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Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
￥53.40
准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
可解释机器学习:模型、方法与实践
￥47.40
本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。
FPGA Verilog开发实战指南:基于Intel Cyclone IV(基础篇)
￥119.40
本书包括32个章节，按照先易后难的顺序进行讲解，分为硬件说明篇、软件安装篇、基础入门篇和学习强化篇四大板块。从基础的硬件介绍、软件安装到基本电路开发，手把手教学。考虑到大多数学习者为FPGA初学者，所以本书把操作中的每个步骤都尽可能详细的介绍和描述，并附上大量的截图以供学习者实操参考。
云数据管理实战指南
￥53.40
本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
￥53.40
内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
￥47.40
本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
￥47.40
本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
深度学习初学者指南
￥59.40
本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重介绍无监督学习算法。从自编码器始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。
IoT产品经理实践
￥47.40
这是一部能指导IoT产品新人快速门并顺利晋级为能独当一面的IoT产品高手的著作。 作者结合自己在出门问问、网易有道、小米等企业的多年实践经验，从认知、态度、方法论3个维度，针对想IoT产品领域的新人、想从其他行业转行到IoT领域的成熟产品经理、想晋级为高级IoT产品经理的初级IoT产品经理这3类人群提供了有针对性的知识、经验和建议。 针对IoT产品新人，作者结合自己的成长经历，为他们提供了三样法宝：第1，门地图，为他们的成长给出了很好的参考路径，让他们在前路上不会感觉孤单；第二，能力模型，从硬件、软件、算法等维度总结了他们应该具备的能力和素质，为他们的日常学习和修炼画了重；第三，思维框架，作者从战略和实践两个维度，将IoT产品经理的思维框架提炼为一个“双金字塔模型”，同时结合实例讲解了模型的用法。 针对大量想从软件行业、互联网行业以及传统行业转型到IoT行业的成熟产品经理，指出了这些行业的产品经理与IoT产品经理在关注、能力模型、思维框架等方面的差异性，同时为他们的转型提供了宝贵的建议。 针对已经IoT领域的产品新人，讲解了如何从负责一个功能到负责一个模块，再到负责多个模块，Z后到负责整个产品，不仅有详细的方法，还有“避坑地图”，让他们的晋级之路事半功倍。 纵观全书，有关“认知、态度和方法论”的内容贯穿始终，希望读者可以不满足于现状，保持对新知的好奇心，同时注重提升认知、培养良好的心态、总结方法论，才能更好地创造出“感动人心的产品”。
深入理解分布式事务:原理与实战
￥71.40
本书的广度与深度兼备、理论与实战兼顾的分布式事务专著，它从基础知识、解决方案、原理分析、源码实现、工程实战5个维度对分布式事务做了全面、细致的讲解，试图解决你在实践中遇到的所有关于分布式事务的问题。 两位作者都是分布式事务领域的资深架构专家，是Apache ShenYu（incubating）网关创始人、Hmily、RainCat、Myth等分布式事务框架的创始人。本书因为内容扎实，所以得到了来自、阿里、腾讯、蚂蚁金服、滴滴、饿了么、58集团、IBM等互联网大厂及Apache软件基金会的近20位专家的高度评价。 基础知识维度：首先全面介绍了事务和分布式事务的概念和基础知识，然后详细讲解了MySQL事务和Spring事务的实现原理； 解决方案维度：详细介绍了分布式事务的各种解决方案，包括强一致性分布式事务解决方案和Z终一致性分布式事务解决方案； 原理分析维度：详细讲解了分布式事务的原理，包括XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的原理。 源码实现维度：深分析了Atomikos，Narayana框架实现XA强一致性分布式事务解决方案的源码，以及Dromara源社区的Hmily分布式事务框架实现TCC分布式事务的源码； 工程实践维度：通过多个在生产环境中经历了高并发、大流量考验的综合案例，讲解了XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的工程实践方法。 全书配有大量流程图和原理图，便于读者阅读理解；精选了大量来自生产环境的完整案例及其代码，便于读者动手实践。阅读本书，你将体验到事半功倍的效果。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.40
本书视角独特，将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1）机器学习的软件工程方法：用软件工程（Software Engineering）中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发（TDD）方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境，以及开源算法包的大量实践应用案例等。2）机器学习全生命周期：书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路，以项目需求为起点，历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章，阐述充分，并且不是单纯地阐述理论，而是重在实践。同时，聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3）提出机器学习是一门实验学科：书中有大量的工业实践代码，例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等，对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科，工具、方法和策略的重要性，并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解（梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化）等主题，而重在展现机器学习的实际应用，以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面，本书力求既贴近工程实践又不失理论深度，给读者良好的阅读体验。
