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Rust编程:入门、实战与进阶
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这是一部注重编码能力训练的实战性著作，既能帮助读者扎实掌握Rust的主要语法知识并具备实战能力，又能指导读者快速从初学者晋级为高手。 全书秉持学以致用的原则：一方面，没有事无巨细地罗列Rust的每一个语法知识点，但是常用知识点和重要知识点悉数囊括；一方面，将各种常见数据结构和算法与Rust编程实战相结合，同时精选39道LeetCode高频算法面试题，帮助读者快速语法知识固化为实战能力。 全书一共15章，分为3个部分： 第1部分（第1~11章）Rust编程语法 非常有针对性地讲解了Rust的常用语法，由浅入深，循序渐进，能帮助读者快速掌握Rust的语法知识并具备基本的编程能力 第二部分（第12~13章）Rust编码能力训练 将数组、栈、队列、哈希表、链表、树等实用的数据结构和递归、分治、回溯、二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索、排序、动态规划等常用算法与Rust编程实战结合，并精选39道LeetCode高频算法面试真题，帮助读者将语法知识转化为编程实战能力。 第三部分（第14~15章）Rust综合进阶实战 以排序算法为主题，围绕功能拓展和性能拓展两条主线，结合工程管理、泛型、trait系统、高阶函数、闭包、迭代器、单元测试、多线程并发和异步并发等重要的语法知识点进行综合实战训练，进一步在实战中提升编程水平。
Go微服务实战
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当今世界，软件的规模越来越大、功能越来越复杂，研发团队的规模也变得越来越大，运维人员和研发人员之间的工作交集越来越多。在这个大前提下，微服务模式在大型项目中开始风靡。 本书对使用Go语言进行微服务开发做了*细致的介绍，包括微服务的基础知识、微服务的拆分、微服务进程间通信（IPC）、微服务的分布式事务管理、领域驱动设计（DDD）、微服务中的测试、基于ES-CQRS的微服务实践、微服务生产环境和持续交付等。本书比较*地对微服务进行了介绍，而且对于每个知识点都给出了技术实现和实例代码，比如微服务进程间通信部分重点介绍了gRPC，ES-CQRS部分则给出了Go语言的具体实现。在介绍完知识点之后，本书给出了一些综合性的案例，比如第10章、第22章等，并通过GitHub提供了完整的可运行的代码，可帮助有基本Go语言语法知识的读者尽快了解、掌握微服务模式。
Python金融数据分析(原书第2版)
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本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。
GraalVM与Java静态编译:原理与应用
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本书作者是阿里静态编译研究团队的核心成员，曾任华为高级工程师，一直从事静态编译技术的研究与落地。本书得到业界多位知名专家的鼎力推荐，是深度、系统研究Java静态编译技术的鲜见资料。 阅读本书，读者可以了解Java静态编译技术的特、实现机制、优缺等，以将其应用到自己的业务实践中。 【本书分为三部分】： 第1部分（第1～4章）首先概要介绍Java编译器的演过程，然后介绍Java静态编译的基本原理、总体能力和发展前景，主要向读者说明Java静态编译技术是什么、业界主流实现方案、GraalVM结构及静态编译应用的流程。 第2部分（第5～12章）详细介绍GraalVM如何实现Java的静态编译，着重介绍如何支持现有Java特性，涵盖静态编译的总体流程、重要机制（扩展、替换、类提前初始化优化机制）、动态特性（反射和序列化）实现、跨语言编程能力等。读者可以掌握GraalVM对Java静态编译技术的具体实现原理，了解动态的Java特性是如何被静态化支持的，洞悉静态编译本质。 第3部分（第13～15章）主要关注GraalVM的实践应用，介绍如何将传统Java应用编译为二制可执行文件或静态库文件并部署上云，以及与传统的Java程序完全不同的编译调试技术。读者可以获悉静态编译实践中常见问题的解决方案，以更快拥有静态编译技术的应用实践能力。
企业级数据与AI项目成功之道
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只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
内容平台:产品运营方案与实践
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随着微信公众号、今日头条和抖音等内容平台的崛起，内容在生活中扮演着越来越重要的角色，相关从业人员爆炸式增长。但是市面上缺乏系统性介绍内容平台产品运营方面的资料，以致大家都在“摸着石头过河”。本书以提升读者在内容平台方面的技能和加强对这个行业的理解为目标，系统性地介绍平台产品运营的工作框架和具体的工作细节，阐明如何*优化用户体验。本书首先概括性地勾勒出平台的工作框架，帮助读者建立起科学的认知。随后分别阐述平台四要素——内容池、内容分发、用户增长和商业化，顺着搭建平台的方向，一步一步地深入工作细节。*后关注平台和行业的发展，带领读者拓宽视野，展望未来。本书的讲述深入浅出，哪怕是内容平台运营的门外汉也能跟随本书从零搭建起一个完整的平台，快速上手相关工作。此外，平台专家可以从本书中找到优化平台产品体验的灵感，在面对具体问题时获得有针对性的建议。
