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架构现代化:方法与实践
￥77.00
作者凭借在全球不同国家和行业内的多年实践经验，从战略规划、技术选型、架构设计到人力资源管理、团队建设和流程优化等多个维度，为企业的现代化改造提供了全面的指导。本书讨论了通过引沃德利地图、事件风暴、产品分类、领域划分、团队拓扑、松耦合软件架构、内部发者平台、数据网格、现代化战略、学习与提升技能来加快企业的产品创新和服务优化，同时有效地管理变革，减少风险。本书适合技术领导者、技术人员、产品负责人等架构相关人员阅读。
机器学习原理与Python实践
￥67.86
《机器学习原理与Python实践》结合大量实例详细介绍机器学习的相关算法原理并利用Python语言行实践，内容涵盖机器学习的完整知识体系和深度学习的基础知识，如多层感知器和卷积神经网络等。《机器学习原理与Python实践》除了项目实战外的各章均提供大量习题并给出参考答案和解题代码。通过阅读《机器学习原理与Python实践》，读者可以较为全面、系统地掌握机器学习和深度学习的相关知识。 《机器学习原理与Python实践》共18章，分为3篇。第1篇机器学习基础知识，主要介绍机器学习的基本概念、机器学习的基本流程与模型、搭建机器学习环境并行应用实践、基于Azure的机器学习云平台搭建等相关知识；第2篇机器学习核心技术，主要介绍模型训练的数学原理、多样性特征解析、数据标准化与特征筛选、贝叶斯分类器、广义线性模型、支持向量机、决策树、人工神经网络、集成学习、模型的正则化、模型的评价与选择、无监督学习（如K-Means聚类、GMM聚类、谱聚类、密度聚类等）；第3篇机器学习项目实战，采用行人检测和厨余垃圾处理的指标预测两个典型案例，带领读者行项目实战，提高读者的实际发水平。 《机器学习原理与Python实践》内容丰富，讲解循序渐，适合机器学习的门与阶人员阅读，也适合人工智能领域的发者和爱好者阅读，还适合高等院校人工智能等相关专业作为教材，相关培训机构也可作为培训教材。
深入理解自然语言处理
￥61.06
《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》从自然语言处理（NLP）的任务视角分门别类地介绍深度学习与大模型在现阶段各NLP任务中的应用。以任务视角是指以一个个场景项目为视角，这样可以让读者获得更多的实战经验。《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》的每章都有核心模型的先验条，这对读者理解和掌握NLP模型非常有帮助。 《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》分为9章，对应9种NLP任务。第1章介绍分词和词性标注任务。第2章介绍文本分类任务，如情感分析、文章分类与标签等。第3章介绍命名实体识别任务，如提取内容中的姓名和公司名等，在知识图谱、内容结构化和智能对话等场景中也有该类任务的具体应用。第4章介绍神经机器翻译任务，该类任务是NLP最先商用的独立场景。第5章介绍文本纠错任务，该类任务的应用非常广泛，涉及用户输的场景一般需要用到纠错任务，否则用户体验会很差。第6章介绍机器阅读理解任务，该类任务偏学术，在实践中往往属于某个大任务下的子任务。第7章介绍句法分析任务，该类任务比较传统，基于深度学习的应用场景还不多。第8章介绍文本摘要任务，该类任务在新闻类业务场景中应用较多。第9章介绍信息检索和问答系统任务，凡是类似搜索和输类需要等待回复的场景都会用到该类任务。 《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》内容丰富，讲解深浅出，适合有一定机器学习基础的NLP门和阶人员阅读，也适合NLP领域的从业人员作为解决具体业务问题的参考书，还适合高等院校人工智能等相关专业作为教材。
3小时吃透DeepSeek智能办公
￥38.27
