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Redis开发与运维
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本书主要讲解Redis基本功能及其应用，以及线上发与运维监控中的实际使用案例，包含大规模集群发与管理的场景、应用案例与发技巧，并总结了实际发中遇到的“坑”。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对门与阶DevOps的发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、客户端、持久化、复制、高可用、集群、缓存设计等基本功能，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用的问题，发运维中的陷阱，CacheCloud私有云的发案例等。
华为数据之道
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这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第壹部分（第1~3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要。 第二部分（第4~6章） 详细讲解了数据治理工作中的三项重任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。 第三部分（第7~9章） 系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。 第四部分（第10章） 基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 作者亲授，免费视频课获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：舞动数字
Unity3D网络游戏实战(第2版)
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本书针对第1版行改版，将“单机游戏”融到网络部分的实例中，在讲解网络通信原理的同时，给出各个知识的案例，并发客户端的网络模块和服务端程序框架。然后将一部分的坦克游戏改造成联网对战的多人游戏。本书基于Unity3D*新版本编写，书中例子为商业游戏简化版本，读者可以从中了解商业游戏的设计思路和实现方法。读者看完本书，初步拥有发一款完整网络游戏的能力。
OpenCV深度学习应用与性能优化实践
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Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具——TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。 第8～9章重讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
Docker技术入门与实战(第3版)
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本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目，*部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器发相关的源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容行了全面修订。
深入理解Net-SNMP
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全书一共15章，分为3个部分：基础篇（第1～6章）介绍了网络管理框架、简单网络管理协议、抽象语法标记、管理信息结构、管理信息库、传输编码，以及NetSNMP的概念、特、工具集、mib2c、安全机制、TRAPs、支持的发模式；实战篇（第7～11章）详细讲解了NetSNMP的功能和使用、管理端的应用发，以及2个综合性的案例；高级篇（第12～15章）讲解了代码的重构与优化、测试与调试、免维护的思路等。
Python数据分析与挖掘实战(第2版)
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内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和阶提升三个维度对数据分析与挖掘行了详细的讲解。 *部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。*后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。 第三部分 提高篇（第13章） 重讲解了基于Python引擎的源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。 本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。
CTF特训营:技术详解、解题方法与竞赛技巧
