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分布式数据服务:事务模型、处理语言、一致性与体系结构
￥47.00
随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也行了概述，并对其未来发展方向行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。
深度对话GPT-4
￥57.47
人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的化之路始，循序渐地介绍了提示词及提示工程的知识和实践技巧，并结合GPT-4在各领域的应用案例展现了大语言模型的强大魅力。此外，本书还基于Azure OpenAI Studio平台讲解了具体的应用发实践。 本书适合对大语言模型及提示工程感兴趣的读者阅读，书中丰富的案例能帮助读者全面了解和掌握提示工程及其应用。
基于深度学习的目标检测原理与应用
￥75.60
本书遵循循序渐、深浅出的理念，引领读者夯实相关基础知识，掌握传统目标检测方法，再逐步过渡到深度学习的基本概念及分类用法，而深讲解目标检测的两阶段深度学习方法、一阶段学习方法，即从以R-CNN为代表的两阶段深度学习方法、以YOLO系列为代表的一阶段学习方法等，层层揭深度学习用于目标检测的“神秘面纱”，探究其中的奥秘。本书适合目标检测领域的工程师、研究员阅读，也可作为深度学习相关专业本科生、研究生的重要参考书，还可作为互联网行业IT技术人员转型学习人工智能的参考用书。
时间黑客:用数据分析做个明白人
￥55.30
这是一本用数据分析来讲时间管理和人生管理的书。作者用自己的亲身经历讲述了自己从月薪1300到年薪百万的成长故事。本书提供了时间管理的底层逻辑，人人可用的方法论，作者亲身经验与复盘，拿来即用的时间管理工具。通过道、法、术、器全方位帮助读者重塑时间管理认知。第1章内容：通过巧妙投资时间账户，作者初职场9个月4倍涨薪的经验复盘。第2章内容：刷新认知塑造3个习惯，每天能挤出6个多小时的自我可支配时间。第3章内容：把控好人生中的重要事，降低风险意外，以节省无谓的时间＆金钱支出。第4章内容：提供受益终身的时间管理工具＆习惯，自己造一套优于常人的操作系统。时间是资源，管理是动作。时间管理是通过一系列管理动作，为我们挤出可支配时间这种宝贵资源，然后投资到生命中更有价值的事情上。帮助职场人刷新认知，塑造各种习惯，最终让健康和财富获得稳定且持续的增长。
服务端开发:技术、方法与实用解决方案
￥65.00
这是一本从发流程、技术栈、典型问题解决方案和发规范等维度全面讲解服务端发的著作。它衍生自作者在某著名互联网科技公司内部讲授的高口碑课程，是作者近10年服务端发经验的总结，同时融合了业界在服务端发方面的宝贵项目经验和实践智慧。 本书理论与实践结合，摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚，全景式、体系化地阐述了服务端发，核心内容包括以下两个部分。 第1部分：服务端发的技术和方法 首先，介绍了服务端发的职责、技术栈、核心流程和阶路径；然后，从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展，结合案例深讲解了服务端发的实操方法和重难，为读者呈现出服务端发的全景图，帮助读者快速、体系化地掌握服务端发的相关知识和方法。 第2部分：服务端典型问题的解决方案 针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端发实践中的典型问题，给出了对应的解决方案和发规范，同时还结合案例深分析了不同方案的优缺。此外，还总结了口设计、日志印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
UI智能化与前端智能化:工程技术、实现方法与编程思想
￥77.00
内容简介 这是一本以智能UI为切全面讲解前端智能化的著作，系统阐释了前端智能化的工程技术原理、实现方法和路径以及编程思想，旨在帮助前端团队掌握零代码业务交付能力、个性化UI供给和消费能力、UI调控能力，从而实现用AI为业务赋能、为工程提效。 全书一共10章，分为三篇： 第一篇 智能UI介绍（第1~3章） 主要介绍了前端智能化的基本概念和基础知识，以及智能化的思维框架和个性化UI的实现方法。 第二篇 智能UI实战（第4~7章） 详细介绍了智能UI从设计到实现的全过程，包括：智能UI的目标、方法和实现步骤；智能UI的供给路和消费路；端智能的技术工程与实践。 第三篇 智能UI编程思想（第8~10章） 深讲解了UI智能化、交付智能化和编程思想智能化3个重要的前端智能化主题，用实践经验指导前端工程师如何用AI创造业务价值、提升研发效率。
强化学习:原理与Python实战
￥77.00
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。 全书从逻辑上分为三部分。 第1章：从零始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。 第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的TensorFlow和PyTorch对照实现。 第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。
DevSecOps原理、核心技术与实战
￥65.00