如果你是DeepSeek零基础、想快速成长的职场新人；如果你迫切希望快速上手AI，成为真正高效工作的职场人；如果你不想被日报、总结、PPT、数据表等烦琐的任务压到喘不过气，那么恭喜你翻了本书。 本书将手把手教你用DeepSeek解决实际问题，实现“提案一次过”“升职加薪快人一步”等目标。本书深度绑定DeepSeek，围绕DeepSeek的核心功能（如“追问技巧”“职场场景适配”）展讲解，而非泛谈工具操作；结合职场常见业务场景，针对“客户临时改需求”“PPT反复返工”等真实困境，提供DeepSeek专属解决方案；搭配AI细分领域工具（基于需求），为你筛选并搭配AI绘画、智能体、AI 音视频等多领域的AI 工具，形成“输需求-工具配合-输出成果”的完整工作流程。 本书包含30多个实战案例，涉及办公汇报、数据分析、文案写作等场景，附赠DeepSeek提示词模板和“避坑”指南，可直取用。愿阅读本书的每位读者都能解锁高效能办公的无限可能。
数据要素价值化蓝图:全景、认知与路径
￥65.00
内容简介这既是一本系统讲解数据资产价值变现的门书，又是一本全面介绍数据要素的科普书，它能帮助零基础的读者厘清数据要素各种概念并建立系统的知识体系，同时还能掌握数据资产价值变现的认知、实现路径和实操方法。本书由凯捷咨询前亚太区副总裁、阿里云中国区前咨询总经理撰写，全球数据资产理事会（DAC）联合出品。本书是《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》一书的姊妹篇，后者讲了如何制定数据战略、梳理数据场景、发数据产品，如何利用精益数据方法转型为数字化企业；前者为数字化企业的数据资产变现给出了方案。全书一共17章，分为5篇。第一篇 数据要素基础与政策环境首先详细介绍了数据要素的定义、特征以及20余个该领域的相关概念，彻底厘清读者对数据要素的认知；然后全面分析了国家在数据要素领域的布局以及与之相关的各种政策和法规。第二篇 数据要素价值化详细阐述了如何实现数据要素价值化，具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面，提供具体的方法和操作指南；同时介绍了数据资源表，数据监管、合规与安全，数据资产的交易，数据要素市场，以及数据基础设施，帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。第三篇 公共数据要素价值化重介绍了公共数据要素的基本知识，并通过公共数据要素价值蓝图，让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径，为公共数据的利用提供参考。第四篇 产业数据要素价值化聚焦于产业数据要素，介绍其基本知识，并通过产业数据要素价值蓝图，让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成，以更好地利用数据驱动业务发展。第五篇 个人数据要素价值化聚焦于个人数据要素，介绍其基本知识，并通过个人数据要素价值蓝图，让读者学习到个人数据的价值实现过程，从而更好地理解和保护个人数据资产。总体而言，本书可以提升企业管理者对数据的敏感度，以做出更具前瞻性的决策；提升数据专家职业能力，掌握数据要素的深层次价值；助力科技行业从业者了解数据如何驱动行业创新，抢占未来市场。
智能物联网与深度学习
￥47.00
本书以跨界融合的视角构建了智能物联网与深度学习的知识体系，设计了“技术架构-算法演-产业赋能”三维框架，以智能物联网为经，深度学习为纬，系统梳理了从传感器数据采集到云端智能决策的全路技术栈，贯通了从基础理论到产业应用的全路认知。通过“理论推演 虚实实验 场景迁移”的螺旋式教学设计，将抽象算法具象化为可操作的行业解决方案，配备多层级实验体系与行业案例库，实现了学术前沿性与工程实用性的有机平衡。内容既涵盖联邦学习、数字孪生等尖端领域，又深度聚焦AIoT安全、多模态感知等现实挑战。独创弹性学习路径设计，通过知识矩阵动态适配不同基础的学习者，形成从学术研究到产业落地的能力培养闭环。全书以“问题”叙事重构技术演逻辑，在智能硬件与数字思维的碰撞中，为读者造兼具系统性和前瞻性的认知引擎，赋能跨域创新的思维跃迁。
实体消解指南:使用Python进行数据匹配
￥41.00
在数据驱动时代，实体消解技术是通数据孤岛的核心利器。本书以Python为工具，系统讲解从数据清洗到云端大规模部署的全流程技术：·基础原理：解析实体消解5大步骤（数据标准化、分块、属性比较、匹配分类、聚类），直面姓名模糊、数据缺失、跨源匹配等实战难题；·算法攻坚：详解编辑距离、Jaro-Winkler相似度等文本匹配技术，结合贝叶斯定理、期望zui大化算法构建概率匹配模型；·工具实战：基于Splink实现企业级数据消解，通过谷歌云平台扩展至百万级数据集；·前沿拓展：引隐私增强技术（PSI），平衡数据利用与合规风险。全书配套GitHub代码库，以英国公司注册署、海事署等真实数据演示跨领域（金融风控、供应管理）场景应用，助力读者构建可复用的数据资产整合方案。
