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深度学习的数学——使用Python语言
￥57.47
深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读，也可作为拓展深度学习理论的参考书。
深度学习与大模型工程化
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本书聚焦深度学习与大模型技术的工程化落地，以讲透原理、动手实现代码、提供可复用案例为核心，构建从基础入门到前沿应用的完整学习体系。 本书共分为4个部分。*部分为基础入门篇，主要讲解深度学习核心概念、线性回归、神经网络基础及PyTorch框架应用，包含从零实现线性回归模型训练、Logistic回归实战、多项式回归与模型选择等案例。第二部分为计算机视觉模型篇，先介绍CNN的原理，再结合边缘检测、猫狗分类研究（基于VGG16）、验证码识别（基于ResNet）、人脸相似度判断（基于孪生神经网络）、火焰和烟雾目标检测（基于YOLOv12）等实战项目讲解计算机视觉任务。第三部分为自然语言处理模型篇，从循环神经网络到注意力机制与机器翻译，通过微博话题识别、气温预测（基于CNN-LSTM混合模型）、从中文到英文的翻译（基于Seq2Seq与注意力机制）等实战项目，破解序列数据建模难题。第四部分为大模型架构与应用篇，解析Transformer架构，通过小型中文聊天系统与医疗问答大模型定制两大实战项目，介绍开源大模型微调与推理。 本书适合深度学习初学者（含计算机相关专业学生）、AI开发/测试工程师、企业AI技术管理者/运维工程师、科研人员/技术爱好者阅读，既为入门者搭建系统知识框架，也为资深从业者提供项目落地参考，助力快速掌握深度学习工程化核心技能。
Vibe Coding:AI 编程时代的认知重构
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Vibe Coding作为一种新兴的编程范式，借助人工智能技术，允许开发者通过自然语言与AI协作，将脑海中的想法轻松转化为代码。它打破了传统编程的壁垒，让编程不再局限于专业人士。如今，Vibe Coding正引领编程领域的新潮流，在全球范围内引发了广泛关注与积极探索，极大地改变了软件开发的格局与效率。 本书以扎实严谨的内容构建专业认知，又以轻松诙谐的笔触消解技术门槛，带领读者深入浅出地触摸Vibe Coding的核心内涵与实践路线。本书共分为3部分：第1部分聚焦基础认知，介绍 Vibe Coding 的定义、技术原理及常见误解，梳理AI编码的发展历程，并探讨其对行业从业者及编程爱好者的影响；第2部分侧重实践应用，明确Vibe Coding的适用场景与人群特征，界定相关实践所需的核心能力，重点阐述人机协同模式下提升软件交付效率与质量的方法论；第3部分着眼未来演进，基于技术发展规律对Vibe Coding的前景进行理性展望，围绕未来开发范式与人机协作关系展开前瞻性探讨，为读者提供思考框架。 本书适合需快速落地想法的开发者、AI编程实践者及关注前沿技术的行业研究者阅读。
数据分析思维通识课
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数据分析的智慧其实就潜藏在我们的日常生活与职业生涯中，它无处不在。设想当你 审视报告中的数字时，是否洞悉了那些数字背后隐藏的故事？它们的增长或减少，又向我们透露了怎样的信息？房选址的策略，车时机的选择，这些看似寻常的决策，实则都能在数据的指引下变得更为明智。本书巧妙地从纠正基本的数据认知误区启程，逐步深至统计学的奥秘、人工智能的前沿，并巧妙融合数据叙事与思维工具的运用，旨在将抽象的数据理论转化为生活中触手可及、工作中行之有效的智慧宝典，让“冷冰冰”的数据知识跃然成为解决实际问题的“金钥匙”。 本书面向的读者群广泛，它适合具有数据分析需求的技术高管、首席数据官、数据分析师、产品经理，以及软件研发人员和运营人员阅读，同时也适合作为高等院校相关课程 的参考书，可为学生提供一扇深了解数据分析世界的窗，助力他们在未来的职业道路上稳健前行。
Excel+Python轻松掌握数据分析
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本书重介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中行数据统计工作，以及各种格式数据的转换等；然后，讨论SQLite和MySQL数据库的应用，并介绍了如何使用Python操作数据库；最后，介绍了如何综合使用Excel、数据库和Python编程等工具造自动化的数据处理中心。 本书架构清晰，内容深浅出，案例丰富，适合需要行数据处理和统计分析的职场人士、计算机爱好者等阅读。
深度对话GPT-4
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人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的化之路始，循序渐地介绍了提示词及提示工程的知识和实践技巧，并结合GPT-4在各领域的应用案例展现了大语言模型的强大魅力。此外，本书还基于Azure OpenAI Studio平台讲解了具体的应用发实践。 本书适合对大语言模型及提示工程感兴趣的读者阅读，书中丰富的案例能帮助读者全面了解和掌握提示工程及其应用。
