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Python编程快速上手2
￥63.87
本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法，并且准备始编写程序，那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是，书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的，如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化，而且每个项目都被设计成独立的Python源文件，可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者，尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
Python数据结构与算法(视频教学版)
￥55.30
数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面，通俗易懂，所选案例典型，结构清晰，重难突出，所有算法均采用Python实现，示例可直运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树和二叉树，图，查找，排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件发人员，可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
数据化运营:系统方法与实践案例
￥51.35
本书以互联网企业中常见数据运营场景为切，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析 代码实践这种更“地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。
C++20高级编程
￥70.85
C 20高级编程主要讲解C 库、框架发中的高级编程技术，以及*新的C 20标准特性。全书共10章，分别为：类型与对象、编译时多态、概念约束、元编程介绍、模板元编程、constexpr元编程、Ranges标准库、协程、模块、综合运用。其中C 20的四大特性独立成章，一些小的特性则贯穿于全书，其他章节则探讨了面向对象、元编程、函数式编程、并发编程等话题。 C 20高级编程针对以上新特性准备了丰富的代码样例，并随书附赠全部案例源码。相信通过这些代码，读者很容易掌握这些新特性。作为一本讲解C 高级编程的书，本书还探讨了很多元编程话题，这是作为库发必不可少的技能，它们也将随着C 的演而不断演，大大提升库发者的编程体验，尤其是近年来C 的标准提案经历了从模板元编程向constexpr元编程转换的过程。 C 20高级编程适合中高级C 程序员、架构师、框架发者阅读，阅读前*好能够掌握一些现代C 的知识。对于想要系统性学习C 20并阶C 技能的读者，不要错过本书。
Python神经网络项目实战
￥51.07
本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
知识图谱——面向科技文献的构建技术与应用实践
￥61.60
知识图谱是大数据治理与应用研究前沿，也是驱动语义检索、智能问答、智能推荐、知识关联发现等知识服务的基石。本书系统梳理了知识图谱构建涉及的关键技术及典型知识服务案例，提出面向科技文献资源和专题知识的科研知识图谱构建方案及以此为基础支撑的科研综述知识应用实践，是知识图谱在情报学或图书馆学领域交叉集成应用的研究成果。本书适合图书情报、管理科学与工程等相关领域的知识组织与智能知识服务研究人员阅读，也可为通用学术知识图谱工程化实施专业人员提供参考。
PyTorch深度学习简明实战
￥62.86
本书针对深度学习及源框架——PyTorch，采用简明的语言行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章)包括文本分类与词嵌、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章)包括生成对抗网络、目标检测。 本书适合人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生学习，同时也可作为深度学习的培训教程。
游戏开发实战宝典
￥69.90
本书讲解了目前移动端游戏发用到的关键技术，主要包括前端和后端两部分内容。然后结合前端与后端的这些技术给出了几个实战项目的设计以及实现方法。 对于前端部分，首先介绍了目前应用广泛的基于HTML5和Unity游戏前端的编程技术，然后介绍了游戏引擎的主要功能，后介绍了作者发的基于HTML5的游戏前端发框架的使用方法。 对于后端部分，首先介绍了Netty的主要功能，然后给出了作者发的基于Netty的游戏后台框架的使用方法。本书介绍的后台长连框架不仅适用于Netty，而且还适用于很多适合该框架所引的编程模型的其他框架，比如Spring boot的WebSocket或Python框架。 在本书的后部分，比较详细地讲解了基于前端和后端这两个框架之上的游戏发实战项目。同时还介绍了一个可以和这两个框架配合使用的自动生成代码的脚本工具——TreeBranch。同时，实战部分还讲解了游戏框架以及实战项目里所涉及的设计原则与模式，同时展示了作者的设计思路。 本书适用于从事游戏编程从业人员，也适用于有经验的发人员参考，通过阅读本书去扩展自己的设计思维。
SQL经典实例(第2版)
￥69.90
本书详细介绍了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等各种关系数据库的SQL查询技巧和一些基础的SQL查询语句，并且通过短小精悍的实例，不仅讲解了如何插、更新和删除数据，还介绍了如何检索记录、为查询结果排序、同时操作多张数据库表、查询元数据、处理涉及字符串和数值的操作、根据时间数据和日期数据行运算、执行层次查询和区间查询等。随着多种SQL实现大量采用窗口函数，本书第2版针对相关实例做了优化，还新增了为数据科学家和算法工程师量身定制的实例。
