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嵌入式C++实战:从C语言无缝切换到现代C++
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本书系统阐述了现代C++(直至C++23)在资源受限嵌入式系统开发中的应用方法与实践技巧。本书不仅深入解析了C++相较于C语言在嵌入式开发中的核心优势，还*覆盖了从语言基础到高阶技术，再到实际工程落地的完整知识体系。 全书共18章，分为四大部分。第1部分聚焦嵌入式开发中C++的认知普及与环境搭建，破除关于C++的常见误解，分析资源受限嵌入式系统的开发挑战，介绍嵌入式C++生态系统的工具链，分析工具与测试框架，并指导读者搭建现代化的嵌入式C++项目开发环境与仿真测试环境。第2部分夯实C++基础核心，详解类的核心机制，命名空间，函数重载等基础特性，以及C++与C语言的互操作性，同时系统梳理各类错误处理技术与异常机制。第3部分深入C++高级概念，包括模板与元编程，强类型安全强化，lambda表达式应用及编译时计算等关键技术，助力开发者编写通用，*，高可读性的代码。第4部分聚焦嵌入式实际问题解决，演示硬件抽象层(HAL)实现，C库协作方法，讲解序列器优化，设计模式应用，有限状态机设计等实用方案，并介绍嵌入式开发常用库与框架及跨平台开发技巧。 本书适合长期使用C语言，希望转型现代C++的嵌入式开发者阅读，也适合从事低功耗设备，医疗设备，汽车电子，自动驾驶等领域的软硬件开发工程师，系统设计工程师及技术爱好者阅读。无论读者是否具备深厚的C++基础，都能通过本书掌握嵌入式C++开发的核心能力，开发出更可靠，灵活，易维护且*的嵌入式系统。
Python金融量化实战
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近年来，固定收益市场规模、产品类别、投资实践等都呈现跨越式发展，相关从业人员的教育需求也与日俱增。固定收益市场是一个重要的投资市场，了解这个市场的规律对成为一个合格的投资与风险管理人员来说至关重要。 本书巧妙地将固定收益市场的相关知识和Python语言的编程实践结合起来，通过12章内容，由浅深地介绍了中国固定收益市场的情况，并给出了具体的 Python 分析案例。全书内容翔实，参考价值较高，涉及中国固定收益市场介绍，债券的计息基准与应计利息的计算，债券的净价、全价与到期收益率的计算，收益率曲线与构建，债券的估值与风险计量，债券的会计与损益归因分析，债券现券交易方式，回与债券借贷，国债期货与标准债券远期，利率互换，利率期权，信用衍生品等内容。 本书内容全面，实战性强，通俗易懂，适合固定收益领域的从业者及想要这一领域工作的读者阅读。
生成式AI入门与AWS实战
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本书是专注于如何在AWS上发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用发者等提供深了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上发AI应用程序的软件发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。
高性能计算算法引擎:线性代数与异构计算的融合
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本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。*部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
具身智能数据工程:标准、技术与实践指南
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本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与所面临的挑战。篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深讲解了机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建方法，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例行深分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题上的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向行了前瞻性的展望。 本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和爱好者阅读，是了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
Java核心技术速学版(第3版)
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本书是经典 Java发基础书《Java核心技术》的速学版本。本书首先介绍了Java 语言的基础知识,包含口、Lambda 表达式、继承、反射、异常处理、断言、日志、泛型编程、容器等关键概念；其次介绍了流、输人和输出处理、并发、注解、日期和时间 API、国际化、编译和脚本、Java 平台模块系统等高级特性。本书不仅可以让读者深了解 Java 编程的基础知识和核心概念，还可以帮助读者掌握 Java 应用程序发所需的基本技能。本书涵盖了Java17中更新的内容，提供了许多实用的示例代码，还给出了基于作者实际经验的提示、注意和警告。 本书可供希望深掌握Java应用的初学者使用，也适合算将Java 应用到实际项目中的编程人员使用。
科研论文配图绘制指南——基于R语言