《DevSecOps原理、核心技术与实战》以DevSecOps体系架构为基础，围绕GitOps源生态，重介绍DevSecOps平台建设和技术实现细节，从黄金管道、安全工具、周边生态系统三个方面手，为读者介绍各种安全工具与黄金管道的集成，以及基于黄金管道之上的安全自动化与安全运营。通过阅读本书，读者可以全面了解DevSecOps技术的全貌，同时，熟悉展DevSecOps实践和管理运营所需的知识体系，是一本普适性的、基于容器化和云原生技术的DevSecOps实践指南。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》适用于网络安全人员、DevOps/DevSecOps布道师、软件发人员、系统架构师、基础架构运维工程师、质量工程师，以及高等院校对DevSecOps安全感兴趣的学生和研究人员。
算法详解(卷4)——NP-Hard问题算法
￥51.07
算法详解系列图书共有4卷，本书是第4卷——NP-Hard问题算法。全书共有6章，主要介绍了快速识别NP-Hard问题的方法和处理NP的算法工具。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维与计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python
￥31.94
“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。 OpenCV 是一个源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库，采用 Python 语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考，也适合有一定 Python 语言基础的读者阶学习。
智能汽车网络安全权威指南(上册)
￥65.00
这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写，以“安全左移”为指导思想，围绕安全合规、安全标准、安全体系、安全测试、安全研发、安全运营、网络攻防、威胁评估、自动驾驶安全等9大核心主题对汽车的网络安全行了全面且透彻的阐述，是汽车网络安全领域的标准性著作。由于内容覆盖面广，而且比较深和细致，因此本书篇幅较大。为了方便不同需求的读者阅读和各取所需，全书分为了上、下两册。上册（第1~10章）（1）梳理了汽车安全的发展脉络，以及汽车的功能安全、预期功能安全、网络安全3大安全主题，旨在让读者对汽车网络安全有一个宏观和整体的认知。（2）详细讲解了汽车的网络组成、网络通信协议、电子电气架构以及架构视角和功能视角的网络安全，旨在让读者精准地掌握与汽车相关的网络知识。（3）重解读了汽车网络安全的合规体系，主要内容包括国内外网络安全法规、汽车网络安全管理体系及其应用，旨在让读者了解汽车网络安全的标准并结合业务场景行多体融合，建立对应的汽车网络安全管理体系。（4）从攻防的视角讲解了黑客如何零门槛破解一辆汽车以及针对各种不同场景的网络安全测试工具的用法。下册（第11~21章）（1）详细总结了汽车黑客的攻思维和方法，并列举了汽车网络安全架构视角和汽车功能应用视角下的常用攻手法和防御措施。（2）系统讲解了覆盖整车研发周期的网络安全策略，包括威胁分析与风险评估、汽车网络安全架构、汽车网络安全监控与响应等。（3）前瞻性地讲解了高级辅助驾驶安全和汽车充电网络安全，相关知识非常稀缺，能帮助读者阔眼界。本书不仅理论体系全面，能帮助读者构建对汽车和网络安全的立体认知；而且实操指导具体，为读者总结了汽车网络安全攻防的各种方法和手段。全书包含大量案例、模型和数百个图表，看了就能懂，学会就能用！
Power BI商业数据分析与可视化
￥32.00
本书以商业数据分析的流程为导向，基于微软公司推出的智能商业数据分析软件Power BI，系统地介绍了商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。全书共8章，主要内容包括商业数据分析概述、商业数据的输和导、商业数据预处理、商业数据分析模型、商业数据可视化、Power BI商业数据分析报表、Power BI在线服务、Power BI商业数据分析综合案例。 为了方便教学，我们为使用本书的教师提供了丰富的教学资源，精心制作了教学大纲、电子教案、PPT 课件、案例素材、源代码、课后习题答案、题库及试卷系统等教学资源。如有需要，请登录人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）搜索书名下载并获取相关教学资源。 本书不仅可以作为高等院校电子商务、工商管理、会计、国际经济与贸易等专业的教材，也可以作为数据分析师或企业管理者等从业者的参考用书。
Photoshop+Illustrator平面设计实例教程(第2版)(电子活页微课版)
￥38.80
Photoshop 和Illustrator 是当今流行的图像处理和矢量图形设计软件，被广泛应用于平面设计、包装装潢设计、彩色出版等诸多领域。 本书共16 章，包括平面设计的基础知识、图形图像的基础知识、图标设计、标志设计、卡片设计、Banner设计、宣传单设计、广告设计、海报设计、书籍设计、画册设计、包装设计、网页设计、UI 设计、H5 设计和VI 设计等内容。 本书根据高等院校教师和学生的实际需求，以平面设计的典型应用为主线，通过多个精彩实用的案例，全面细致地讲解如何利用Photoshop 和Illustrator 完成专业的平面设计项目；帮助学生在掌握软件功能和制作技巧的基础上，拓设计思路，提高设计能力。
物联网概论(微课版)
￥38.80
