

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。


智能无线机器人:人工智能算法与应用
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机器人、无人驾驶汽车、无人机和智慧工厂将显著改变数字社会中人类的生活方式。无线机器人中的人工智能介绍了无线通信和网络技术如何促机器人中的人工智能,它在机器人中的人工智能、无线通信、计算和控制之间架起了基础的多学科知识的桥梁。本书的一个独特性是提出应用通信和信号处理技术来增强机器人和多智能体系统中的传统人工智能。 本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能,统计决策和马尔可夫决策过程,强化学习,状态估计,定位,计算机视觉和多模态数据融合,机器人规划,多智能体系统,网络化多智能体系统,网络化机器人的安全性和鲁棒性,以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。 希望拓展在机器人、人工智能和无线通信等方面的知识的工程师将从这本书中受益。同时,本书也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教材。读者需要具备本科概率论和线性代数的基础知识,以及基本的编程能力,来享受深阅读的乐趣。


机器学习编程:从编码到深度学习
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本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的,适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考。


用光是门大学问:人像摄影布光与自然光实战50讲
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从零构建知识图谱:技术、方法与案例
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全书内容分为三篇。 1.门篇,针对完全没有任何Unity发经验的发者。 学完本部分内容后,发者应该对Unity的基本知识有所了解,包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。 2.阶篇,涵盖AR/VR发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。 3.高级篇,主要通过实战案例的发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。 学完本部分内容后,发者应对主流的AR/VR设备平台及其发工具有充分的了解和认识。 与此同时,发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的发知识,如HTC Vive,Oculus Quest,Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。 此外,发者还需要掌握主流的AR发SDK,特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation(支持ARKit/ARCore)发AR应用。


机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
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本书通过具体的编程实践案例,*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识,学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法,以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后,你将深入研究深度学习和集成学习,并探索它们在现实世界中的应用。*后,你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。


分布式数据库原理、架构与实践
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这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作,融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验,以及数据库领域前沿的研究成果,得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手,沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路,从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题,尤其是一致性问题;然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题(重是一致性问题)的本质行深挖;着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案;后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素,其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等;外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是:如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性? 分布式数据库实现。从工程实践的角度,以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象,从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。


AI嵌入式系统:算法优化与实现
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本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化,包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等;在AI推理层面,介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径;另外对基于神经网络AI算法,阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数,从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率;此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识;本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法,力求让读者在理解算法的基础上,通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。


聚合架构:面向数字生态的构件化企业架构
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【免费视频课】付晓岩老师视频课合集,搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:聚合架构 本书旨在为数字化时代的企业架构提供与时具的方法论指引,或将成为软件架构领域的里程碑作品。 企业的内部需求和外部环境一直在变,软件研发、交付和使用的方式也一直在变,相应地,企业架构的方法论也一直在演。数字化时代如火如荼,传统的企业架构方法需要引新的思维模式,才能满足企业发展需求。 作者结合自己在架构领域多年的实践经验和思考总结,针对数字化转型大背景下企业的架构需求,对TOGAF等传统企业架构方法论的不足行了改与创新,提出了一套面向数字化企业的企业架构方法论——聚合架构(ABAE),是管理数字化企业的新思维,在企业架构方法的发展史上或有划时代的意义。 聚合架构的定义: 数字化时代,构件将成为企业的基本组成部分,通过设计构件关系形成企业架构,基于微观构件的灵活聚合形成弹性的业务组织、业务领域、业务组件、应用组件、物理组件等宏观要素,支持企业从业务到技术的动态调整,使企业具有更强的主动变化能力。 本书全面且系统地讲解了聚合架构方法论的演背景、基础理论、设计指南、工程管理和生态化构建。既包含方法论,又有对构建方法论的建议;既可以指导企业的架构实践,又可以为企业在数字化过程中构建自身的方法论提供可参照的样本。 技术自主可控需要架构自主可控,架构自主可控是企业核心能力自主可控的标志,企业架构方法论也需要实现“道路自信、理论自信”。希望这本书能激起更大的方法论研究热潮,推动国内数十年的信息化实践经验逐步转变成为完善的实施理论,为数字中国建设出一份力。


Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1
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Go门容易,精难,如何才能像Go发团队那样写出符合Go思维和语言惯例的高质量代码呢? 本书将从编程思维和实践技巧2个维度给出答案,帮助你在Go阶的路上事半功倍。 编程思维层面 只有真正领悟了一门语言的设计哲学和编程思维,并能将之用于实践,才算精通了这门语言。本书从Go语言设计者的视角对Go背后的设计哲学和编程思想行了梳理和分析,指引读者体会那些看似随意实则经过深思熟虑的设计背后的秘密。 实践技巧层面 实践技巧源于对Go发团队和Go社区发的高质量代码的阅读、挖掘和归纳,从项目结构、代码风格、语法及其实现、口、并发、同步、错误与异常处理、测试与调试、性能优化、标准库、第三方库、工具、Z佳实践、工程实践等多个方面给出了改善Go代码质量、写出符合 Go 思维和惯例的代码的有效实践。 全书的内容覆盖如下10个大类,共66个主题,字字珠玑,句句箴言。 (1)Go语言的一切 (2)项目结构、代码风格与标识符命名 (3)声明、类型、语句与控制结构 (4)函数与方法 (5)口 (6)并发编程 (7)错误处理 (8)测试、性能剖析与调试 (9)标准库、反射与cgo (10)工具与工程实践 学完这本书,你将拥有和 Go专家一样的编程思维,写出符合Go惯例和风格的高质量代码,从众多 Go 初学者中脱颖而出,快速实现从Go新手到专家的转变!


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。


架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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创作一个精彩的故事,造一场吸引人的演讲,实现与听众的有效沟通,是我们的能力。但绝大多数人畏惧演讲,无从下手,有很多的困惑与问题—— 如何缓解公众演讲的焦虑和压力? 如何轻松应对演讲前的痛苦准备,以及选择恰当的演讲主题和内容? 如何跳脱出常规,做出有创意的演讲,吸引台下昏昏欲睡的听众? …… 这是一本造具有说服力和吸引力的演讲的指导手册和案头工具书,书中提出的高效演讲的方案是制作“故事板”:类似电影中的“可视化剧本”,运用一帧帧镜头画面,以视觉化的形式整理、排序演讲内容,通过串联故事的方式来传递和表达有价值的信息和内容。这一方法可以帮助你探索创意、厘清思路、组织语言、视觉化表达和创作引人胜的演讲。 书中不仅融合了脑神经科学的知识,还提出了故事板方法的4个步骤和10个简单实用工具,手把手教你如何自信从容地向听众传达想法,重塑和提升你的表达力。 故事板方法可广泛运用于会议报告、产品发布会、融资路演、课程工作坊、新媒体视频制作、采访、研讨会、直播、TED演讲等应用场景。


嗨翻C语言
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《嗨翻C语言》向读者提供了C语言的完整学习体验。全书分为三个部分:第1章到第4章是基础知识,包括基本语法、指针、字符串、小工具与源文件;第5章到第8章为进阶内容,有结构、联合、数据结构、堆、函数指针、动/静态链接;后四章是高级主题,内容涵盖了系统调用、进程间通信、网络编程和多线程。每部分结束后还有一个有趣的实验,可以提高读者的实际操作能力。此外,书中还包含大量的图片、示例和代码,有助于读者对于知识的理解和把握。 《嗨翻C语言》适用于C开发人员以及对C语言感兴趣的初学者。


工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践
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内容简介 这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结,得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。 全书的具体内容分为如下几个方面: (1)全面认识工业物联网 主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战,以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系,它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。 (2)工业物联网平台架构 重介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法,从感知层、边缘计算、网络连、平台再到应用,探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投问题,同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。 (3)工业物联网关键技术 详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术,包括工业物联网感知、网络连、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识外,还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性,以及它所能解决的问题和带来的价值。 (4)工业物联网案例分析 通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例,帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地,同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。