AI芯片:科技探索与AGI愿景
￥127.36
本书旨在从创新的角度探讨AI芯片的现状和未来，共分9章。第1章为概论，介绍大模型浪潮下， AI芯片的需求与挑战。第2章、第3章分别介绍实现深度学习AI芯片的创新方法与架构，以及一些新兴的算法和思路。第4章全面介绍半导体芯片产业的前沿技术，包括新型晶体管、集成芯片、分子器与分子忆阻器，以及印类脑芯片等。第5章~第8章分别探讨用化学或生物方法实现AI、AI在科学发现中的创新应用、实现神经形态计算与类脑芯片的创新方法，以及具身智能芯片。第9章展望未来的 AGI芯片，并探讨相关的发展和伦理话题。 本书可供 AI和芯片领域的研究人员，工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，以及创投从业者参考，也可供AI、集成电路、计算机等相关专业的本科生、研究生和教学工作者，以及所有对AI芯片感兴趣的读者阅读。
Python机器学习算法及应用
￥61.06
本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过“概述 经典应用”的形式，深浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章，主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、连续变量的回归分析、数据的聚类分析、从单层到多层的人工神经网络、使用深度卷积神经网络实现图像分类、使用循环神经网络实现序列建模、使用生成对抗网络合成新数据等。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特，同时感受到利用Python实现机器学习的普遍性与专业性。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的学习用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py
￥60.52
当前，数据驱动的理念已渗透到各个领域，数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言，已成为数据科学和人工智能领域的事实标准，它丰富的生态系统一步增强了它在这些领域中的重要性。然而，随着数据量的不断增长，如何利用Python加速数据科学处理，并将它扩展到集群上的并行计算，已成为数据科学家面临的重要挑战。《Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》详细介绍了4种数据科学工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，这些工具可以帮助数据工程师和科学家处理更大规模的数据集、训练更复杂的模型，并更高效地行机器学习模型的迭代和部署。 《Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或领域专家，同时也适合大学生和研究生作为高性能数据科学领域的门读物。
创意画师:AI绘画艺术风格设计(70集视频课)
￥54.26
目前，人工智能中的AI绘画技术发展迅猛，Midjourney、Stable Diffusion、文心一格等各种 AI 绘画软件层出不穷，通过这些软件，即使没有绘画基础，不懂水彩、水粉、油画的绘画技巧，只要你有想法，就能轻松快速地获得符合需求的绘画作品。AI绘画，可以说了设计创作的新时代。但是，AI绘画软件只是一种辅助创作的工具，想通过这种工具创作什么作品、想创作哪种类型的作品、想让作品呈现一种什么风格，这些是需要软件使用者考虑的。 《创意画师：AI绘画艺术风格设计（70集视频课）》针对绘画作品的艺术风格结合实际绘制的图片行全面介绍，包括绘画艺术风格、插画风格、数字媒体视觉设计风格、潮流艺术风格、摄影艺术风格、家居设计风格和建筑设计风格等。学习本书内容并将其灵活应用于AI绘画创作，将使自己的AI绘画作品“有灵魂”，让AI绘画作品的层次大幅度提升。 《创意画师：AI绘画艺术风格设计（70集视频课）》采用四色印刷，内容丰富，图文并茂，图片精美，适合所有对AI绘画感兴趣的传统画家、插画师、平面设计师、家居和建筑设计师等参考学习。
