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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。
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。
银行数字化转型方法与实践 ——转型框架、领域建模与业务模式创新
￥77.00
本书从方法和实践两方面介绍了商业银行如何行数字化转型。在方法层面，给出了独到的行业数字化转型框架，讲解了领域建模方法，介绍了银行业务模式的创新方法；在实践层面，通过介绍一个银行数字化转型项目，对书中提及的理论及方法行了验证。 本书读者对象为银行CEO、CDO、CIO、IT总监，从事企业数字化转型规划建设的相关人员。
大数据技能竞赛知识点解析与实践
￥59.00
本书以大学生大数据技能竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛为背景，全面系统地讲述了大数据技术的基本原理和应用。 本书共5章，主要介绍了Linux操作系统的常用命令和服务的使用；MySQL数据库操作与管理、非关系型数据库NoSQL；围绕大数据框架讲述了Hadoop技术、Hive数据仓库等大数据组件架构的应用；数据采集与分析；数据挖掘与数据可视化、业务分析报告撰写等内容。 本书内容循序渐，条理性强，全部内容基于项目需求行设计，同时对所需的系统环境、软件版本、数据等信息行详细说明，有助于读者本地环境的复现和练习。 为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量的案例，并配以完善的学习资料，包括课件、软件、数据、源码、答案、在线竞赛模拟平台，为读者带来全方位的学习体验。扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊，回复“73112”。即可获取本书配套资源下载。 本书既可作为大数据技能竞赛的参赛辅导书，也可作为高等院校本、专科数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业大数据技术综合实训教材。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
￥59.00
内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
机器人智能视觉感知与深度学习应用
￥53.00
主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用，从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究，并深度结合了当前国内外最新研究热，为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。
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。
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。
程序员考前突破:考点精讲、真题精解、难点精练
￥71.00
本书通过分析考试大纲中的内容要，剖析历年考题，利用统计分析方法整理出高频考并归纳了真题。章节按考试大纲顺序安排。每章中根据历年试题的统计结果对考行讲解，提炼必须掌握的知识，并通过真题演练让考生熟悉考，针对难设置了练习并给出精解。考生可通过学习本书，把握考试的重，熟悉题型。考生不仅要会做本书中的题目，还要能举一反三，掌握题目涵盖的知识所在的知识域，以应对考试。本书可作为考生备战程序员考试的复习资料，亦可供各类计算机相关专业培训班使用。
剑指大数据——Flink学习精要(Scala版)
￥52.50
本书基于流行稳定版Flink 1.13行讲解，从Flink数据处理思想始讲起，带领读者深理解Flink的基本架构，而由浅深结合具体案例行讲解，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念行了详尽的阐释。同时，本书还对实际发过程中常用的Flink SQL、CEP等高层级API行了细致讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为12章：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深探讨了Flink内部的高级应用。第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也是大数据学习的书籍。
openEuler操作系统核心技术与行业应用实践
￥55.30
内容提要 《openEuler操作系统核心技术与行业应用实践》介绍了数字基础设施操作系统——openEuler的关键技术，以及openEuler在14个行业（电信、金融、政府、安平、制造、交通等）应用的实践。全书共分为两篇：第一篇共分为7章，内容包括openEuler的“四梁八柱”技术体系和六大行业应用技术。第二篇共分为7章，主要介绍14个行业现状、对操作系统的诉求，以及各个行业的openEuler实践案例。 《openEuler操作系统核心技术与行业应用实践》面向的读者包括操作系统从业人员、openEuler社区发者、源爱好者，以及其他对操作系统感兴趣的人士。
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。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
￥59.00
企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
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。
因果推断导论
￥47.00
本书以构建因果推断基础知识框架，主要从Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学习、因果机器学习五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用，引领学生步充满趣味与挑战的因果推理领域。
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn
￥95.00
本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的门教程，也可以作为读者发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习门新手，还是计划跟踪机器学习展的研发人员，都可以将本书作为使用Python行机器学习的不二之选。 学完本书，你将能够： 探索机器从数据中“学习”的框架、模型和方法。 使用Scikit-Learn实现机器学习，使用PyTorch实现深度学习。 训练机器学习分类器分类图像、文本等数据。 构建和训练神经网络、transformer及图神经网络。 探索评估和优化模型的方法。 使用回归分析预测连续目标结果。 使用情感分析深地挖掘文本和社交媒体数据。
算力经济:从超级计算到云计算
￥47.00
算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。