Excel商务智能:Power Query和Power Pivot数据清洗、建模与分析实战
￥61.60
本书主要介绍Excel商务智能组件Power Query和Power Pivot在数据分析方面的应用。全书共11章：第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能；第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并行处理，主要包含Power Query的基本操作、M函数和M公式的基础知识、常用的M函数，以及数据处理的综合案例；第7章至第11章介绍如何使用Power Pivot行数据建模和分析，主要包含Power Pivot的基本操作、数据模型的建立、DAX表达式的基础知识和阶知识、常用的DAX函数，以及数据分析的综合案例。本书紧贴实际应用场景，深浅出地介绍了Excel商务智能组件强大的数据处理和建模分析能力。通过阅读本书，读者可以更加高效地行数据分析工作。
C指针原理揭秘:基于底层实现机制
￥44.85
全书分为准备篇、基础篇、揭秘篇、实战篇。本书力求从底层实现机制行解析，同时配合C/C 编程技巧以及某些指针运用技巧，讲解如何提高程序效能，如何避免滥用指针。 准备篇中介绍C指针概述、UBUNTU及发环境配置、AT&T汇编简介、编译原理基础；基础篇将对AT&T汇编以及C指针基础行介绍；揭秘篇讲述高级C指针的实现机制以及C 指针实现机制，同时讲解编程技巧和C/C 指针高级应用；实战篇讲解解释语言指针、TCC编译实践、垃圾回收等高级C指针应用话题。
卓有成效的组织管理
￥25.35
《卓有成效的组织管理》是德鲁克关于组织管理和经营管理的经典语录。全书语录出自德鲁克，但语录的选择与全文的整体结构编辑由上田惇生教授独自完成。 本系列包含《卓有成效的社会管理》、《卓有成效的变革管理》、《卓有成效的组织管理》、《卓有成效的个人管理》四册。
唤醒大脑:神经可塑性如何帮助大脑自我疗愈
￥35.75
在前作《重塑大脑，重塑人生》中，诺曼·道伊奇描述了400年来我们对大脑的理解中重要的突破：大脑可以根据心智经验，改变自己的结构和功能。我们称之为“神经可塑性”。《重塑大脑，重塑人生》就是代“神经可塑性治疗师”（科学家、临床医生）及其病人发现神经可塑性神奇作用的故事。本书是道伊奇医生10年之后又一经典之作，叙事之精彩，讲理之深，更胜前作。本书首次向我们展现了神经可塑性惊人的疗愈能力是如何起作用的，讲述了第二代神经可塑性治疗师的惊人发现和精彩故事。作者曾遍访五大洲，访谈这些科学家、临床医生及患者。本书介绍的大部分神经可塑性疗愈方法都利用了环绕在我们身边的自然能量，包括光、电、声音、振动和运动。这些能量形式以无创口的自然途径，经由我们的感官和身体大脑，唤醒大脑本身的痊愈能力，而且不会有令人不快的副作用。我们还将学会运用任何人都会用的简单方法，大幅度减少阿尔茨海默病的患病风险。 将声音传导耳朵，成功治疗自闭症。在头的后部振动，治疗注意缺陷障碍。在舌头上用轻柔电刺激，逆转多发性硬化症，治疗中风。光照射颈部后方，治疗脑损伤。光照鼻腔，帮助睡眠，甚至通过静脉传导，救人性命。手在身体上的缓慢动作，治疗一个天生大脑缺失的小女孩。
聚焦:决定你企业的未来
￥29.25
本书是定位理论发展历程中一本极其重要的著作。 在本书中，艾里斯以太阳和激光的例子，简单而令人震撼地提出聚焦的概念，同时又以大量的数据和实践案例说明聚焦为何对于企业和品牌而言至关重要。他指出，只要存在竞争，就没有任何企业能够1 00％地赢得某个市场，所以必须聚焦。 更为重要的是，结合“企业如何实现聚焦”这一命题!本书提供了系统的操作方法和指引，同时预见性地指出实施聚焦可能遇到的困难和阻力。艾里斯强调，聚焦必然涉及牺牲放弃现有市场的一部分、一些版本的产品或者一些分销渠道，虽然这种战略违反多数企业管理者的思维逻辑。 本书出版以来，书中所列举的大量正反面例子都得到了实践的验证，例如美国三大汽车生产商中通用和克莱斯勒破产，福特则依靠聚焦，推行“一个福特”的战略，得以幸免。 本书提供了在任何商学院也学不到的战略思想，值得每一个追求卓越的中国企业家细细品读。
深度学习高手笔记 卷1:基础算法
￥70.27
本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法行分析和介绍。本书共三篇，篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练；第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的展，包括模型优化方法。 通过阅读本书，读者可以深理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本质，学习模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。
无测试组织:测试团队的敏捷转型
￥65.00
内容简介 这是一本从敏捷测试团队造、敏捷测试技术修炼两个维度指导一线的测试团队和质量团队全面实现敏捷转型的著作。 随着软件研发和交付模式的变革，软件测试不断在向服务化、标准化、智能化和全员化的方向演，对质量和效率的要求越来越高。大量实践表明，只有高度敏捷化的团队和敏捷的测试方法才能做到二者兼顾。本书作者在阿里、腾讯、OPPO等知名企业从事质量和测试方面的技术和管理工作20余年，有丰富的经验和深度思考。 本书从一线测试团队和质量团队的视角出发，以解决测试工作中的实际困难为宗旨，以“敏捷效果”为挑选观和素材的准绳，内容既不会随着技术的发展而过时，又能引发各类角色广泛深地思考。 全书核心内容分为两个部分： 第一部分（第1~7章） 造敏捷测试团队 从测试团队为什么敏捷不起来讲起，介绍敏捷测试团队需要具备的理论认知，引出多个维度的敏捷组织要求，并对质量度量体系行重新构建。这部分展造敏捷测试组织的痛模块，分享作者亲身实施的案例，包含团队诊断、敏捷度量、流程敏捷、文档敏捷、外包管理敏捷、创新组织造等，其中流程敏捷是重介绍的模块。在整个研发生命周期的各个阶段，测试团队都有值得敏捷实践的具体措施。 第二部分（第8~15章）修炼敏捷测试技术 主要讲解敏捷测试技术的原理和实践，按照从基础到阶的顺序，分别介绍了测试分析设计能力、自动化测试的ROI、敏捷测试的三大利器、提升用户体验的测试方案、面向未来的智能化测试、无测试组织的思维实验等。其中，敏捷测试三大利器（探索式测试、众包测试、精准测试）是非常丰富且有效的实践知识体系。