本书采用模块化教材编写思路，由6个模块构成，分别从智慧城市、智慧物流、智慧农业、智能家居、智能安防和智慧医疗6个典型的物联网行业应用手，以物联网的3个层次为主线，较为系统地介绍了物联网所涵盖的相关知识与技术。 本书在每个模块始时制定了清晰的学习目标、思维导图及模块概述，在每一节的知识中结合职业能力培养要求引了丰富的拓展知识，在每个模块的最后提供了知识巩固习题和拓展实训练习。 本书可作为高校物联网、计算机和通信等相关专业的教材，也可作为其他专业的选修课教材，亦适合对物联网感兴趣的各类读者参考阅读。
电子与通信技术专业英语(第6版)
￥32.00
本书是一本工学结合的专业英语教材，共分6个模块。其中前4个模块共24个项目，主要涉及电子技术基础知识、电子仪器和设备、通信技术、高新电子技术方面的内容。每个项目设计4项任务，通过问题引，一步步引导读者行阅读理解、口语训练和实践练习，覆盖专业英语听、说、读、写的全过程。后2个模块为专业英语基础知识部分，主要介绍专业英语阅读（翻译）及写作基础知识。全书参考教学课时为60学时。 本书主要作为普通高等院校、高等职业院校电子与通信类专业的教学用书，还可作为从事通信、计算机和电子技术等方面工作的工程技术人员的自学或参考用书。
计算机系统开创性经典文献选读与解析
￥65.00
本书是国际上首次精选了14篇计算机科学的创性的文献，用中文准确翻译，并逐段详细解析，每篇有整体解析、篇篇之间有呼应和联系，14 篇文献中覆盖了人工智能、计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等方向，全书采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源，行原创性基础研究具有重要意义。
人工智能数学基础
￥54.60
本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知识及在人工智能领域的广泛应用。第六章介绍了最优化理论及算法，以及它们在机器学习和人工智能中的基础性应用。第七章主要介绍了信息论的基本概念和在人工智能中常见的应用。
Python之光:Python编程入门与实战
￥59.00
《Python之光：Python编程门与实战》将重新定义Python学习，它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端，它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践，让读者学完《Python之光：Python编程门与实战》后具备项目实战能力，能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容： （1）Python门：Python基础知识庞杂，但很多知识并不常用，《Python之光：Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选，以很大限度降低读者的学xi负荷。 （2）Python阶：详细且有针对性地讲解了Python的阶知识，主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里，读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 （3）Python应用：讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题，它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色： （1）人人可零基础门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （2）结构设计合理，学习曲线平滑，轻松牢Python基础。 （3）图解书中难和重，清晰直观，一图胜千言。 （4）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂的术语。 （5）知识全面，详略得当，涵盖新的语言特性。 （6）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 附加价值： 配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻松愉快 实战案例：1600个小案例，30个综合案例，边练边学，举一反三 案例源码：提供全书大小案例源代码，边敲边学，实践导向 配套习题：提供大量的高品质练习题，边学边练，强化提高 在线答疑：纸书、社群、网站可答疑，边问边学，事半功倍 思维导图：一张图呈现全书知识精华，先看后学，窥斑知豹 PPT课件：针对性配套完整教学PPT，边教边学，教学相长 图解表达：图形化表示书中难重，看图学习，直观易懂
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
￥59.00
本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
可观测性工程
￥65.00
本书基于作者在可观测性领域的丰富实践经验撰写而成，旨在帮助读者在工程团队内展可观测性实践。书中深分析了在软件交付和运营的背景下可观测性意味着什么、如何构建基础组件来实现可观测性、可观测性对团队动力的影响、可观测性规模化的考虑因素，以及在组织中建立可观测性文化的实用方法，还通过丰富的实例展示了如何利用可观测性改现有的工作，并提供了从传统工具（如度量工具、监控工具和日志管理工具）迁移的实际注意事项。
因果推断与机器学习(修订版)
￥82.60
本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践行了介绍。并在第1版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。