AI辅助编程Python实战
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本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣，希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。
Go语言高级编程(第2版)
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本书从实践出发，全面讲解Go语言的高级编程技术和应用场景，涵盖Go语言的底层机制、性能优化、系统编程及前沿应用等多个方面。全书共10章，第1章回顾Go语言的发展历程，帮助读者理解其设计理念和演过程;第2章和第3章系统介绍CGO编程与Go汇编语言的使用方法，使读者能够高效调用C库并深理解Go的底层实现:第4章和第5章深解析Go运行时和编译器，包括内存管理、调度器、垃圾收集机制等相关技术;第6章和第7章探讨Go在RPC和 Web编程中的应用，介绍Protobuf、 gRPC等核心技术，并剖析Web框架的设计和优化方案;第8章和第9章拓展Go的应用边界，涵盖 WebAssembly 和GUI 编程，使Go语言不仅限于服务器端编程;第10章新增Go语言与大模型的结合，探索人工智能技术在Go生态系统中的应用场景。 本书适合对Go语言有一定基础，希望深理解其底层机制和高级应用的发者阅读。无论是系统工程师、后端发者，还是对Go语言运行时、编译器及新兴技术感兴趣的Go程序员，都能在本书中找到翔实的技术解析和实践指南，达到高效发和技术阶的目的。
计算机图形学编程(使用OpenGL和C++)(第2版)
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本书以OpenGL和C 作为工具，介绍计算机图形学编程的相关内容。全书从图形编程的基础和准备工作讲起，介绍了OpenGL图像管线、3D模型、纹理贴图、光照、阴影、天空和背景、增强表面细节、曲面细分、几何着色器、水面模拟、光线追踪等计算机图形学编程技术。本书各章配备了不同形式的习题，供读者巩固所学知识。 本书适合作为高等院校计算机科学专业的计算机图形编程课程的教材或辅导书，也适合对计算机图形编程感兴趣的读者自学。
TypeScript全栈开发
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本书旨在介绍TypeScript的语法和应用。本书首先介绍TypeScript的基本语法，以帮助读者编写基本的应用程序；然后讲述TypeScript的阶语法，这些语法可以满足复杂项目中的编程要求；着讨论如何将TypeScript代码编译为JavaScript代码，如何快速地编写与调试TypeScript代码，如何通过工具自动检查代码的正确性；后阐述如何在TypeScript项目中使用JavaScript，如何使用TypeScript发前端项目与后端项目。 本书适合前端发工程师、后端发工程师以及对TypeScript感兴趣的读者阅读。
人工智能数学方法(基础篇)
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本书系统梳理以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能技术所需要的数学方法，涵盖数据降维、解析优化、数值优化、参数估计与推断、估计量性能分析、概率图模型、序列数据模型等，为读者提供完整的理论框架。附录部分介绍数学基础知识，高度凝练地梳理线性代数、多元函数微积分、概率论与信息论的主要知识，使得全书体系完整自恰。 本书适合作为人工智能等相关专业学生的教材，也可以为从事人工智能相关工作的科研人员和读者提供参考。
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。
开启创意之门:AIGC创作一本通
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AIGC（人工智能生成内容）的兴起使大量低成本的构思、设计的实现和精美的演示文稿、图片、视频、动画的制作成为可能。现在互联网上出现了不少由AIGC技术生成的高质量内容，如生活、哲理、心理、知识、技能类短视频，得到了观众的高度认可。 本书是为致力于创作高质量内容的读者而精心编写的，以系统化、结构化的思维，将策划和制作高质量内容的知识、技能和工具有组织、有条理地编写出来，供读者学习。 本书适合想要创作高质量、有品位的互联网内容创作者（图片生成、短视频制作等）阅读，也适合热衷传播知识和技能的知识工作者（知识付费、课件制作等）阅读。
十倍速开发:AI时代的Cursor编程手记
促销价:￥28.74|￥89.80
