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数据浪潮
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近年来，基础软件的发展越来越受到重视，越来越多的计算机从业者对数据管理系统和大数据的知识产生了强烈的需求。 本书既介绍了数据管理系统的技术发展史，又介绍了数据管理系统的关键技术内涵，同时还介绍了一系列主流的商业化产品及其架构，并对前沿技术行了讨论分析，给出作者自己的见解和洞察。本书内容主要包括数据库与大数据的诞生、发展和商业应用，数据库与大数据之间的关系，国产数据库的国际化，数据管理系统的共同之处，数据管理系统的算法理论、前沿技术等。 本书适合数据管理系统或大数据方向的技术人员和科研人员阅读，也适合互联网科技公司的技术人员及管理人员，以及对特定领域的商业和历史感兴趣的读者阅读。
Python物理建模初学者指南(第2版)
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本书介绍了如何使用 Python语言行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第 1版的基础上增加了关于用 SymPy行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的 pandas和 sklearn库、关于 Python类和面向对象编程的门知识、命令行工具，以及如何使用 Git行版本控制。 本书适合对科学计算感兴趣、想要使用 Python完成物理建模的学生和研究人员阅读。
开源项目成功之道
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本书全面深地探讨了源项目的生态，不仅揭示了源文化的精髓，还提供了实践指南，帮助读者在源世界中找到自己的位置并发挥影响力。本书共分为三部分：首先，介绍了源的基础知识、历史背景和选择源的动机等；其次，深探讨了如何运营源项目，包括建设社群、处理冲突和应对增长等；最后，揭示了源项目商业化的途径和策略，分析了不同的商业化模式，并指导读者为源项目设定清晰的商业方向。 本书不仅适合对源软件感兴趣的读者、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，还适合作为高等院校相关专业的源教育读物。
人工智能技术与实践——基于MindSpore平台
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本书是一本为人工智能初学者量身定制的实用指南，旨在帮助读者迅速掌握人工智能的核心概念和应用技巧。本书从基础概念入手，结合应用实例，使用MindSpore框架，深入浅出地引导读者理解和掌握人工智能的基本原理、技术及*新发展。全书共分为4篇16章，覆盖人工智能的各个重要领域。人工智能入门篇（第1、2章）介绍人工智能概述、人工智能发展历程、人工智能Python开发入门和MindSpore开发入门，并给出基于MNIST数据集识别手写数字的入门实战介绍。机器学习及实战篇（第3～5章）包括监督学习、无监督学习、强化学习。深度学习及实战篇（第6～10章）介绍深度神经网络、知识图谱、生成对抗网络、迁移学习和注意力机制。人工智能前沿与伦理篇（第11～16章）涉及扩散模型、推荐系统、量子计算、轻量级人工智能、人工智能大模型、人工智能伦理等前沿主题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生及从业者，旨在帮助读者夯实理论基础，提升实际编程能力，从而在未来的学习和工作中更加游刃有余。
数据可视化分析与实践
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在信息爆炸的时代，数据可视化作为有效理解和利用数据的方式，能将复杂数据转化为直观图形，以洞察数据规律和趋势。本书是一份实用的数据可视化分析与实战指南，分为三大部分。*部分讲解理论基础，从数据可视化基本概念出发，介绍图表类型、设计原则及相关工具，接着阐述数据采集方法、预处理环节（清洗、集成、规约与转换），还介绍多种数据分析方法，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DataEase工具，对从安装部署、数据源管理，到图表制作、仪表板设计等环节的操作要点进行详尽阐述，助力读者掌握该工具。第三部分通过销售驾驶舱分析、《全唐诗》可视化分析、全球商业开源洞察分析3个实际案例，介绍数据可视化在不同场景中的应用，提升读者实战能力。 本书适合对数据可视化感兴趣，希望系统学习其基础理论，掌握DataEase工具使用方法，并通过实际案例提升实战能力的初学者以及有一定基础的读者阅读。
DAX设计模式(第2版)
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Power BI 自 2015 年 7 月发布后，极大地改变了商业智能市场的格局，连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。 DAX 设计模式是由 BI 领域专家——阿尔贝托·法拉里和马尔科·鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具行编写，并对应用模式行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。 本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。
金融软件测试从入门到实践
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随着社会的不断步，各行各业都在拥抱数字化转型，软件的应用规模不断扩大，普及率呈现大幅度上升的趋势。软件测试是保障软件质量的重要环节，金融软件测试更是金融业务与测试技术融合的重要领域。 本书通过9章内容，深浅出地介绍了金融软件测试的基础知识、常用工具、相关标准、项目管理知识、用例设计方法、执行方法、报告编写等内容，并通过银行国际业务测试项目实战带领读者全面复盘所学知识和相关技巧。 本书围绕金融软件测试行讲解，帮助读者理解基础知识，掌握实践技能。本书适合金融软件测试领域的从业者、软件测试专业的师生以及想了解或该行业的相关人员阅读。
