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纳米忆阻器与神经形态计算
￥53.40
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。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
￥53.40
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。
HarmonyOS应用开发:快速入门与项目实战
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本书为HarmonyOS应用程序发门书，以基础知识和实例相结合的方式系统地介绍了HarmonyOS应用程序发的常用技术、相关经验和技巧等。 【本书共分为9章：】 第1章从宏观的角度对HarmonyOS行简要的介绍； 第2章详细介绍了HarmonyOS移动应用发的门知识； 第3章通过一个计算器案例详细讲解HarmonyOS App发技能； 第4章通过一个通讯录的案例一步学习了利用Java UI框架发App的功能、线性布局和相对布局的混合使用，以及实现使用日志印和Toast信息提示等功能； 第5章同样也是一个通讯录的案例，讲解了利用JavaScript UI框架发App的功能以及hml、css和js文件的编写，并且着重讲解了JavaScript发的FA如何与Java发的PA行数据交互，以及如何通过fetch模块与服务端行HTTP网络交互等内容； 第6章通过一个相册的案例，重讲解了HarmonyOS权限控制的概念和动态权限申请的使用流程，同时讲解了如何读取系统相册数据库中的数据并行UI渲染； 第7章通过一个封装视频播放器的案例，完整梳理了发视频播放功能的相关流程和知识； 第8章讲解了如何在真机下行应用调试，以及分布式任务调度发的流程、动态权限申请等内容； 第9章介绍了一些常用的HarmonyOS第三方组件，包括UI布局类、控件封装类、动画播放类、音视频处理类、发框架类以及工具类等内容。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
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本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
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。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
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这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
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。
ROS机器人编程实践
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本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步发高度智能自主机器人的能力。本书适合机器人技术人员和业余爱好者阅读。
Serverless从入门到进阶:架构、原理与实践
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-本书的核心思想是，企业要想长久且健康地存活，需要正确理解自己的客户、产品和销售方式，在不同发展阶段，选择适合自己的会计利润、经济利润或现金利润作为战略目标。 本书从理论与实践双重维度，深度剖析一家公司在不同发展阶段该如何去做正确的经营性思考，如何从战略上设计公司的长期发展规划和目标，从哪些角度管理可以让公司的日常运行和工作更轻松。作者邀请了15家企业，从12个利润创造视角，分享利润创造过程。这15家企业在其所属行业处于冠军位置，它们靠严谨的利润思维，实现了商业上的成功。
零代码实战:企业级应用搭建与案例详解
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深度揭秘在面对新物种、新商业、新颠覆者不断涌现的市场环境中，微软、微软、Salesforce等企业如何走出商业和产品周期的危机，如何寻找新的业务和利润增长。作者提出了一套关于产品创新、业务组合、商业执行、企业管理等系统而又完整的工具和方法论，从而帮助企业不断走向新的成功。
云边协同大数据技术与应用
