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实战AI大模型
￥59.00
《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
AI加速器架构设计与实现
￥59.00
这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
￥59.00
内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
￥59.00
这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程（从产品立项到生命周期维护）测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后，由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格，内容从浅深，讲解透彻，目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系，可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书，还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者，还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员，都可以通过阅读本书获得想要的知识，提升自身能力，解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述（第1章），介绍SSD和SSD测试相关的基础知识，包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试（第2~5章），首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法，然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法，最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试（第6章），剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台，及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试（第7章），深分析闪存的失效模式，以及闪存测试的主要方法。 测试认证（第8章），完整解读业界主要的SSD认证测试项目，包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备（第9章），重介绍用于SSD测试的仪器设备，包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
￥59.00
本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
Python 跨平台应用软件开发实战
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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。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线，深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者（2005年正式App发领域）。曾在百度负责多个App的技术架构构建，全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华，是一本真正的干货集。 基础篇（第1~3章），从作者百度讲起，带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例，以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知，包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容，为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇（第4~12章）， 围绕搜索全流程业务展，包括搜索客户端中并行化响应输的实现，以及可扩展网页（即功能插件化）、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇，读者可更深理解搜索App的业务流程，掌握技术架构的工作原理，并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇（第13章），从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
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。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度，全面剖析具身智能标准体系与测试方法，推动行业迈向高质量发展。 全书共11章，涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术，以及未来趋势展望。内容具有以下亮： ?创新性：将前沿理论与实际应用相结合，覆盖工业、医疗、服务等不同领域，可直作为产业实践参考。 ?针对性：聚焦具身智能产品的性能瓶颈，介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法，解决行业痛问题。 ?前瞻性：展望未来具身智能技术与产业趋势，指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读，为读者提供技术落地的全方位指南。
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
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本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献，并用中文准确翻译，结合编者自身的理论研究和工程实践，针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向，采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物，也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
物联网系统开发:从0到1构建IoT平台 第2版
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本书是一部从技术原理、工程实践、设计模式和最佳实践等多个维度详细讲解物联网系统和产品发的著作。它涵盖物联网应用发80%的场景，能指导读者零基础的读者从0到1构建一个功能齐备的物联网平台，并附有代码和解释。本书既有作者在物联网行业多年实操经验的总结，也结合了作者在高校的多年教学实践经验，是一本既适合高校学生、物联网初学者，也适合有经验的物联网发者和架构师阅读的佳作。 本书第1版是物联网系统发领域的畅销书，几乎零差评。第2版新增了全面解析MQTT 5.0协议特性的内容，同时，为了适配EMQX最新版本，对书中的相关代码和配置均行了更新。 全书共14章，分为三大部分： 第一部分（第1~2章）物联网基础 介绍物联网基础知识，涵盖物联网的概念和常用协议。 第二部分（第3~6章）MQTT协议详解与实战 详细讲解MQTT协议，通过详尽的示例代码对物联网的核心协议——MQTT协议的规范和特性行讲解。内容包括MQTT 3.1.1和MQTT 5.0。 第三部分（第7~14章）实战：从零始搭建一个IoT平台 物联网平台发实战，讲解如何使用源组件从0到1构建一个功能完备的物联网平台。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书，你将：?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据
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。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
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。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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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。
用故事点亮设计:产品设计中的叙事艺术
￥59.00
本书是一本揭示叙事力量在设计领域应用的创新之作。作者通过深剖析，展示了如何运用故事的力量来指导产品设计，创造出既美观又富有意义的用户体验。书中不仅阐述了叙事设计的基本原理和方法，还通过丰富的实践案例，向读者展示了如何将这一理念应用于实际项目中。无论你是希望提升产品设计水平的专业人士，还是对设计思维感兴趣的普通读者，都能从这本书中获得宝贵的启示和灵感。通过学习书中的叙事设计技巧，你将能够更好地理解和满足用户需求，创造出更加引人胜、富有情感共鸣的产品体验。
高能效类脑智能:算法与体系架构
￥59.00
本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件，并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键。 本书从对脉冲型神经元网络的概述始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如通用处理器和专用硬件，数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器，验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺）。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件行总结与展望。
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
￥59.00
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。
边缘计算:一种应用视角
￥59.00
本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算，可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