知行:技术人的管理之路(第2版)
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这是一本来自技术管理者又回馈给技术管理者的书，针对“技术人如何做管理”这一主题提供了立体的视角和系统的方法论。本书基于作者十年互联网管理经验，针对技术管理者最常遇到的困惑和挑战，结合技术人的思维特和实际工作场景，系统回答了技术人做管理时所面临的三个大问题—管理的认知、管理的意愿和管理的能力，兼具理论性和实践性。 本书结构清晰、案例丰富、逻辑严谨、实操性强，其理念和方法适用于所有管理者，尤其适用于具有技术背景的新经理、带团队的工程师或架构师，以及希望提炼管理方法论的中层管理者。
Unreal Engine 虚拟现实开发(第2版)
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随着计算机、人工智能、互联网等技术的飞速发展，虚拟现实技术已逐步从实验室走向大众。它凭借沉浸式体验为大众带来了全新感受，更在教育、娱乐、工业设计等领域得到广泛应用。 本书共8章，先介绍虚拟现实的概念起源、发展历程、相关技术现状等，让读者*了解虚拟现实；接着介绍虚幻引擎5的安装、创建项目、操作界面等入门知识；随后通过样板间场景创建，结合材质操作、光照设置和后期处理等案例介绍虚幻引擎5的实操技巧；*后通过项目实战，指导读者进行SteamVR开发和项目发布。 本书讲解细致，实用性强，适合虚幻引擎美术师、虚拟现实技术爱好者和从业者阅读，也适合数字媒体相关专业或计算机相关专业的师生参考学习。
R语言编程
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这是一本基于 tidyverse 门 R 语言编程的书，本书从基本的编程语法讲起，适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式，让读者学习更高效率的 R 编程，尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等，并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中，为读者提供了丰富的R实用编程案例，也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者，适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考，也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。
金融科技2.0:从数字化到智能化
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数字化转型为金融企业带来了理念创新、架构变革，同时金融企业在实施数字化转型的过程中也面临着规划、落地实施以及围绕数字化转型带来的数据治理、数据平台和体系、智能化场景等问题与挑战。本书从理念、架构、实战三方面深分析，提出应对和解决之道，记录变革，探索变革，指引变革。本书系统性地阐述了金融企业的数字化转型建设框架，完整介绍领先企业的数字化建设过程，深分析金融企业在数字化建设中碰到的问题、挑战及应对策略和解决措施，重阐述金融企业如何展数据治理以及如何通过数据治理来保障和提升企业数字化转型的发展过程。 本书内容丰富，讲解翔实，适合数字化转型规划和建设的从业者、金融行业的科技从业者，以及对金融行业数字化发展历程和方向感兴趣的读者阅读。
测试工程师Python开发实战
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本书是为测试人员编写的Python发实战指南，包含Python的核心知识和实战案例，帮助测试人员快速掌握Python工具发技能。本书共3篇：基础篇（第1章至第3章）介绍Python和PyCharm工具的安装与环境部署，并讲解日常实际工作中用到的Python基础知识；专题篇（第4章至第6章）介绍Python发时使用频度较高的常用技能如异常处理、日志处理、邮件处理等，高级技能如Kafka、Redis、MySQL等，以及通用框架如FastAPI、Celery和Scrapy；实战篇（第7章至第12章）分享一些实际应用，包括音频测试工具、自定义套字测试工具、口测试工具、数据测试工具、性能测试工具、安全测试工具等6种测试工具的发实战。
测试开发实战教程
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本书采用理论与实战相结合的方式，不仅对软件测试的理论知识行了深的讲解，还配套了与理论相结合的实战练习，能帮助读者更深地理解每个知识。本书共8章，第1章讲解软件测试的门知识，包括测试流程、测试常见方法、测试用例设计等；第2～5章讲解Web测试、Web自动化测试、App测试、App自动化测试；第6章和第7章讲解口测试，包括口抓包分析与Mock介绍、口自动化测试；第8章讲解持续集成。 本书既适合软件测试工程师阅读，又适合想要深学习软件测试、自动化测试、测试发等技术的初学者作参考书，同时还可以作为高等院校相关专业师生的学习用书以及培训学校的教材。
AI数字人原理与实现
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本书是一部系统介绍 AI 数字人技术的专业著作，涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实 践等内容，全书共分 3 部分。 在技术基础部分，首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景，着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理，以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。 在应用实践部分，带领读者深探索数字人的创作流程，从内容策划、角色建模到交互设计，每一步都行了详细讲解。此外，还讨论了数字人的身份认知和技术规范，为数字人的应用实践提供了必要的知识。 在展望未来部分，探讨了数字人技术的未来发展趋势，为读者描绘了数字人与人类和谐共生的美好蓝图。 本书内容丰富，结构清晰，适合对数字人技术感兴趣的读者，包括数字人技术的研究者、发者、相关行业的从业人员及爱好者等阅读。