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本书以云边协同技术的发展历程为线索，介绍云边协同技术体系，具体内容组织如下。 第1章以云边协同技术为线索，首先介绍云计算与边缘计算的发展历程，然后梳理云边协同技术的发展，并详细介绍云边协同数据处理系统发展过程中的驱动因素，以及数据处理在云边协同架构下的模式演化和未来的复杂应用的潜在计算模式。 第2章详细介绍云边协同环境下的数据预处理技术，对云边协同环境下需要处理的数据具有的多样性、异构性、限制性、稳定性和高吞吐等特做了介绍，然后对数据清理、集成、归约等预处理技术以及典型批流融合处理架构和系统行详细介绍，后展示了典型技术案例SlimML。 第3章具体介绍边缘智能技术，包括边缘训练前沿技术（如通信销优化、梯度计算优化等）和边缘推断前沿技术（如模型压缩、模型分割、多模型并行、多模型流水线等）。 第4章着重介绍物联网与边缘智能数据安全隐私，从数据安全与隐私技术的起源和发展讲起，对云边协同环境下的数据安全挑战行总结，后详细介绍实现数据安全与隐私保护的差分隐私技术、安全多方计算技术、同态加密技术和区块技术，并展望了未来的数据安全与隐私保护技术。 第5章从实际的云边协同应用出发，详细介绍视频、工业互联网和智慧城市场景中的典型云边协同技术及其面临的挑战。 本书的读者对象主要包括大数据应用发人员、大数据运维工程师、高校和研究院大数据方向师生以及源软件爱好者。
Java网络编程实战
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本书全面介绍如何使用Java发网络程序，将学习使用Java的网络类库既快速又轻松地完成常见的网络编程任务。本书共11章，主要内容包括： TCP/IP协议基础、搭建Windows下的Java网络发环境、搭建Linux下的Java网络发环境、本机网络信息编程、Java多线程编程、TCP套字编程、FTP网络编程、UDP编程和即时通信系统的设计、网络服务器设计、网络性能工具IPerf的使用、IPv6编程等。 本书适用于所有Java编程人员，包括Java初学者和资深Java发人员。本书还可作为高校的Java教材以及企业的Java培训教材。
Koa开发:入门、进阶与实战
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这是一本能指导你零基础掌握Koa完整知识体系并深理解Node.js难的著作，将带领你在成为全栈工程师的道路上迈出坚实的一步。 本书作者是字节跳动抖音电商团队的前端架构师，曾利用Koa和Node.js等技术从零发过一款可对标Egg的BFF框架，并在生产环境中能支撑上千个线上服务，在Koa和Node.js方面积累了丰富的经验。 这本书以门、阶、实战为学习曲线，从基本用法、底层实现、常见场景解决方案、难和重等等角度对Koa和Node.js行了详细的讲解。 主要包括如下如下知识： （1）Koa的基本概念和完整用法，构建完整的Koa知识体系； （2）Koa的源码实现和底层原理分析； （3）Koa在实际业务中遇到的问题及其解决方案； （4）从零搭建一个企业级BFF框架； （5）BFF框架的架构设计、工程建设以及常见业务场景的解决方案； （6）Node.js中比较常见但难以理解的概念和知识； （7）Node.js底层架构解析。 全书有大量实例和代码，能帮助读者在实践中迅速从新人成长为高手。
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。
面向对象的思考过程:原书第5版
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本书是一部独具特色的面向对象技术著作。书中结合代码示例生动透彻地讲述了面向对象思想的精髓，让读者真正学会以对象方式行思考。本书共15章，在结构上可以分为两部分：第壹部分包括第1~10章，探讨面向对象的基本概念，比如封装、多态、继承等；第二部分包括第11~15章，专注于将这些概念应用于一些通用的面向对象技术中，并结合了一些实用的应用程序。
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。
数字时代的问卷调查:LimeSurvey的综合应用(社会科学研究方法系列丛书)
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本书探讨了如何在数字时代超越传统的纸笔问卷调查，采用拥有广大全球用户的LimeSurvey问卷调查系统，创新性地展电子化、网络化、系统化的问卷调查项目。 本书系统全面地介绍了如何通过LimeSurvey创建和优化电子问卷、启动问卷调查项目、行问卷调查项目管理和数据管理，说明了将LimeSurvey应用到具体的问卷调查项目中的各应用要和使用技巧。 除了全面展示LimeSurvey作为通用型电子问卷引擎和问卷管理系统的功能外，本书还一步探讨了如何发挥LimeSurvey系统的优势，将其应用于网络化和数字化时代中的面访调查、电话调查、网络调查、混合模式调查等各种场景，创新性地发出新的应用场景和方向，展示了LimeSurvey的多样性和灵活性。
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？
Android Jetpack开发:原理解析与应用实战
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全书共12章，首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。除此之外，还针对当下流行的Kotlin 协程和Flow行了讲解，让读者了解如何使用这些技术结合Jetpack组件写出更加优雅的代码，并演示了实战项目“出行防疫App”的实现方法。z后介绍了全新的声明式UI编程——Jetpack Compose。