Django 3.0应用开发详解
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随着Python发者的增多，Django作为一款高性能的Python Web发框架，受关注的程度也日渐提升，越来越多的企业选择使用Django行网站发。 本书详细剖析了Django 3.0的各个知识，帮助读者全面认识Django 3.0的技术细节以应用于实践，书中所有示例均基于Python 3.8实现。 【全书共15章，主要针对以下内容行讲解】 Django 3.0的新特性，以及它与其他框架的区别。 Django环境搭建方法以及默认情况下的工程内容。 Django中各类管理命令及其用法。 Django路由相关概念和路由调用的各种使用方式。 Django的请求响应机制、常用的CBV、模型的各种字段及其使用形式。 Django嵌结构化查询语言，实现对数据库的操作。 模板定义、模板变量、系统模板标签、系统模板过滤器相关内容及其使用方法。 常用中间件Admin模块的使用方法与技巧。 后用两章内容详细讲解了如何运用Django技术搭建一个基本的CMS站，并介绍了相关的部署准备以及发布流程。
SaaS攻略:入门、实战与进阶
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这是一本能带领你零基础门SaaS行业并迅速成长为SaaS专业人才的实战性著作。 全书内容围绕SaaS客户的全生命周期展，从SaaS的通识、获客、上手、留存4个维度帮助你快速构建完整的SaaS知识体系，涵盖SaaS的产品、运营、营销、销售、客户成功等多个主题，是SaaS领域从业者的案前攻略。 全书主要内容分为4个部分： 第1部分 SaaS通识 介绍了SaaS的各种常识、销售模式、定价和常用数据指标等通用知识。 第二部分 SaaS获客 介绍客户转化的本质和网站获客框架的组成，以及如何从运营和设计的角度出发，吸引并引导访客注册。 第三部分 SaaS上手 介绍Onboarding以及落地框架和常用范式，以及如何确定用户目标、快速交付产品价值并推动用户上手使用。 第四部分 SaaS留存 介绍客户留存的类型、阶段、产品策略和采用模型，以及如何围绕客户成长获取Z大客户价值。
多接入边缘计算实战
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本书提供了MEC的完整且具有战略意义的概述。它涵盖了网络和技术方面，从不同利益相关者的角度描述了市场情况，并分析了部署方面和参与生态系统的行动。正如前面的讨论所表明的那样，MEC存在并支持一个高度复杂的“5G世界”，在这个世界中，技术人员和非技术决策者必须行动一致，并在一个相互关联的大生态系统中共同行动，而MEC只是其中一个重要的组成部分。
深入理解边缘计算:云、边、端工作原理与源码分析
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为什么我们在大自然中会感到放松？ 过去这只是停留在人们的感觉上，如今已经从实证研究中获得科学印证。 本书探讨了森林浴对压力和情绪等身心健康问题的影响。压力是引起各种情绪障碍、生理疾病、心理失调的原因之一，学会减轻压力、放松身心是每个人的生活常识和技能。 从这种疗法的原理、效果，到如何实践、应用，本书不仅有从科学研究角度的论证，还为读者提供了相关操作指导，翔实全面，通俗易懂，简便易行，指导读者在日常生活中运用自然的神奇力量，通过森林浴降低压力水平、提升免疫系统、改善情绪，促身心健康。 不论是走天然森林，去享受森林浴带来的好处，抑或是简单地花些时间享受城市园林的绿色空间，甚至只是观赏居家环境中的一小盆盆栽植物，人们都将从中获益良多。 本书是形式美感与科学实证的完美结合，翻阅本书本身就会让人感到压力释放和心情愉悦。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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这是一部ECharts的实战手册，内容系统而*，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 *部分 基础篇（第1~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 进阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts开发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（第11~12章） 总结了一些ECharts可视化的高级用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
WebRTC音视频实时互动技术:原理、实战与源码分析
