 Power BI 模板系统。读者直按照数据格式模板导数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。 本书内容由浅深，从业务到体验再到深度实践。首先，引和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过 Power BI工具来构建数据分析技术实现流程，让读者理解业务问题和技术工具结合的可行性和有效性。后，详细介绍如何利用 Power BI 从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在 13 个高频应用场景行零售数据分析的思路和技术实现，其中包括每个场景中的业务问题痛、技术构建思路、综合运用 Power BI 及 DAX 制作可视化分析图表的过程。 本书立足于零售业务，并通过 Power BI 实现技术落地，实操性强，适合专业的零售数据分析师、使用一般数据分析工具但遇到技术瓶颈的零售数据分析“老兵”，以及对零售数据分析、Power BI 感兴趣的分析师和爱好者阅读。
DeepSeek原理与项目实战
￥63.87
DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用(全彩)(第3版)
￥76.30
Python是一门既简单易学又功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据处理、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python的重要性日益凸显，已被纳国家计算机等级考试科目，许多中小学也设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、生动形象和夸张动作，将复杂的Python技术问题简单化解。本书共计17章。第1章讲解Python的历史和特，并行发环境搭建；第2～5章讲解Python的基础语法，包括数据类型、运算符和程序流程控制等；第6～7章讲解容器类型的数据和字符串操作；第8～11章讲解函数、类与对象、异常处理和常用的内置模块；第12～16章讲解Python实用库的应用，包括文件读写、图形界面设计、网络通信、数据库访问和多线程等，其中使用了Python自带的GUI发工具包Tkinter行GUI发，能有效降低学习门槛，提升实践体验；第17章讲解算法门知识，包括排序算法、查找算法和递归等，帮助读者培养逻辑思维能力。本书基本在每一章中都安排了“动动手”“课后练习”和“编程挑战”环节，读者可在这些环节找到应用实例和同步练习题。
算法训练营:进阶篇(全彩版)
￥89.60
本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法阶知识，并融大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解数据结构阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树剖分、分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、ISAP算法、二分图匹配、最大流最小割和最小费用最大流；第7章讲解动态规划阶知识，涉及背包问题阶知识和树形DP阶知识；第8章讲解复杂动态规划及其优化，涉及数位DP、插头DP、斜率优化和四边不等式优化。 本书面向对数据结构和算法感兴趣的读者，无论是想扎实内功或参加算法竞赛的学生，还是想名企的求职者，抑或是想提升核心竞争力的在职人员，都可以参考本书。若想系统学习数据结构和算法，则可参考《算法训练营：门篇》（全彩版）和《算法训练营：提高篇》（全彩版）。
用户画像:平台构建与业务实践
￥65.00
内容简介这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程行了复盘。具体来讲，本书主要包含如下内容：（1）画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑；（2）画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型；（3）画像平台4大功能模块：标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案；（4）从0到1搭建用户画像平台，包括环境搭建和前、后端工程框架搭建；（5）画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能；（6）画像平台的优化和最佳实践。书中有200+设计图和原型图，可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例，技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码，能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。
YOLO目标检测
￥63.87
本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
数据分析实践:专业知识和职场技巧
￥76.30
《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。
Stable Diffusion AI绘画从新手到高手
￥62.30
《 Stable Diffusion AI绘画从新手到高手》是主讲如何使用Stable Diffusion软件的技术手册。全书共8章，包含软件界面、文生图、图生图、Lora模型、ControlNet应用、OpenPose应用、3D 骨架模型编辑、ADetailer应用、AnimateDiff动画视频生成等内容。 《 Stable Diffusion AI绘画从新手到高手》结构清晰、内容全面、通俗易懂，而且设计了大量的实用案例，并详细阐述了制作原理及操作步骤，旨在提升读者的软件实际操作能力。另外，本书附带的教学资源内容全面，包括本书所有案例使用的素材文件和教学视频。 《 Stable Diffusion AI绘画从新手到高手》适合作为高校和培训机构数字媒体艺术专业、视觉传达专业的相关课程培训教材，也可以作为广大AI绘画及AI视频爱好者的自学参考用书。
指标体系与指标平台:方法与实践
￥65.00
内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特出发，介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图，结合行业的最佳实践，为想要行数据智能决策的企业提供参考。（5）探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用，探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
你好,AI:给孩子的*学习法(零基础AI启蒙实操书)
￥29.00
换位思考能帮助我们从不同角度去看待和分析问题，在使用 DeepSeek 时也是如此。“角色扮演法”可以赋予 DeepSeek 不 同的身份，让它的回答更加精准，也能让它的语气、回答方式、 口吻更加符合用户的预期。 例1 以小学老师的口吻来解释什么是人工智能。 首先，我们来看看 DeepSeek 在正常情况下是如何回答的。 输指令： 什么是人工智能？ （图） 这样的回答很专业，但同学们却不一定能看懂。 现在，我们可以使用“角色扮演法”来调整一下提问的方式， 使 DeepSeek 的回答更符合学生的阅读和理解视角。
从零构建大模型:算法、训练与微调
￥67.32
《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌层和自注意力机制等关键概念；并深剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning行了详尽讲解。此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知识转化为实践技能。 全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。
大模型实战 从零实现RAG与Agent系统
￥44.67
本书深探讨了RAG技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。首先，解构了大模型应用的基本模式与局限性，并引RAG作为增强生成能力的一种方法，讲解了RAG的核心概念、组成结构及应用场景，还涵盖了RAG的基础、高级、模块化和智能体形式的技术体系。其次，以LlamaIndex为工具，展示了如何实现RAG，包括提示词设计、文档与索引创建、上下文检索及查询引擎构建等具体步骤。最后，介绍了基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的实践案例，每个案例均包含技术细节与实现效果演示。 本书适合人工智能领域的发者、研究人员，以及自然语言处理、知识图谱、智能客服等专业人士阅读。
明解Python算法与数据结构
￥49.90
本书图文并茂、示例丰富，结合136段代码和213幅图表，直观易懂地介绍了*法与数据结构的基础知识，包括数组、查找、栈和队列、递归*法、排序、字符串查找、线性列表、树结构和二分查找树等。本书并非单纯地对*法与数据结构行介绍，而是致力于让读者掌握编写实用程序的技术。为此，本书提供的示例代码都是实际可运行的程序，理解这些示例程序之后，相信读者的Python编程能力也会有很大的提升。本书各章节末设置有练*题，并在书末给出了答案，据此读者可检测自己对知识的掌握情况，加深理解。