银行数字化转型:业务、技术与运营
￥65.00
这是一本从业务、技术、运营等角度全方位讲解银行数字化转型的著作，是作者在银行等金融领域近20年工作经验的总结。本书为银行数字化转型提供全面的能力框架、企业架构方法、战略制定方法、关键技术指导、详细实施步骤，更为重要的是，它还为银行的数字化营销和运营提供了系统方法和实操指导，为银行数字化转型提供了抓手和突破口。 阅读完本书，我们将收获以下知识： ?银行数字化的本质以及转型前应考虑的3大类问题； ?银行的数字化能力框架、评估模型及建设路径； ?银行数字化转型的企业架构，包括业务架构和IT架构等； ?银行数字化转型的战略及其制定方法； ?银行数字化转型的2个核心业务要素：以体验为核心和以数据为驱动； ?银行数字化转型的4个关键技术：数字化技术、数据中台、平台生态和数字化风控体系； ?银行数字化转型实施与落地的6个步骤：组建转型团队、明确战略目标、企业架构设计、业务中台设计、数据中台设计、数字化转型试和推广； 银行营销数字化转型的体系和方法，包括营销数字化、全渠道营销数字化转型、营销中台等。 ? ?银行运营数字化转型的体系和方法，包括渠道运营、用户生命周期运营、用户运营的“3板斧”、新媒体运营和数据运营等； ?建设银行（国有）、招商银行（股份制）和网商银行（民营）的数字化转型方法。
MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
￥65.00
内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面： （1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理； （2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作； （3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础； （4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具； （5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案； （6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验； （7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分； （8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略； （9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
大规模组织DevOps实践(第2版)
￥63.00
DevOps是发运维一体化的软件工程思想，它尝试破部门墙，构建一个协同的IT建设运行环境，通过工具形成数据关联的规范化、规模化的软件持续交付流水线，从而助力企业业务的敏捷发展。 本书分为思想篇、实践方法篇、工具技术篇、案例篇四部分，把传统企业实施DevOps会碰到的困惑，在发、测试、运维三大领域各有哪些DevOps最佳实践，以及如何结合源或商业工具造交付流水线工具，分别行了阐述， 本书适合IT主管、项目经理及发、测试、配置管理、运维等IT从业人员参考借鉴并付诸实践。
人工智能(第3版)
￥76.67
作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。 本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的搜索算法等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来行了展望。第六部分主要介绍人工智能的安全以及编程问题。 本书系统、全面地讲解了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实好基础。本书内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
￥69.30
《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。第6章介绍PyTorch数据建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优等。第7～10章介绍PyTorch图像建模、文本建模、音频建模和模型可视化。第11章介绍大语言模型的原理、主要的大语言模型及模型本地化部署、预训练与微调技术。本书还精心设计了50个动手案例和上机练习题，并对所有代码行了详尽注释和说明，同时提供数据集和配书资源文件，以帮助读者更好地使用本书。 《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》讲解深浅出，注重动手实操，特别适合想学习AI技术或想该领域的初学者，对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读，也很适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。