工业互联网安全:架构与防御
￥59.40
本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
Python爬虫、数据分析与可视化:工具详解与案例实战
￥44.85
本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求，面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章：第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8、9章为数据分析高级技能篇，主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧，以及数据分析的常用方法；第10～13章为综合案例篇，主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践，涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂，案例丰富，适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用，也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
￥53.40
这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
InfluxDB原理与实战
￥57.85
这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB行了深的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零始，彻底吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（第11章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写和查询流程等行了源码分析，帮助读者探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
￥44.85
本书主要用Python语言构建CNN,主要关注如何以*佳的方式利用各种Python和深度学习库（如Keras，TensorFlow和Caffe）来构建真实世界的应用程序。从构建CNN块始，基于*佳实践来指导你实现真实的CNN模型及解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。
机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
￥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题，总共分为10章。 第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术，并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题，并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术，使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书，同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考，帮助他们掌握机器学习相关的算法原理，并能通过专业工具平台快速搭建各类模型，构建机器学习的行业应用。
新一代垃圾回收器ZGC设计与实现
￥57.85
Java 11版本包含一个全新的垃圾收集器ZGC，它由Oracle发，承诺在数TB的堆上具有非常低的暂停时间。ZGC是2017年Oracle公司贡献给OpenJDK社区的，正式成为OpenJDK的源项目。ZGC 所针对的是这些在未来普遍存在的大容量内存：TB 级别的堆容量，具有很低的停顿时间（小于 10 毫秒），对整体应用性能的影响也很小（对吞吐量的影响低于 15％）。ZGC 所采用的机制也可以在未来行扩展，以支持一些令人兴奋的特性，如多层堆（用于热对象的 DRAM 和用于低频访问对象的 NVMe 闪存） 或压缩堆。 本书详细介绍ZGC涉及的基本概念和运行原理，以及调优方法。主要内容共9章，主要 内容有：垃圾回收器概述、ZGC内存管理、ZGC线程、ZGC垃圾回收算法的设计、ZGC日 志解读、ZGC参数和基准测试、ZGC的编译调试、ZGC特性总结和展望、ZGC的编译调试、Shenandoah简介等。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
￥59.40
本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic（18.04）。从基本原理开始，本书向你介绍了ROS-2，并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂，并在Gazebo 9中进行模拟。然后，你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序，以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件，如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black，并允许你探索与ROS的接口。
Python真好玩:教孩子学编程
￥57.20
本书编写的目的是让孩子能够快速学会Python编程，讲解细致微、案例融生活，尤其是本书的颜色标注，使得看书就像老师现场讲解一样。全书模拟实际的软件界面，详尽的代码注释，涵盖Python程序员应该掌握的编程知识。 本书按照门发者的思维方式编写，非常适合孩子学习Python编程的基础知识。当然，如果你是成人或者是非计算机专业的学生，也可以轻松愉快地学习Python编程。
零基础学Scratch少儿编程:小学课本中的Scratch创意编程
￥57.85
本书尝试从三大方面讲解Scratch 3.0的知识内容。第1章介绍Scratch是什么以及Scratch中的界面功能；第2~13章将通过案例学习Scratch中常用方块的使用方法；第14~20章帮助读者完成较高难度的复杂案例。 本书每一章都是一个小而美的案例，知识从易到难，一步步带领学生走绚丽多彩的编程世界中。本书案例丰富多彩，从动画到游戏，从音乐美术到物理数学，让学生在享受编程乐趣的同时，不知不觉地学会使用计算机思维去了解世界，解决生活中的实际问题。
