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概率与统计:面向经济学
￥59.00
本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
￥59.00
这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻，而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章，其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向，第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
Python 跨平台应用软件开发实战
￥59.00
这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题，分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且，通过一个系统性的项目案例，讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码，更提供配套的视频教程。对于每个主题，书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解，使读者递式学习。总的来说，本书具有以下4大优势。- 项目驱动：从零构建微服务案例项目，基于技术组件持续重构和演。- 专项组件：提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能：面向日常微服务系统发需求，提供即插即用的代码模板。- 视频演示：提供项目代码的完整视频讲解，手把手演示框架功能特性。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心，首先带领读者从x86的基础知识始，学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言；然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程；着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解，所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识；最后从防御的角度向读者介绍相关技术，使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心，探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理，不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要，还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
￥59.00
本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块，通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动，注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧，拓展OpenCV发者技能。全书共16章，分为3篇。 ● 基础篇（第1～4章）：主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色：从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示，从图像的表示到基本的像素操作，方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧，为深学习下坚实基础。 ● 阶篇（第5～12章）：主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色：结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用，通过多个案例通知识节，学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇（第13～16章）：主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色：面向工程应用，帮助OpenCV发者提升技能，通过实战案例增强OpenCV应用能力，掌握视觉发必*的深度学习知识，以及从模型训练到部署加速的技巧。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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机器人发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍，带领读者门ROS 2机器人发；着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识，为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。（5）通过源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究大模型本身，还是行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
￥59.00
内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度更好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识； 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演； 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现； 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 第11章对GPT的未来发展趋势行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等；实践角度，通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘，包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等；实践角度，通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
计算机科学中的离散数学基础
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本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术，根据城市计算的框架分成四个部分：概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分（第1章和第2章）给出城市计算的概述。第二部分（第3章）介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成，介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成，介绍了从城市大数据中挖掘知识的基本技术和高级主题。本书适合计算机及人工智能专业的本科生、研究生和其他感兴趣的读者阅读。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型（第1-3章） 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统（第4-9章） 首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；*后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。
AIGC智能营销:4A模型驱动的AI营销方法与实践
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这是一本能科学指导广大营销人和各类企业构建适应AI时代的营销新思维、新方法和新范式的著作。 工欲善其事，必先利其器。篇详细介绍了智能营销需要掌握的AIGC技术基础、AIGC营销工具使用、提示词的编写方法与技巧，以及智能体和工作流的原理，这些是AI时代营销人的技能。 授人以鱼，不如授人以渔。作者凭借深厚的理论功底和丰富的实战经验，围绕营销工作全场景和客户决策全旅程，创新性地总结出了适用于AI时代的“4A模型”（分析、构建、激活和增强），为我们在AI时代实现营销创新和业务增长提供了清晰路径和科学方法。4A模型是继菲利普·科特勒提出“营销5.0”的概念后，在营销理论方面的又一创新，具有里程碑意义。 企业智能化转型，组织和流程变革要先行。本书前瞻性地指出了AI时代的组织需要什么样的领导力、组织架构、组织文化才能实现组织转型，需要什么样的营销流程和营销技术栈才能实现流程变革，并针对这两个问题给出了具体的方法和案例。 无论你是营销专业人士、主播达人，还是学习营销思维的普通读者，本书都将为你提供系统化的知识和技能。你将能够更好地理解AI在内容创作、预测分析以及品牌营销领域的应用，提升自己的专业技能，从而在职业生涯中获得竞争优势。此外，本书的实用案例和前瞻性分析将帮助你把握行业趋势，激发创意思维，为个人品牌建设或创业项目提供新的视角和策略。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
企业应用架构模式(典藏版)
￥59.00
本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作，被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言，畅销不衰，并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分（第1～8章）介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题，并给出了这些问题的初步解决方案；第二部分（第9～18章）在对这些解决方案行细化的同时，总结出了51种实用的软件架构模式，每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构，以及如何设计好的企业应用架构，不管企业应用发的技术和平台如何变化，这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用，是不可或缺的内功心法。
全域运营增长12G模型:从0到1构建增长体系,实现可持续增长
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增长12G模型是一套可以帮助大中小不同体量的企业实现高效且可持续增长的方法论，这套方法论来自作者多年一线实践经验的高度凝练。按照这套方法论去落地执行，企业可以构建一个全面、系统、可持续运营和增长的体系，从而实现从0到1的突破，以及从1到100的持续增长。增长12G模型涵盖思维、运营和管理3个维度，定位、用户、产品、传播、私域、自媒体、电商、投放、数据、团队、战略、项目12个增长。本书就是对12G模型的完整解读。 ?基本认知篇：首先深解读增长的规律，帮助读者树立争取的增长观，然后系统介绍12G模型，让读者对这套模型有一个完整认识。 ?底层思维篇：通过解读定位、用户、产品和传播的底层思维，帮助读者形成增长基础，获得持续增长的增长基因，这也是洞察市场、塑造价值，并通过统一的传播策略赢得用户认同的基本逻辑。 ?运营领域篇：深度解读私域运营、电商运营、自媒体运营、投放运营，帮助读者形成覆盖全域的增长矩阵，让业绩不再受限于领域，实现积蓄力量、提高转化、整合资源、放大特权的目标。 ?管理机制篇：管理是增长的保障，也是实现可持续增长的关键，本篇从数据管理、团队管理、战略管理、项目管理4个角度帮企业诊断问题，培养人才，掌控形势，最终支夯实增长体系的基础。 ?总结融合篇：从内到外、从上到下，整体解读12G模型的落地实践，并给出紧跟互联网发展落地方法。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
迁移学习算法:应用与实践
￥59.00
本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
