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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
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。
软件质量经济学
￥51.35
本书是软件质量经济学领域的*著作，也被誉为软件工程领域*重要的图书之一，由软件工程领域的泰斗撰写。全书以大量行业数据和真实案例为驱动，从经济学角度讲解了度量软件质量的各项指标和方法，从而为有效管理软件质量和项目进度提供帮助和指导，更重要的是，本书还深入讨论了软件质量的经济学影响和商业价值。全书共7章：第1章定义了软件质量和经济价值，分析了软件质量对不同企业和用户的经济价值；第2章阐述了软件质量的估算和度量，介绍了功能点度量指标和结构质量度量指标；第3章讨论了软件缺陷预防，介绍了软件缺陷预防的历史及缺陷预防结果的分析方法；第4章研究测试前缺陷清除，主要讨论了同行评审、正式审查及静态分析等25种不同的测试前缺陷清除方法；第5章介绍软件测试，介绍了40余种软件测试方法；第6章讨论发布后缺陷清除，分析了来自发布后缺陷的用户和行业的成本；第7章整合了所有的数据，给出了低质量和高质量软件的经济影响。
TinyML:基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习
￥96.85
深度学习网络正在变得越来越小。Google Assistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中，你将TinyML的世界。TinyML将深度学习和嵌式系统相结合，使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。 本书解释了如何训练足够小的模型以适合任何环境。对于希望在嵌式系统中搭建机器学习项目的软件及硬件发人员而言，本书是一个理想的指南，它将一步步地指导你搭建一系列TinyML项目。阅读本书不需要任何机器学习或者微控制器发经验。 你将深了解以下内容： 如何创建语音识别程序、行人检测程序和响应手势的魔杖程序。 如何使用Arduino和超低功耗微控制器。 机器学习的基本知识以及如何训练自己的模型。 如何训练模型以理解音频、图像和加速度传感器数据。 如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers，这是Google用于TinyML的工具包。 如何调试程序并提供隐私和安全保障。 如何优化延迟、功耗、模型以及二制文件大小。
决胜B端:驱动数字化转型的产品经理(第2版)
￥70.00
本书试图提炼了互联网B端产品设计和管理的通用思路和方法，本书一共分为5篇。“概述篇”描述产品经理的发展历程和演变，以及B端产品的分类和特，让读者对互联网产品领域建立全面认知。“设计篇”详细讲述B端产品的设计，按照产品设计的实际流程，依次讲述市场分析、业务调研、架构设计、功能模块设计、演蓝图设计、业务建模、流程和角色设计、权限设计等一系列关键环节。“管理篇”讲述B端产品的管理，包括B端产品的项目管理、运营管理、需求管理、迭代优化，阐述了B端产品实施和运作过程中面临的一系列问题，包括复杂项目的推、产品经理和业务团队的合作、需求和迭代的计划编排等。“阶篇”讲述企业级应用架构，从前面的单一产品建设扩展到体系化产品建设，旨在帮助读者从更宏观的角度思考产品，站在企业经营管理和发展的视角，重新审视互联网产品体系架构的设计原则和方法论。“成长篇”描述了B端产品经理的职业发展方向、能力模型、学习建议，为未来的持续成长提供学习框架。全书贯穿了一个实践性很强的案例：在“设计篇”和“管理篇”中，我们为一家成熟的集团企业搭建了一套完整的分销业务平台，带领读者逐步设计、实现一个B端产品；在“阶篇”中，讲述了这家集团企业是如何从小门店一步步发展起来的，重分析企业的应用架构体系随业务发展的演规律。本书面向0到10岁的B端产品经理，以及所有对B端产品建设感兴趣的读者。
智能风控:原理、算法与工程实践
￥57.85
内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一些经作者实践证明效果较好的模型优化方法，并对模型融合的思路行了较为详细的介绍。 第8章重讲解了知识图谱相关的复杂网络基础知识及网络表示学习方法，其中的社区发现算法常用于团伙欺诈检测。此外，本章中的部分方法对信用评估模型的优化也有很大帮助。
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。
技术演讲的艺术:技术人员成为成功人士必知必会的原则和技巧
￥31.85
本书是专门为那些缺乏演讲技能而又亟需掌握演讲技能的专业技术人员量身打造的，是资深演讲专家兼畅销书作家多年经验的结晶，从克服焦躁情绪、分析现场听众、调研演讲主题、组织演讲内容、绘制有用图表、完善现场发挥等多角度讲解了如何让技术人员在演讲中获得成功。内容简洁实用、可操作性强，每一个章节都给出了指导方针、相关案例以及实战建议。