本书是基于 Web 的博客系统 BlogN 的开发过程，采用人与 AI 工具对话的形式，记录 AI 辅助编程工具 Cursor 在实际项目开发中的应用过程。书中不仅展示 AI 工具在技术决策、代码生成和问题解决及优化方面的强大能力，还深入探讨 AI 工具的特性、*佳实践及 AI 技术对传统编程的冲击。通过具体的案例，本书揭示 AI 工具在编程中的优势，如快速生成高质量代码、处理复杂逻辑等，同时也指出其局限性，如对复杂问题理解不足、可能出现错误和幻觉问题等，还示范如何通过自然语言指令驱动 AI 工具完成任务，如何对生成的代码进行审查和优化，以及在 AI 工具失效时如何及时介入并解决问题。这些内容将为读者传达*新的 AI 辅助编程理念并提供宝贵的实战经验，帮助读者理解如何在实际开发中合理利用 AI 工具，提升开发效率。 全书共 15 章，详细描述从项目规划、技术选型、开发环境搭建，到各个功能模块的实现及*终的性能优化和测试的全过程，不仅涵盖后端服务的搭建、数据库设计与优化，还涉及前端界面的开发和用户体验的提升，*展示与传统编程过程不同的人与 AI 工具协同的开发方式。 本书面向有经验的软件开发者，尤其是那些希望在 AI 时代提升开发效率、掌握新开发方法的专业人士。无论是在个人项目中寻求*开发，还是在大型团队中探索新的协作模式，本书都能为读者提供实用的指导和启发。
C++对象模型详解
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本书基于GCC Clang编译器深讲解C 对象模型的相关知识，涵盖C 对象的内部工作原理及底层的汇编实现机制。 本书先介绍对象模型的基本概念，并引两个用于研究C 代码实现的源工具一cppinsights和 Compiler Explorer。着，依次讲解C 数据语义学，即编译器如何布局C 对象模型中的数据成 C 函数语义学，包括编译器如何实现C 中的多态、如何调用虚函数等;C 构造、析构语义学，涉及编译器对 C 对象的构造和析构方式，包括全局对象和静态局部变量的构造等内容;C 异常处理，包括GCC中异常处理的实现方式及实践准则;C 运行时类型识别(RTTI)的实现原理，包括 dynamic_cast算法的具体实现;C Name Mangling规则，包括GCC对C 代码中各个名称的编码方式。 本书适合有意深理解C 对象模型、了解C 代码底层实现的读者阅读。阅读本书需要具备一定的C 基础知识。
计算机视觉实践教程:基于PyTorch
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本书内容分为两部分：计算机视觉实践和实践参考代码及解析。其中，计算机视觉实践部分涵盖计算机视觉实践基础、软件环境安装及图像显示、滤波处理与多层特征表达、图像特征提取与可视化、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能目标识别与跟踪、点云语义分割、点云三维重建和视觉语言模型；实践参考代码及解析部分则提供了计算机视觉实践部分的实践参考代码及解析。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程及电子类专业的本科生、研究生和教师的实践参考书，也可作为计算机应用工程领域开发人员的参考资料。对于未接触过计算机视觉先行课程的读者，本书提供了易于理解和循序渐进的学习路径，帮助他们掌握计算机视觉的算法实践。
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。
编写整洁的Python代码(第2版)
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这是一本介绍如何实现Python代码整洁的书，主要介绍如何使用Python 3.9引的新特性提升编码技能。此外，本书还介绍了以下内容：通过利用自动化工具建立高效的发环境，利用Python中的魔法方法来编写更好的代码，抽象代码复杂性并封装细节，使用Python特有的特性创建高级的面向对象设计，通过使用面向对象设计的软件工程原则创建强大的抽象来消除代码重复，使用装饰器和描述符创建特定于Python的解决方案，运用单元测试方法有效重构代码，以及通过实现整洁的代码库为构建坚实的架构下基础等。 本书对新手程序员和有经验的程序员同样适用，也适合想通过编写Python代码来节省成本和提高效率的团队领导、软件架构师和高级软件工程师参考。当然在阅读本书前，读者应掌握一些Python基础知识。
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。
数据存储架构与技术(第2版)
￥57.47
本书介绍数据存储架构与技术，涵盖存储盘与存储介质、存储阵列、存储协议、键值存储、文件系统、网络存储体系结构、分布式存储系统、存储可靠性、存储安全、数据保护等基础内容，对存储维护、存储解决方案、存储技术趋势与发展等主题行了深讨论，以新的研究成果作为案例，同时提供习题帮助读者加深对数据存储的理解与运用。 本书适合计算机及相关专业高年级本科生或研究生阅读、学习，同时也可供相关专业技术人员参考。
Python算法交易实战
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本书由浅深地讲解了算法交易的相关知识，先从基础知识和环境配置讲起，其次讲解如何通过编程完成交易信息的生成与交易策略的实施，随后介绍众多算法交易策略，以及如何管理算法策略中的风险，然后带领读者用Python建立自己交易系统，并迎算法交易的深层挑战。 全书共分为10章，包括算法交易的基础原理、通过技术分析解读市场、通过基础机器学习预测市场、人类直觉驱动的交易策略、复杂的算法策略、管理算法策略中的风险、用Python构建交易系统、连到交易所、在Python中创建回测器、适应市场参与者和环境。