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。


百万在线:大型游戏服务端开发
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第 一部分“学以致用”揭示了 Skynet 引擎的使用方法及注意事项,以“球球大作战”的案例贯穿本篇内容,全面又详尽地剖析服务端结构设计、通信协议格式、数据表结构设计、断线重连方案等众多核心技术。第二部分“木三分”揭示了在多核时代采用现代 C++ 编写多线程 TCP 网络服务器的高效做法,以 C++ 重写 Skynet 的案例贯穿本篇内容,使用大量图表,生动翔实地描述 Linux 环境下的编程技术。第三部分“各个破”列举了同步算法、热更新、防外挂等实际工程难题,并对其逐一破,非常具有实用价值。


凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统
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这是一本从架构视角讲解如何构建大型分布式系统的著作,是超级畅销书《深理解Java虚拟机》的作者周志明多年架构和研发经验的总结,得到了多位行业资深架构专家的联袂推荐。 全书共16章,分为演中的架构、架构师的视角、分布式的基石、不可变基础设施和技术方法论五部分。 ●第①部分 演中的架构(第1章) 着重介绍了软件发历史中多种主流架构风格出现的契机、解决的问题以及带来的新缺陷。 ●第②部分 架构师的视角(第2~5章) 总结了一名架构师应该在架构设计时思考哪些问题,有哪些主流的解决方案和行业标准做法,各种方案有什么优缺,不同的解决方法会带来什么不同的影响,等等。 ●第③部分 分布式的基石(第6~10章) 重讨论了“不同架构风格是应该在技术规范上统一,还是由应用系统自行解决”这个问题,给出了解决思路、方法和常见工具。 ●第④部分 不可变基础设施(第11~15章) 重讲解了基础设施不变性的目的、原理与实现途径,包括虚拟化容器、容器间网络、持久化存储、资源与调度、服务网格等内容。 ●第⑤部分 技术方法论(第16章) 面向技术决策者集中讨论了与分布式、微服务、架构等相关的理论话题,将解决问题的能力归纳、总结、升华为方法论。 全书以实践为导向,一个案例贯穿全书,同时给出了基于Spring Boot、Spring Cloud、Kubernetes、Istio、AWS Lambda 五种架构风格的样例工程。


Hadoop与大数据挖掘(第2版)
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本书基于源Hadoop生态圈的主流技术,深浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识及具体应用,适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习,读者可以理解大数据相关技术的原理,迅速掌握大数据技术的操作,为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用下良好的技术基础。


超级用户:如何让用户参与拉新、促活、转化、裂变、渠道的全链路运营
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所谓超级用户,他们是企业的核心用户,对企业超级认可,有超强的驱动力,愿意投时间、资源甚至金钱来为企业做更多贡献;他们不是员工,胜似员工,愿意参与企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路运营的工作,帮助企业实现去中心化的爆发式增长。 超级用户正在成为新的商业推手,超级用户成为企业的消费者只是用户为企业创造价值的始,如果能让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等各个运营环节,他们将成为企业新的增长引擎,拥有四两拨千斤的效果。 这是一本从商业经营和企业管理角度系统阐述超级用户赋能企业增长的著作。作者基于自己多年的企业管理和用户运营经验,深分析了樊登读书会、元气森林、肆拾玖坊等企业通过超级用户快速崛起的经验,构建了一套系统的超级用户方法论。 这套方法论包括: 企业对超级用户的正确认知 超级用户带来的全面商业变革 如何找到超级用户 如何驱动和运营超级用户 如何持续赋能超级用户 如何用超级用户撬动超级增长 如何用超级用户决胜未来 这套方法论,既有理论高度,又有实操价值,它将手把手教你如何让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路的运营中,全面挖掘超级用户的价值,为企业带来超级增长!


OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
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本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。下来,你将学习如何执行读取、写、操纵,以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割,并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。下来,你将处理两类常见问题:人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念,这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器,甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后,你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾,你将学习人工神经网络和深度神经网络,学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。


After Effects影视*效与栏目包装案例精解
¥59.40
这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧,通过对40个专业实例的讲解,使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计,不仅包含大量的知识,而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书,并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。