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MATLAB图像处理与应用
￥59.40
本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。 本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。
Photoshop工业设计数字手绘教程(全彩)
￥59.40
本书以用Photoshop软件 数位板硬件行数字手绘为主线，系统完整地介绍并讲解了数字手绘零基础技能、数字手绘提升技巧、数字手绘完善方法。整个教程由浅深，不仅分析详解Photoshop软件主要绘图功能、命令，对数字手绘的逻辑关系也行了全面讲解。数字手绘功能强大、操作便捷、编辑效率高，因此在工业设计领域应用非常广泛。本书特别适合刚刚学习数字手绘的学生及参加工作以后需要提升数字手绘技能的设计师和对数字手绘有兴趣的爱好者阅读。
MATLAB 2020从入门到精通
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本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地*讲解MATLAB软件的知识。本书自始至终采用实例描述，内容完整且各章相对独立，是一本简明的MATLAB参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB常用工具箱的用法。全书共分为15章，前12章主要介绍MATLAB的基础知识，包括数组及其操作、数值计算、数据分析、符号运算、关系运算与逻辑运算、函数、程序设计、数据图形可视化、句柄图形对象、Simulink仿真等内容，后3章重点介绍MATLAB在图像处理、信号处理、小波分析中的运用。 本书内容翔实，实例丰富，既适合作为高等院校理工科学生的教学用书，也可作为广大科研人员、工程技术人员的参考用书。
Schneier的安全忠告
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本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性，探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大，以及人的因素在这一过程中所起到的作用，并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题，提出了一些应对方案，呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私，以做出更好的决策。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇，随后从模型训练的整个周期展，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
深度学习初学者指南
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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。
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
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本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
MATLAB信号处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本为基础，系统地讨论数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，是一本比较全面的MATLAB信号处理参考书。本书共10章，全面系统地阐述数字信号处理的相关知识，包括MATLAB基础、离散时间信号与系统、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器的设计、自适应滤波器的设计、随机信号处理、小波分析、信息处理中的应用等。此外还给出了MATLAB在信号处理中的一些简单应用。 本书内容丰富，讲解深浅出，可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也适合工程技术人员参考。
汽车企业数字化转型:认知与实现
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配套讲解视频 PPT 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：汽车企业数字化转型 这是一部从认知与实现角度讲解汽车企业数字化转型的著作，从核心理念、技术路线、实施重、总体策略、关键认知、实现策略6个维度系统讲解了汽车企业数字化转型的方法论。在本书出版前，作者应邀到数十家企业和机构分享了这套方法论，一致好评，备受追捧。 本书从纷繁复杂的数字化转型案例和论述中提炼出一条数字化战略主线，系统、清晰地阐述了数字化转型的路径。 全书共10章，逻辑上可分为四部分。 部分（第1章） 传统汽车企业为什么必须推数字化转型 分析了传统汽车企业面临的挑战和机遇，指出汽车的发展趋势是电动化、智能化、网联化、共享化，必须从“以产品为中心”的生产制造型企业向“以用户为中心”的制造加服务型企业转型，才能在数字化时代具有竞争力，从而得以长远发展 第二部分（第2~7章） 数字化转型的核心理念和实现的技术路线 首先深刻地分析了信息化、数字化、数字化转型3个核心概念的区别，以及信息技术如何与汽车企业的产品和业务融合；然后指出汽车企业数字化转型的技术基础是数字化运营平台，讲解了这个平台的架构、运营和能带来的业务模式创新；后讲解了汽车如何基于数据实现数字化运营。 第三部分（第8~9章） 汽车企业数字化转型的实施重和总体策略 首先提出并详细论述了汽车企业数字化转型的4个实施重：产品数字化、业务数字化、竞争优势生态化和数据资产价值化；然后给出了汽车企业数字化转型的总体策略，包括数字转型战略和推思路，全面探讨了数字化转型的愿景、规划、蓝图、推原则和资源保障。 第四部分（第10章） 汽车企业数字化转型的关键认知和实现策略 首先强化了汽车产业变革、汽车产品及服务、转型必要性和紧迫性三个方面的认知，然后针对做数字化转型的推动者、经营和服务用户、应用核心使能技术、造应对未来竞争的核心能力、转型为移动出行服务商5个方面给出了实现策略。
