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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。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
￥59.00
在汇聚行业可复制经验的基础上，本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新；内容严谨、脉络清晰，兼具落地“硬度”与思维“锐度”，助你在AI大模型时代激活“数据资产”，赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔，从合规到业务创新，了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”，分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势，提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变，数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项，以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南，包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型，学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营，涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析，提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者，都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
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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。
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
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。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
企业应用架构模式(典藏版)
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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。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
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。
速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程，以适合实际应用为核心思想，将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目，由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程，通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章，包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷，包含64个案例动画（通过扫描对应二维码观看），并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者，都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
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。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验，系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架，又适配智能化趋势的安全设计，涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容，为从业者提供从理论到实践的完整框架，意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系，更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容，您将收获以下核心价值。 （1）*理解数字化风控体系：系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入，构建完整的数字化风控知识体系。 （2）洞悉前沿技术应用：深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践，包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用，助您驾驭未来风控挑战。 （3）掌握合规与伦理治理：厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系，理解金融科技伦理治理路径，有效规避法律与声誉风险。 （4）获取实战解决方案：学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式，以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 （5）提升职业竞争力：借鉴作者30余年国有大行管理经验，将理论研究与实践策略深度融合，为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南，助您在数字化转型中脱颖而出。 （6）紧跟政策法规动态：全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规，包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等，确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂，更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果，融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略，旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略，以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
￥59.00
Ray是源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态行了总结，并指导读者继续学习。
计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今，计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸，围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。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、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念，突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料，同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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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。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
￥59.00
如何保证大模型输出内容的可靠性？ 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射？ 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言？ 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统？ 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力？ 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果？ 在实际产品中如何应用语义解析技术？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写，通过本书的学习，读者可以了解NLP的相关技术，掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分（第1章）：从具体的语义解析问题手，引出了各种主流技术，讨论了不同技术方案的对比和实现路径，并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分（第2～6章）：详细讲解了5种语义解析技术路线，即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分（第7～11章）：讲解了如何从零始构建一个语义解析系统，并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时，阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
微课学人工智能Python编程
￥59.00
本书以Python编程语言为载体，以微课为媒介，从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化，通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范，同时还剖析了18个综合应用案例，从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力，完成Python算法库的建构与应用，终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材，也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
￥59.00
这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
深度学习基础与实践
￥59.00
本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识，包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程，以及主流的深度网络架构，为读者阅读本书剩余内容下基础。后五章带领读者行一系列深度学习的实践，包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
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。