数据结构编程实验(第3版)
￥90.35
本书针对大学程序设计竞赛和课程教学，基于数据结构的知识体系结构和循序渐的原则组织内容，包括基本编程能力训练、线性数据结构的编程、树的编程、图的编程。在每一章中，先介绍了相关的数据结构知识后，然后给出相应的范例；在每章的结尾给出相关题库。
我的*堂编程课:孩子和家长都需要的编程思维
￥53.40
本书从“编程是什么？”等一系列计算机基础概念出发，带领小读者们一步步走进编程的世界，通过的实例操作，让他们接触到编程的基本概念和原理，体验在编码过程中探索事物本质的乐趣，激发对探索未知领域的兴趣。本书的前两章介绍编程的基础概念和目前*流行的少儿编程工具Scratch的安装和基本用法。从第三章开始，以编程思维为主线脉络，在每一章节中让小读者们设计并实现一个小小应用。在设计应用的过程中，学习并了解实际工程项目中使用到的编程工具和编程思维方式，如流程图、逻辑条件、场景设计、人工智能等。而在实现小应用的过程中，则可以学习到编程相关的具体知识点，如循环、条件、变量、算法等。在本书结尾章节，整体回顾在小读者们实际操作的项目中所涉及的编程思维、分析和解决问题的方法、团队合作等软件项目开发过程中会实际面临的软性技能和关键要素。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
￥57.85
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
Go微服务实战
￥53.40
当今世界，软件的规模越来越大、功能越来越复杂，研发团队的规模也变得越来越大，运维人员和研发人员之间的工作交集越来越多。在这个大前提下，微服务模式在大型项目中开始风靡。 本书对使用Go语言进行微服务开发做了*细致的介绍，包括微服务的基础知识、微服务的拆分、微服务进程间通信（IPC）、微服务的分布式事务管理、领域驱动设计（DDD）、微服务中的测试、基于ES-CQRS的微服务实践、微服务生产环境和持续交付等。本书比较*地对微服务进行了介绍，而且对于每个知识点都给出了技术实现和实例代码，比如微服务进程间通信部分重点介绍了gRPC，ES-CQRS部分则给出了Go语言的具体实现。在介绍完知识点之后，本书给出了一些综合性的案例，比如第10章、第22章等，并通过GitHub提供了完整的可运行的代码，可帮助有基本Go语言语法知识的读者尽快了解、掌握微服务模式。
AI安全之对抗样本入门
￥83.85
第1章介绍了深度学习的基础知识，重介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识。 第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境，虽然GPU不是必需的，但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。 第3章概括介绍了常见的深度学习框架，从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。 第4章介绍了图像处理领域的基础知识，这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。 第5章介绍了常见的白盒攻算法，从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。 第6章介绍了常见的黑盒攻算法。 第7章介绍了对抗样本在目标识别领域的应用。 第8章介绍了对抗样本的常见抵御算法，与对抗样本一样，抵御对抗样本的技术也非常有趣。 第9章介绍了常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS 2017对抗防御环境和轻量级攻防对抗环境robust-ml，通过这章读者可以了解如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗。
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。
知识图谱:认知智能理论与实战
￥79.00
知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。 本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材。
金融级IT架构与运维:云原生、分布式与安全
￥71.40
本书重讲解金融行业的技术选型、实践和相关的案例分析。 每一章都会先从一个具有代表性的客户案例手，然后对客户的背景、需求、痛行深分析，然后由此推导出适用于金融行业的IT技术选型和建设参考。 本书14章包括： 金融行业的IT架构分析、容器化的适用场景以及z佳实践、如何选型SDS以及z佳实践、如何做自动化管理以及z佳实践?、金融行业安全z佳实践、分布式架构的探究和z佳实现、数据库的选择和z佳实践等。