Spark SQL大数据分析快速上手
￥60.52
本书内容基于Spark新版本展，符合企业目前发需要。本书全面讲解Spark SQL相关知识和实战应用， 各章均提供较为丰富的案例及其详细的操作步骤，并配套示例源码、数据集、PPT课件和教学大纲。 本书共10章。第1~3章为Spark SQL的基础准备部分，内容包括Spark SQL的发展和简介、Spark的典型数 据容器及关系、Spark概述与环境搭建、Spark典型数据结构RDD;第4~7章为Spark SQL的基础应用部分，内 容包括Spark SQL门实战（包括Scala编程基础）、SQL基础语法、操作多数据源、SparkSQL性能调优等； 第8~10章分别通过影评数据分析、商品统计数据分析、咖啡销售数据分析等3个实战项目行巩固提升。 本书内容翔实、示例丰富，既可作为Spark初学者、大数据分析人员、大数据应用发人员的自学手册， 也可作为高等院校或高职高专院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术、人工智能 等专业大数据课程的教材。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。 版权所有，侵权必究。举报：010-62782989，beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。
Python数据分析与可视化实践
￥67.32
Python 数据分析与可视化实践基于 Python 语言，结合实际的数据集，介绍如何对数据进行可视化分析。Python 数据分析与可视化实践主要包含 3 个 部分。*部分为 Python 数据可视化基础篇：主要介绍 Python 基础内容、Numpy 和 Pandas 数据操作， 以及 Matplotlib 数据可视化内容；第二部分为 Python 数据可视化提高篇：主要介绍 Python 的 Seaborn、 plotnine、Networkx、igraph、plotly、Bokeh、pyecharts 库中的数据可视化功能；第三部分为 Python 数据 可视化分析实战篇：通过 4 个完整的数据可视化分析案例，详细地介绍了 Python 中数据分析、机器学习 与可视化相结合的应用等内容。
人工智能基础与应用
￥29.90
本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：启智慧新时代”“Python：人工智能发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。 本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学情特，以问题为导向、以案例为载体、以任务为目标来构建教学内容，兼顾了人工智能的基础性、通识性、典型性和实用性。 本书侧重于介绍人工智能通识性知识和实用应用技能，可作为高职高专及中职院校人工智能公共基础课程的教材，也可作为电子信息、计算机类相关专业人工智能课程的门教材。此外，本书还可供广大读者作为人工智能学习与实践的参考书使用。
AIGC应用实战(慕课版)
￥29.90
随着计算机技术的持续突破，人工智能生成内容（AIGC）应运而生，显示出其在内容创作领域的巨大潜力。本书深浅出地探讨了AIGC 的理论基础、实践应用与发展前瞻，是技术与创新并重的专业指南。本书主要内容包括AIGC 概述、AIGC 工具与应用，重介绍了写作类、图表类、演示文稿类、图像类、音乐类及视频类AIGC 工具的实操技巧，旨在为读者提供一条清晰的学习与应用路径。 本书内容前沿，案例翔实，不仅适合作为高等院校人工智能相关专业的教学参考书，也适合对AIGC 感兴趣的研究人员、行业从业者，以及广大技术爱好者学习和参考。通过对本书的学习，读者将能够全面感知AIGC 的潜力，掌握其应用技巧，而在各自的领域中发挥AIGC 的创新力量。
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
￥47.60