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内容简介 本书由国内老牌CTF战队FlappyPig撰写，战队成员曾多次荣获XCTF国际联赛冠军、TCTF/0CTF冠军、WCTF世界黑客大师挑战赛季军，多次围Defcon全球总决赛，具有丰富的实战经验。 本书围绕CTF竞赛需要的安全技术、解题方法和竞赛技巧3个维度展，旨在通过作者扎实的技术功底和丰富的竞赛经验，引领对CTF竞赛感兴趣的读者快速门。书中依据CTF竞赛的特，分别从Web、Reverse、PWN、Crypto、APK、IoT这六个方面系统地对CTF竞赛的知识、模式、技巧行了深讲解，每一篇都搭配历年真题，帮助读者加深理解。 全书一共分六篇。 Web篇（第1~8章） 主要讲解CTF比赛中Web类型题目的一些基础知识与常用的工具和插件，这些知识和工具也可以用于部分渗透测试的实战中。 Reverse篇（第9~10章） 主要对CTF中逆向分析的主要方法、常用分析工具、逆向分析技术和破解方法行讲解，帮助读者提高逆向分析能力。 PWN篇（第11~17章） 对PWN二制漏洞挖掘利用的详细分析，主要讲解了针对各种漏洞的利用方法和利用技巧，作者可以结合实例题目加深理解。 Crypto篇（第18~22章） 对Crypto类型题目的知识和例题讲解，主要从概述、编码、古典密码、现代密码以及真题解析几个方向行叙述。 APK篇（第23~25章） 讲解CTF中的APK的相关内容，主要从APK的基础知识、Dalvik层的逆向分析技术，以及Native层的逆向分析技术三个方面介绍APK题目的寄出内容、解题方法和竞赛技巧。 IoT篇（第26~30章） 对IoT类型题目的讲解，内容涉及IoT、无线通信的基础知识和相关题型的解题技巧，帮助大家培养解决IoT相关题目的能力。
电脑软硬件维修从入门到精通
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本书从实战出发，以理论结合实际的方式，为您全面讲解了*常用的维修方法。本书内容分为七篇，包括：多核电脑维护与调试、多核电脑软故障维修、电脑硬故障诊断维修、多核电脑周边设备维修、电脑芯片级维修、网络搭建与维修、数据恢复与加密。
软件定义存储:原理、实践与生态
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本书是软件定义存储（SDS）领域的集大成者和创性著作。倪光南院士、IDC中国副总裁武连峰、VMware全球副总裁李映、企事录创始人张广斌、DOIT创始人郑信武、猎豹移动CTO Charles Fan等数十位来自学术界和企业界的资深专家强烈推荐。 作者阵容超级豪华，所有作者都来自全球*优秀的存储技术/产品厂商，如EMC、VMware、HP、联想、飞康、Mellanox、达沃、先智、天玑、UMCloud等，全部都是存储领域的资深一线专家。 书中从技术、原理、实践、产品、厂商5个维度详细且完整地呈现出了SDS的生态图景。 第1~4章从技术、产品、厂商等3个维度详细介绍了SDS的定义、发展、分类和未来发展趋势，这是目前对SDS*系统化的科普性解读； 第5~20章以全球范围内*有实力的存储厂商/技术（EMC、VMware、OpenStack、飞康、Ceph等近20家）为主线，详细讲解了这些厂商主的存储产品的功能、技术原理、架构、应用场景和实践方法，同时配备了丰富的案例； 第21~26章从技术维度对SDS及其生态组件行了深讲解，包括SDS的备份、闪存存储与SDS、网络与SDS、SAS与SDS、内存虚拟化与SDS、容器与SDS等。
KVM实战:原理、进阶与性能调优
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内容简介 这是一部兼具实战性、系统性又不乏深度的KVM虚拟化技术指南，既能让新人快速掌握KVM的基础知识，又能满足有经验的读者阶学习的需求。 本书两位作者来自于阿里云和Intel，在云计算和KVM方面有深的研究，他们将自己的经验倾囊相授，带你全面了解KVM的各种技术细节。 本书在逻辑上分为三大部分： 第yi部分 基础篇（第1~5章） 以云计算、虚拟化的概念篇，首先，详细介绍了KVM的原理和基础架构，以及KVM生产环境的构建；然后，详细讲解了libvirt、virsh、virt-manager等KVM主流管理工具，以及包括CPU、内存、存储、网络、图形界面等在内的各种核心基础功能。这部分内容将帮助读者下扎实的KVM虚拟化技术基础。 第二部分 阶篇（第6~9章） 从设备管理、内存管理、动态迁移、嵌套虚拟化、安全、CPU指令性能优化等几个特定的相对高阶的知识详细展。相信通过这部分内容的系统学习，读者可以对半虚拟化驱动、设备直分配、设备热插拔、大页内存、NUMA、嵌套虚拟化、安全特性、CPU新指令集等一系列热门及高阶的名词和技术都会有比较深的理解，并能培养起可以真正动手实践的能力。 第三部分 性能测试与调优篇（第10章） 从CPU、内存、网络、磁盘等各个方面来介绍性能评估工具与测试参考结果，同时介绍了CPU新指令（如AVX2等）、THP、KSM、NUMA等对性能的影响。读者可以根据本篇介绍的方法来对云服务器做性能评估，也可以对自己搭建的虚拟化环境做性能调优。
智能硬件与机器视觉:基于树莓派、Python和OpenCV
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内容简介 这是一部讲解如何利用树莓派、OpenCV、Python等软硬件构建智能硬件并在其上实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能的实用性著作。 全书一共11章： 第1~4章首先讲解了机器视觉在智能硬件领域的应用场景以及智能硬件上4种常见的机器视觉技术方案；然后讲解了树莓派和OpenCV的安装、配置以及其他准备工作；*后通过一些简单的案例和代码手把手教读者如何使用OpenCV。 第5~11章是本书的核心内容，通过几个具体的综合案例讲解了如何使用树莓派低成本玩转如下机器视觉场景：拍摄照片和视频、处理相机的原始数据、道路和商场的人流统计、道路信息的文字识别、人脸识别与追踪、中央AI视频监控等。以上案例循序渐，环环相扣，所有代码均可在树莓派上运行，可轻松移植到任何ARM发板上。
AI自动化测试:技术原理、平台搭建与工程实践