多云和混合云:云原生多集群和应用管理
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内容简介 这是一本讲解如何在多云/混合云的环境下行多集群管理、多集群应用编排以及应用管理和跨集群迁移的著作。 作者是阿里云容器服务云原生分布式云团队核心成员，他基于自己丰富的工程实践经验，详细讲解了： ?云原生的关键技术、多云/混合云云架构的变革和存在的问题，以及多云/混合云多集群的使用场景和价值； ?如何将不同地域的多个集群统一到同一个控制平面，给出了多集群统一管理的方案； ?Flannel、Calico、Cilium等主流容器网络插件以及阿里云容器服务Terway网络插件的功能和适用场景，以及如何组建一个包含云下和云上网络且互联互通的混合网络； ?如何为本地数据中心内的Kubernetes集群扩容云上弹性资源。 ?如何用Helm和Kustomize工具对需要部署到多个集群的应用行编排； ?如何使用Argo CD系统管理多集群应用的生命周期和应用交付； ?如何使用Istio服务网格技术跨多集群组建服务网格； ?如何对云原生应用行备份、恢复以及跨集群的应用迁移。
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
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如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
AI大战略
￥59.25
人工智能时代，AI如何赋能企业，实现企业价值指数级增长？面对人工智能、大数据、云计算、人型机器人和智能设备的飞速发展，企业如何应对剧变？本书以AI为基，详细阐述了企业为什么需要人工智能、如何利用人工智能，以及人工智能如何成功赋能企业所需的框架和重要元素等，描绘了一幅人工智能帮助企业实现商业价值指数级增长的路线图。
AI场景革命
￥59.25
这是一本关于数智时代人工智能技术落地应用场景的前沿趋势类图书。 场景是争夺用户时长与可支配收的产品与服务的组合，to C的场景如此，to B/G的场景亦然。本书对场景的定义是基于将场景作为一种最佳的切割方式，以期完备地锁定未来能诞生的所有爆款。 2021年的元宇宙、2022年的人形机器人、2023年的ChatGPT与MR眼镜、2024年的Sora与Gemini……智能科技的这一轮产业革命，前半场的“C位”均已被重磅官宣，2024年、2025年官宣这些产品的巨头之间将始竞争、合作。在巨头的竞合中，应用始落地，爆款始出现。 爆款是一、二级投资市场的“心之所向”。爆款可以是内容，也可以是应用，本书以“场景”作为切角度，构建出爆款的三个维度——技术（生产力）、模式（要素）、底层逻辑，而这三个维度便构建出了八大场景模型。
智能的启蒙:通用人工智能与意识机器
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随着2023年即将落幕，全球已经深深感受到大型语言模型和通用人工智能在各个领域所带来的深远影响。这波科技革命不仅为我们带来了前所未有的创新机遇，同时也揭示了一系列尚待解决的复杂挑战。在追逐人工智能的巨大潜力之际，我们必须清晰地认识到，许多现存的问题，如模型的解释性缺失、计算资源的挑战、稳定性疑问以及安全隐患，实际上反映了我们对“智能”这一概念的传统理解的困境，以及对“智能”本质的思考的缺失。 为了真正突破这些挑战，我们有必要回溯至“智能”的哲学起源，重新评估和揭示其本质。本书旨在探索智能的深层含义，并通过历史的纬度分析人工智能思想的演变，从古典AI到现代神经网络的革命。更为重要的是，本书也从前瞻的视角，探索了量子计算、机器意识以及价值对齐等领域的最新科学命题。 在当今社会，人工智能已经从一个纯粹的技术概念逐步转化为一种社会经济现象，其影响渗透至各个领域。要真正理解和利用这一技术，必须全面审视其带来的机遇与潜在风险。本书为读者提供了一个全新的角度，引导读者深思考智能的起源、发展和未来走向，旨在启发读者对未来科技时代的理性认知与探索。
为什么伟大不能被计划
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两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正启了人类伟大创新的惊喜之旅。 他们在学校、TED、科研论坛等场合公演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇式探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和展，产生了一系列惠于人类的伟大创造。
精通API架构:设计、运维与演进
￥59.00
本书分为四部分，共十章，提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终，即如何通过小步快跑的策略，将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节，其中第一部分介绍API的设计、构建和测试，第二部分介绍如何展API流量管理，第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道，第四部分介绍API架构的迭代演，本书内容贴近实践，易于理解和应用。