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本书是指导科研人员使用R语言绘制高质量科研论文配图的实用指南。首先，本书从科研论文配图的基础知识出发，详细介绍了绘图的规范、原则和配色技巧；着，书中深讲解了R语言的配置、使用以及ggplot2图形语法，为读者提供了从单变量到多变量图形绘制的全面指导；此外，本书还特别介绍了地理空间数据的可视化分析，以及如何绘制各种统计图形，如ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）、热力图、桑基图等；最后，本书通过具体案例展示了科研论文配图的绘制流程。 本书实用性强、内容丰富，适合想通过R语言行数据分析、科研论文配图绘制的不同专业的在校学生，以及对数据分析与可视化感兴趣的科研人员阅读。
工程师进阶之路:个人贡献者成长与改变指南
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多数公司意识到了他们对主管工程师的迫切需求，却因技术路线混乱、缺乏明确指引，导致工程师和管理者面临职业发展困惑。本书围绕工程师如何成长为优秀主管工程师展开，分为大局观、执行力和提升力三篇。*篇探讨如何以广阔、战略性视野思考工作，提出与主管工程师角色相关的大问题，如在场景中审视工作、揭示目标，并创建全局图。第二篇聚焦领导项目和解决问题的实际情况，分享选择工作、管理精力的技巧，讨论领导跨团队和跨组织项目的方法，以及克服障碍、复盘项目的要点。第三篇关注组织水平，介绍如何通过学习模范工程师的行为来提高团队水平，探讨提高同事技能的模式，以及提升个人水平、规划职业生涯的方法。 本书适合正考虑或已走上主管工程师道路的工程师，以及与主管工程师共事或管理主管工程师、想了解这一新兴角色的人阅读。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
Python数字信号处理
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本书从实用的角度出发，深入浅出地介绍数字信号处理的基本理论和方法，并通过大量实例详细讲解Python在数字信号处理中的应用。本书首先介绍Python的基础知识，以及本书用到的NumPy库、Matplotlib库和SciPy库；然后讲述数字信号处理的基本理论和方法，包括离散时间信号与系统的时域分析、信号与系统的频谱分析、离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波器的结构、IIR数字滤波器的设计和FIR数字滤波器的设计。 本书可作为高等学校数字信号处理相关课程的工具书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
Rust游戏开发实战
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本书主要介绍基于Rust语言发游戏的方法，还介绍了适用于Unity、Unreal等游戏引擎的技巧。 本书先设置发环境，然后引导读者制作自己的Flappy Bird，借实例讲解Rust语言的基础知识。全书引导读者逐步完成一个《地下城爬行者》（Dungeon Crawler）游戏项目，通过实战帮助读者掌握Rust的相关知识，掌握用Bevy发游戏的方法，以及在不影响程序调试的情况下运行游戏系统，对所发的游戏行优化。 本书适合所有对Rust语言感兴趣的读者阅读，也适合从事游戏发的读者参考。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
量子计算Python与Q#编程实战
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本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
大语言模型工程师手册:从概念到生产实践
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AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
YOLO目标检测
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本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
DeepSeek原理与项目实战
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DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
VMware NSX网络虚拟化入门
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本书介绍VMware网络虚拟化产品NSX，包括NSX的体系结构和安装配置、基于NSX的分布式防火墙的配置与使用以及基于NSX负载均衡等内容。本书虚拟化平台采用VMware vSphere 7.0 U1版本，NSX-V采用6.4.8版本，NSX-T采用3.1.0版本。 本书内容比较丰富，操作步骤比较清晰，讲解比较细致，适合读者自学和课堂教学。本书可供虚拟化技术爱好者、虚拟化数据中心管理员和系统集成商参考，也可作为培训机构的教学用书。
CMake构建实战:项目开发卷
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本书主要介绍C和C 程序构建的相关知识，包括直调用C和C 编译器完成构建的基础内容，以及使用CMake完成项目构建的相关内容。全书先介绍市面上C和C 的主流编译器及其相关命令行工具、Makefile等的使用，抽象出与项目构建相关的概念模型，再介绍CMake脚本语言的基础语法、常用命令等，最后介绍与CMake项目构建相关的内容。本书含有两个实践章节，借助CMake脚本语言，分别构建了快速排序算法程序、手写数字识别库及配套命令行工具。 本书适合有C和C 编程基础，希望了解或应用CMake工具的人阅读，也适合想要构建跨平台C和C 程序的发人员阅读。