全国青少年CSP-J编程竞赛真题解析
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本书汇总了 CCF CSP 非专业级别的能力认证门级（简称 CCF CSP-J）第一轮和第二轮认证的真题，并附带 3 套第一轮认证模拟试卷和 1 套第二轮认证模拟题。本书通过对计算机历史、C 语言的基础语法和基础算法的介绍，详细讲解了自 2019 年以来的真题，帮助想要参加认证的选手熟悉常见的题型、知识分布以及重和难，了解近几年 CCF CSP-J 认证的考查方向和变化趋势。书中提供的习题可以帮助 参赛选手提升能力、查漏补缺。 本书既可以作为参赛选手的参考用书，也可以作为教师辅导用书。
R语言医学多元统计分析
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随着医学研究和信息技术的快速发展，多元数据分析方法广泛应用于医学各个领域。R 是一款优秀的源软件，有着实用的统计计算与可视化功能。本书使用 R 语言，结合精选的医学实例介绍常用多元统计分析方法。 统计分析方法只有在实际应用中才能得到直、生动的验证。本书强调实战和应用，尽量淡化统计公式的推导和计算过程。通过本书的学习，读者能熟练使用 R 语言及相关包实现多元统计计算，还能更深地理解多元数据分析方法。 本书可作为医学院校高年级本科生或研究生的多元统计分析课程教材，亦可作为其他专业读者和科研工作者从事科研活动的参考资料。全书附有代码和数据集，每章后都有习题，书后附有习题参考答案，可供读者自学使用。
现代软件测试技术之美
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本书内容聚焦于“现代”软件测试技术，既包括近几年颇受关注的前沿软件测试技术，也包括一些“老技术”在新场景下的应用。作者希望将这些技术剖析清楚，在此基础上给出一些常见的实践案例或应用场景，让读者深理解这些软件测试技术的来龙去脉，并能够将其快速应用到实践中。本书分为7章，主要内容包括软件测试新理念、软件测试新方法、软件测试新技术、软件测试基础设施、软件测试常见困惑、软件测试行业案例等。 本书内容通俗易懂，案例丰富，既适合软件测试从业人员（测试工程师、测试发工程师、测试架构师、测试经理、测试总监等）阅读，也适合软件发人员、架构师和企业管理人员阅读，还适合作为高等院校相关专业的教学用书。
Midjourney官方教程:从基础到商业应用
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本书为Midjourney官方推出的Midjourney门指南。全书共4章,第1章带领读者认识Midjourney并初步体验生成作品的乐趣，第2章根据使用频率依次介绍提示词中的指令，第3章同样按照使用频率由高到低的顺序介绍提示词中的参数，第4章展示应用Midjourney的精彩商业案例。此外，本书还提供精彩的视频讲解，不仅能降低初学者学习Midjourney的难度，还能让设计者思路、实现商业变现。 本书适合对 AI图像创作感兴趣的读者阅读。无论是初学者，还是已有基础的设计师，都能从本书中获得实用的操作参考。
Req.MMi理论、实践与评估指南
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《Req.MMi理论、实践与评估指南》系统介绍Req.MMi（需求成熟度模型集成）的理论框架、实施路径及评估体系，旨在帮助企业构建规范化、可追溯的需求管理体系，实现高质量交付与数智化转型的双重目标。 《Req.MMi理论、实践与评估指南》共 5 章。第 1 章立足行业痛点，阐释Req.MMi的核心价值与实施收益，明确其适配场景与评估目的；第 2 章详解模型结构，包括 5 个需求成熟度级别、16 个过程域及角色对照体系；第 3 章深度拆解各级别特殊过程域的具体目标与实践方法，并辅以案例说明；第 4 章提供通用目标及自检清单，帮助组织快速定位流程短板；第 5 章聚焦实施策略，从成熟度提升路径、成功关键要素到评估方法论，确保模型与企业实际深度结合。 《Req.MMi理论、实践与评估指南》适合业务需求部门、系统需求部门的管理者，以及业务分析师、产品经理、需求工程师、IT咨询师、需求咨询师、效能改进专家、需求成熟度模型评估师等阅读；也适合高校学者及评估机构的管理者阅读。
Excelize权威指南
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本书基于Excelize基础库，从Office办公文档格式国际标准出发，以源代码为基础，结合大量直观的配图，循序渐地讲解Excelize中的模块实现，详细解读技术标准内容和基础库的设计。主要内容包括Excelize发环境准备、文档格式国际标准解读、文档数据结构建模、工作簿、工作表、单元格和行列的相关操作、复杂样式解析、图表、图片与形状的相关操作、数据验证与筛选、数据透视表、流式读写技术以及一个综合实践应用。阅读本书，具有一定Go语言基础，想门Excelize的发者能够一步系统理解Excelize基础库的实现细节，不具备Go语言发经验的发者也能够快速掌握Excelize的设计原理。
新一代人工智能:无代码人工智能开发平台实践
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本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深浅出地讲解了无代码人工智能发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅，而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的门教辅。此外，本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。
