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R语言金融分析与建模
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R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
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。
科研统计思维与方法:SPSS实战
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本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助 SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共 8 章。第 1 章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第 2 章介绍了数据的规范化及预处理，重讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第 3 章介绍了统计描述及数据加工。第 4 章讲解了差异显著性检验。第 5 章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第 6 章介绍了关联性分析技术和回归分析。第 7 章讲解了聚类分析技术。第 8 章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。
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。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
软件开发中的决策:权衡与取舍
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本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。 通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。
ASM全埋点开发实战
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本书由业内专业团队神策数据的专业人士编写，结合实战案例，深浅出地介绍了ASM技术和Android全埋技术。 作者从神策数据服务超过2000家客户的经历中，发现了行业用户对全埋技术的迫切需求。本书针对这一，详细、客观地阐述了ASM在Android全埋中的应用，涵盖各种真实商业场景，并清晰地讲解其技术原理和实现步骤，以帮助用户利用好全埋技术的特长和优势。 本书作为一本技术参考书，特别适合非专业发工程师在日常工作中使用。
ChatGPT原理与应用开发
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随着ChatGPT 的出现，大语言模型的能力得到了业内外的认可，新的商业模式不断涌现，旧的设计和实现都将重构。本书主要介绍基于ChatGPT 发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。 全书共8 章内容，第1 章介绍与ChatGPT 相关的基础知识，第2～5 章分别介绍相似匹配、句词分类、文本生成和复杂推理方面的任务，第6～8 章分别介绍ChatGPT 的工程实践、局限与不足，以及商业应用，以帮助读者更好地构建自己的应用。 本书以实践为主，尤其注重任务的讲解和设计，但同时也对自然语言处理相关算法的基本原理和基础知识行科普性介绍，适合所有对大语言模型感兴趣的发者阅读。
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。
Spring Boot 3:高级与架构设计
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随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。 本书分为3个部分，共8章。*部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。 本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。
Python编程快速上手2
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本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法，并且准备始编写程序，那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是，书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的，如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化，而且每个项目都被设计成独立的Python源文件，可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者，尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
产品经理方法论
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本书结合案例介绍了产品经理需要用到的各种产品设计方法和思路，帮助读者将从本书所学到的知识灵活地运用到自己的工作中。本书主要内容包括产品原型设计过程中输、反馈、输出等类型控件的使用方法，产品原型的设计方法，通用的产品功能设计方法，通用的产品逻辑，基础系统产品的设计思路，通用的产品体系，通用的产品设计方法，通用的产品设计原则， 通用的产品管理方法。 本书不仅适合产品经理阅读，还适合运营人员、设计人员阅读。
应用密码学
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本书主要介绍密码学领域的基本概念、理论和应用，让读者对密码学有全面的了解。 本书分为四部分，共计 14 章。 第一部分是基础背景知识，该部分主要介绍密码学的应用场景、数学基础，以及密码学理论与实践的区别。第二部分讲述对称密码学，该部分主要介绍古典密码学、流密码和分组密码。第三部分讲述非对称密码学，以 RSA、ElGamal、ECC 和格密码为代表的非对称密码也称公钥密码，是现代密码学的重要分支。第四部分讲述数据完整性，现代密码学也非常注重数据完整性，该部分主要介绍哈希函数、消息验证码及数字签名技术。 作者写作本书的目的是让尽可能多的读者了解和学习密码学，因此，任何希望深了解密码学及其工作原理的读者都可以阅读本书，同时不会被过于深奥的数学原理所难倒。
Python机器学习之金融风险管理
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近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。 本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他金融风险类型行建模。 本书案例丰富、实战性强，适合金融行业的工程师、财务分析师、风险分析师等群体阅读。通过阅读本书，读者将发现人工智能技术的强大魅力，并学会运用Python语言驾驭多种高效率的机器学习模型，一步重塑自己的风险管理思维。
网络安全应急响应实战
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本书主要介绍网络安全应急响应的法律法规和相关技术，并给出不同场景下的实战案例，旨在帮助读者全面了解网络安全应急响应的措施，掌握实用的应急响应技能和策略。 本书共7章，先从与网络安全应急响应相关的法律法规、事件分级和分类手，然后介绍日志分析、流量分析、威胁情报分析和溯源分析等基础技术，随后展示常见操作系统下的应急响应技术和应急响应高阶技术（如内存取证技术和样本分析技术），着针对不同的网络安全事件（例如DDoS攻、勒索病毒）分享应急响应策略和技巧，之后介绍常见应用组件应急响应实战，最后介绍在企业中如何制定网络安全应急响应预案和如何实施网络安全应急演练等。 本书适用于广大网络安全从业者，包含但不限于大中型互联网公司的员工，以及想要从事网络安全工作的读者。本书也可作为高等院校相关专业的教学用书。
Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
Python从入门到精通(精粹版)
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本书以零基础读者为对象，用范例引导读者学习，深浅出地介绍了Python的相关知识和实战技能。 本书从Python基础手，介绍了Python的发环境、各种数据类型的操作方法、流程控制、函数等Python内核技术，以及使用Python处理文件、处理错误与异常等各种应用，后列举了Python在重要领域的项目实战，内容全面且深。 本书提供与内容同步的教学录像。此外，本书还赠送大量相关学习资料，以便读者扩展学习。 本书适合任何想学习Python的读者，无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python，均可通过本书快速掌握Python的发方法和技巧。
数以达理:量化研发管理指南
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本书是作者多年来软件工程经验与 软件过程改咨询经验的结晶，书中对量化研发管理给出了系统论述，并通过大量的实际案例针对每种场景下的量化研发管理问题给出了解决方案。 本书先介绍了软件研发量化管理的基本概念，然后以活动顺序为主线讲述了如何识别与定义软件研发量化管理的对象、如何设计数据指示器、如何分析历史数据的分布规律、如何定量地分析因果规律、如何定量地预测未来、如何定量地控制过程、如何定量地管理过程改，后介绍了统计学的基本概念与假设检验在软件研发管理中的应用。 本书论述简明清晰、实例丰富，可以帮助读者快速、正确地掌握如何采用统计方法管理软件研发团队，适合公司高管、质量总监、质量管理人员、过程改人员、敏捷教练、咨询顾问、项目经理及研发人员阅读参考。
Python量子计算实践:基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台
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本书使用Qiskit源框架和IBM Quantum Experience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。 本书内容由浅深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBM Quantum Experience行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资源库，使用Aer模拟量子计算机，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua运行Grover算法和Shor算法等重要内容。 本书能够帮助读者学会使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同时结合Python编程实践来实现量子比特的可视化并深理解量子门、贝尔态、量子线路等概念，一步掌握在实践中使用量子算法的方法。
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。