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这是一部讲解如何将AI技术创造性地应用到自动化测试领域的前沿性著作。由腾讯互动娱乐事业群TuringLab实验室撰写，从技术原理、平台构建、工程实践3个维度全面讲解AI技术在中的应用，融合了团队先的理论研究成果和丰富的工程实践经验。 全书一共14章，分为三个部分： *部分 技术原理（第1-5章） 首先，从宏观角度介绍了自动化测试和AI技术的发展，以及二者的相互结合；然后，讲解了图像识别算法、强化学习、模仿学习等用于自动化测试的AI技术的原理；*后，介绍了Android设备的调试原理和技术。 第二部分 平台搭建（第6-11章） 以TuringLab实验室源的Game AI SDK为例，不仅讲解了AI自动化测试平台的架构设计、发流程、环境搭建和二次发等内容，而且还讲解了AI SDK Tool工具的使用，以及如何以图像类方式和数据类方式Game AI SDK。AI SDK下载地址为https://github.com/Tencent/GameAISDK 第三部分 工程实践（第12-14章） 主要讲了TuringLab团队在游戏AI自动化测试领域的*实践，包括手机游戏兼容性测试、自动化Bug检测、自动机器学习等内容。 提供大量简洁的代码实例，助你零基础实现AI自动化测试。
Excel 2016公式与函数应用大全
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本书精选了常用的函数，结合实例行详细讲解，帮助读者发挥创意，高效使用Excel函数和公式来处理工作中遇到的问题。本书共20章，前6章介绍公式和函数操作基础，分别是公式基础、函数基础、单元格引用、数组的应用、公式的审核与修正、分析与解决公式返回错误值；中间9章介绍9类函数的实际应用，包括逻辑函数、日期和时间函数、数学与三角函数、文本函数、查找与引用函数、信息函数、统计函数、财务函数、数据库函数；后5章结合实际介绍了函数在职场各个领域的应用，包括员工档案管理、员工考勤管理、员工薪资管理、公司销售管理、公司固定资产管理。本书是一本函数应用查询手册，内容全面、结构清晰、语言简练，适合正在学习函数使用方法的读者阅读，也可作为数据分析人员、财务人员、统计人员、行政人员及教师的案头手册。
写给架构师的Linux实践:设计并实现基于Linux的IT解决方案
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本书是一本帮你全面掌握各种Linux组件与功能，以及相关技术的实用指南。书中分别从存储、可用性、数据监控和系统管理四方面详细介绍如何设计并实现基于Linux的解决方案。 在面对具体的问题时，作者首先指出有助于解决该问题的几项指标，然后介绍可供选择的各种工具与做法并分析优劣，*后通过详细的配置文件、程序代码及控制台命令帮助给出较为恰当的解决方案。 全书共15章，分为四部分。 第①部分（第1~5章）介绍使用GlusterFS部署高性能的存储解决方案时，应该如何做出必要的决策； 第二部分（第6~9章）讲解Kubernetes的优势，说明怎样用它来编排容器化应用程序的部署与管理工作，并演示解决方案的部署过程； 第三部分（第10~12章）讲解如何实现ELK stack（ELK栈），通过其中的Elasticsearch、Logstash与Kibana可以把环境日志管理好； 第四部分（第13~15章）介绍IaC（Infrastructure as Code）的工作原理，以及用Saltstack来管理系统有哪些好处，并且讨论一些设计经验。 本书适合Linux 系统管理员、Linux支持工程师、DevOps工程师、Linux顾问，以及使用各种源技术的专业工作者阅读参考，以帮助其学习基于Linux及源软件的解决方案，并提高架构、设计与实现水平。
高级C/C++编译技术(典藏版)
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学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
新编Excel会计与财务管理应用大全(2016实战精华版)
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本书共分18章，详细介绍了财务管理表格的创建、会计报表、会计账簿中的函数应用、Excel中的财务函数、销存管理、企业往来账务处理、员工工资核算与管理、固定资产管理、资产负债管理、现金和银行存款管理系统、现金流量表管理、编制和分析财务报表、活用数据透视表统计销售数据、企业成本分析、创建图形分析销售利润、财务预算和规划分析、网络化财务管理、数据查询与工作表印等内容。
自己动手实现Lua:虚拟机、编译器和标准库
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本书是一本面向Lua程序员和脚本语言爱好者的语言自制指南和实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，详细阐述Lua语言的核心语法和实现原理，深探讨Lua虚拟机、编译器和标准库，并给出了实际可以编译执行的代码。助你从零基础始编程实现Lua语言，彻底理解脚本语言工作原理。全书分为3个部分，共21章。*部分主要讨论LuaAPI和虚拟机实现，包括二制chunk格式、Lua虚拟机指令集、元编程、错误处理等。第二部分主要讨论Lua语法和编译器实现，包括词法分析、语法分析、代码优化、代码生成等。第三部分主要讨论Lua辅助API和标准库实现，包括基础库、实用工具库、包和模块、协程等。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
￥57.85
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