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用；第3章针对图神经网络在节点聚合过程中面临的节点邻域混杂的问题，提出了一种基于混合阶的图神经网络模型；第4章针对图神经网络在节点交互过程中面临的全局结构信息缺失问题，提出了一种基于拓扑结构自适应的图神经网络模型；第5章针对自监督信息缺失且包含噪声的问题，提出了一种图结构与节点属性联合学习的变分图自编码器模型；第6章针对节点自监督信息贡献不做区分的问题，提出了一种基于注意力机制的图对比学习模型；第7章总结全书并对图神经网络可能的研究方向进行展望。 本书可供从事人工智能、数据挖掘、机器学习及网络数据分析等相关领域的科研及工程人员参考，也可作为高等院校计算机、人工智能等专业本科生与研究生的学习参考书。
量子计算实战
￥51.07
在加密、科学建模、制造物流、金融建模和人工智能等领域，量子计算可以极大提升解决问题的效率。量子系统正变得越来越强大，逐渐可用于生产环境。本书介绍了量子计算的思路与应用，在简要说明与量子相关的科学原理之后，指导读者实现量子计算算法。本书将带领读者使用基于Java的Strange量子模拟器编写量子程序，并探索量子位和量子逻辑门。在介绍标准Java和构建工具创建量子算法的同时，本书还引了有趣的示例和深的解释。 本书适合对量子计算、量子编程感兴趣的计算机专业和从业人员，以及其他有?Java编程基础的人阅读。
性能之道:分布式系统全栈性能优化
￥65.00
这是一本从、线、面、体4个维度深度解读分布式系统性能优化方法的专业工具书，更是一套全栈性能优化解决方案。其中，“”指的是代码中的单个语句或函数，“线”指的是代码中的执行路径，“面”则上升到模块、子系统级别，“体”则指的是整个系统。4个维度对应4个不同的优化层次，只有这4个维度配合，才可以真正实现分布式系统的整体性优化。 全书融合了5位长期（最长有近30年工作经验）从事软件发及优化工作的一线专家的实践经验和深刻理解，不仅从理论层面深解读了性能优化的本质，还从软件发整体流程的角度构建性能优化体系和评估策略。全书本着“没有jue对的好设计，只有适合的设计”的理念展介绍，不仅提供可落地的技巧，还直指本质，让读者知其然并知其所以然，从而设计出适合自己的性能优化方案。 本书共分为17章。 第1~4章 主要介绍作者对性能优化的理解以及性能优化体系及评测方法，这部分的目的是帮读者形成性能优化方法论，其中包括架构的本质、性能优化的本质、性能优化策略、性能优化4个维度、影响性能的因素、性能测试工具、性能测试方法和流程等重内容。 第5~9章 对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库这5个性能约束特行深度剖析，并给出具体的优化方法与策略。 第10章和第11章分别对缓存系统、消息队列在性能优化中的应用行解读，这两个是实现高性能的途径，也是研发人员必须掌握的技巧。 第12~15章通过对智能音箱、网上商城、营销红包、交易系统4个典型案例性能设计与优化的全面解读，帮读者学以致用，并更深刻理解性能优化的原理。 第16章和第17章分别介绍全路观测或压测的具体实现方法与应用场景，以及云原生技术对性能的影响。
数据挖掘算法实践与案例详解
￥35.00
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。
Go语言*编程:原理、可观测性与优化
￥83.00
虽然技术在步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效行性能优化，以及何时行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。
深度学习时代的计算机视觉算法
￥77.90
本书着重阐述了深度学习时代的计*机视觉*法的工作原理，*先对深度学习与计*机视觉基础行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测*法、图像分割*法、人体姿态估计*法、行人重识别与目标跟踪*法、人脸识别*法以及图像超分辨率重建方法行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计*机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计*机视觉任务是如何工作的，可使读者快速了解这些*法原理，以及其相互之间的关系。本书适合高年级本科生、研究生、教师，以及对人工智能或计*机视觉*法感兴趣的工程技术人员阅读。