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★本书深浅出地对WebRTC技术行了系统讲解，既有原理又有实战，从WebRTC是如何实现实时音视频通信的，到如何应用WebRTC库实现音视频通信，再到WebRTC源码的剖析，逐步展讲解。此外，对WebRTC的传输系统行了重分析，相信读者通过本书可以一窥WebRTC传输的奥秘。 第1~3章介绍音视频实时通信的由来，WebRTC做了什么，以及它要解决什么问题； 第4~10章是实战部分，介绍如何使用WebRTC库实现音视频通信，并对其实现原理行讲解； 第11~13章对WebRTC源码行分析，让读者对WebRTC有更深层次的认知。 想了解WebRTC实现的专业发人员可以通过本书了解WebRTC运转机理； 学生、老师和音视频爱好者可以通过本书了解WebRTC可以做什么，如何通过WebRTC实现音视频的实时通信。
数智化采购:采购数字化转型的方法论与实践
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这是一本以指导实践为目的，以方法分享与案例解读为抓手，深剖析如何落地采数字化、如何实现从数字化向更高级别的智能化跃迁的指导手册。三位作者均是采领域的资深实践者，都拥有20年左右的实践经验，都经历甚至推动了从传统采到信息化采再到数字化采的转型，现在都在积极尝试并实践数智化采。本书是作者多年经验的精华，当前工作的总结，未来规划的分享。 本书只解决5个问题，即为什么要行采数智化、怎么规划采数智化转型路径、如何从业务角度行数字化及数智化转型、现有成功企业是如何做的、数智化采的未来到底是什么样子的。因此本书分为5个部分，分别对应解决上述5个问题。 部分——探究（第1章）：主要从数字时代、采管理变革、采职业转型3个维度，介绍了为什么数智化采是场必然的革命。 第二部分——架构（第2章和第3章）：主要介绍了数智化采4.0的架构与数智化采实施的方法论、关键。 第三大部分——业务规划（第4章）：基于采业务场景的数字化规划，重介绍了集团型采数字化规划、精益型供应数字化规划、敏捷型供应数字化规划、间采规划4类规划方式。 第四大部分——全景案例（第5~7章）：以Q集团为例介绍了央企、国企如何行采数智化实践；以长城汽车为例介绍了民营企业如何行采数智化实践；以震坤行为例介绍了电商企业如何构建数字化平台为业务赋能。 第五大部分——展望（第8章）：介绍了采中台、RPA未来如何现有采系统，展望了未来数智化采发展趋势，为读者全景呈现了数智化采的未来实践方向与发展可能。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
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这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
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内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
软件自动化测试实战解析:基于Python3编程语言
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本书是一本教会人们如何有效且高效地解决问题的工具书。我们所面对的很多问题，都可以通过划分为四种问题类型来有效处理。本书详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。
纳米忆阻器与神经形态计算
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本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
我的*堂编程课:孩子和家长都需要的编程思维
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本书从“编程是什么？”等一系列计算机基础概念出发，带领小读者们一步步走进编程的世界，通过的实例操作，让他们接触到编程的基本概念和原理，体验在编码过程中探索事物本质的乐趣，激发对探索未知领域的兴趣。本书的前两章介绍编程的基础概念和目前*流行的少儿编程工具Scratch的安装和基本用法。从第三章开始，以编程思维为主线脉络，在每一章节中让小读者们设计并实现一个小小应用。在设计应用的过程中，学习并了解实际工程项目中使用到的编程工具和编程思维方式，如流程图、逻辑条件、场景设计、人工智能等。而在实现小应用的过程中，则可以学习到编程相关的具体知识点，如循环、条件、变量、算法等。在本书结尾章节，整体回顾在小读者们实际操作的项目中所涉及的编程思维、分析和解决问题的方法、团队合作等软件项目开发过程中会实际面临的软性技能和关键要素。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
Python广告数据挖掘与分析实战
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这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识； 第3～6章深讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
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本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
