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深度强化学习--算法原理与金融实践入门
￥48.30
深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者一步深探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
系统集成项目管理工程师默写本(双色)
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《系统集成项目管理工程师默写本》由曾多次参与软考命题工作的薛大龙教授担任主编。薛老师非常熟悉命题形式、命题难度、命题深度和命题重，了解学生学习过程中的痛。 《系统集成项目管理工程师默写本》是专为参加系统集成项目管理工程师的考生编写的，因为在备考过程中，很多考生反映不知道考试的重有哪些，同时反映因离学校多年，记不住这些知识。有句话“好记性不如烂笔头”，因此编者结合自己二十多年的软考面授经验，组织编写了本书，考生可以根据本书的章节内容，每天行背诵和书写，渐渐积累知识。 使用《系统集成项目管理工程师默写本》行备考复习，不仅可以加深对知识的记忆和理解，提高做题准确性，还可以锻炼思维，便于复习和回顾，激发学习动力，以及检测学习成果。希望考生充分利用《系统集成项目管理工程师默写本》这一有效的学习工具，通过自己的努力，快速掌握知识，顺利通过考试。
HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战
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本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括基础的工具集的用例演示，也包括具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。 本书共14章，分为工具集基础用例演示篇（第1~6章），详细讲解HuggingFace工具集的基本使用方法。中文项目实战篇（第7~12章），通过几个实战项目演示使用HuggingFace工具集研发自然语言处理项目的一般流程。预训练模型底层原理篇（13~14章），详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。 本书将使用简单浅显的语言，带领读者快速地了解HuggingFace工具集的使用方法。通过本书中实战项目的学习，读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过本书中预训练模型底层原理的学习，能够让读者知其然也知其所以然，做到融会贯通。 本书适合有PyTorch编程基础的读者阅读，也适合作为对自然语言处理感兴趣的读者的参考图书。
机器人简史(第三版)(全彩)
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《机器人简史》（第三版）介绍了机器人发展的历史、态势和趋势，以简明扼要、通俗易懂、图文并茂的形式向读者展了一幅波澜壮阔的机器人世界的画卷。希望本书能为机器人领域的研究者和对该领域感兴趣的读者提供有益的借鉴与启示。
Python机器学习实践
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本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
数字王国里的虚拟人——技术、商业与法律解读
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本书是一本兼具深度和广度的跨专业领域的科普读物，全书以案例形式，用轻松有趣的笔触向读者传递了科技的魅力。全书内容分三部分：虚拟人在现代社会的市场前景、虚拟人的关键技术解读，以及虚拟人产业的相关法律法规。对于市场前景部分，本书详细描述了虚拟人的多元化种类、投资领域的火爆趋势，以及元宇宙与虚拟人产业链的构建；对于关键技术解读部分，本书则聚焦于虚拟人的关键技术解析、系统整合策略，以及展演与IP运营的新模式；对于相关法律法规部分，本书则详细解读了虚拟人产业的相关政策和法律监管，强调了知识产权保护的重要性，并探讨了虚拟人合规的热点问题。本书适合虚拟人、元宇宙和虚拟现实等行业的专业人士阅读，也适合对虚拟人技术和产业感兴趣的广大科技爱好者阅读。
射频功放非线性建模分析与预失真算法研究
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本书是著者及所带领团队近10年来在射频功放建模（包括神经Volterra级数建模，神经网络建模，X参数建模），非线性分析方法和功放预失真技术等方面取得的一系列成果总结。全书分10章，包括功放行为模型和预失真技术的研究现状概述、功率放大器非线性特性、功放行为模型与非线性分析基础、功放预失真概述、Volterra级数功放建模、神经网络功放建模、X参数功放建模、其他功放建模、非线性电路分析方法以及预失真算法与应用。本书全面总结了功放模型、建模方法及其算法，功放非线性分析谐波平衡法及其算法，预失真算法、技术及应用，为系统仿真分析、预失真系统搭建等提供了精确可靠的模型及其分析方法。
TensorFlow语音识别实战
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本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐，从搭建环境始，逐步深理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的**。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者的参考书，同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。
MATLAB R2020a入门、精通与实战
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势道术:产品经理成长之路
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本书分为六大章节，1：什么是产品；2：取势：行业分析；3：明道：需求分析；4：优术：产品分析；5：确定性；6：产品思维重在提升认知。希望在两个方面提升产品经理的能力与认知，1：对工作中具体的产品，深浅出的剖析内在逻辑和深层动因，从势、道、术的层面拆解产品该如何设计、管理、不断迭代步；2：提出一个新的理念：，产品经理重要的产品不是做了一亿DAU的App，重要的产品是自己，通过产品管理的思路，用每一章，探讨产品经理在职场与自我的成长之道。
Python编程基础与自动化测试
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本书主要讲解Python编程基础知识，以及基于Python的自动化测试知识和实践。特别结合自动化测试工作的实际场景，从单元测试、口测试、UI测试三个层级，向读者讲述Python的相关知识和测试技巧。这些内容主要关注Python语言的基础知识的学习和掌握，对于每一名希望快速掌握一门计算机语言的学习者都是适用的。 本书关注学习，重视练习，学练结合，每个章节分为多个主题，这些主题又可分为前后两部分，前半部分会对知识行详细的介绍，后半部分需要读者边阅读边练习，在练习中检验学习的成果。创新的"闯关式”学习方法，可以让读者通过实践快速掌握Python编程和自动化测试方法。随书附超值的《跟阿奎学Python编程基础》在线视频课程，以及包含书中实例源代码等丰富学习资源的电子资源包。 本书适合所有对Python语言和测试感兴趣的软件发人员、测试人员，也适合高校计算机专业学生补充学习、扩充视野。
TensorFlow 2.0深度学习应用实践
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本书内容分为22章，包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络介绍、反馈神经网络的理论基础，深度学习模型的创建以及相关特性介绍等内容，并在本书各个模型部分特别介绍了模型调参的初步知识。本书强调理论联系实际，着重介绍了TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集供读者使用，也以代码的形式实现了深度学习模型实供读者参考。
Python人工智能
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本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热应用，每一个知识都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为*化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等行全面、深的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重介绍深度学习源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作，详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例，包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面，从简到难，可以作本书配套的实验教学内容。 本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书，也可作为从事人工智能研究与发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。
Word/Excel/PPT/PS就这么**
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中台产品经理宝典：从业务建模到中台设计全攻略
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当下的互联网产业已经了一个相对成熟的阶段，此时决定企业竞争力的关键因素已变成效率。因此如何用*的成本完成*多的产出就成为互联网公司的新目标，而中台战略实际上就是达成这个目标的*可行性方案。所以每一位想把握行业前沿趋势的产品经理就面临着新的技能要求——必须掌握中台的设计理念。本书从中台产品经理视角出发来解读中台的概念与功能，以讲述如何设计中台产品为核心，将笔者在多个中台项目的产品设计经验总结成一套可复用的中台建设模型——MSS建设模型，来帮助想学习中台搭建的产品经理们。笔者依据这套建设模型讲述了一个完整的大型企业的中台产品建设案例。该案例在复杂的、多条业务线高耦合的背景下，带领大家从0到1搭建起企业的完整中台体系（业务中台 数据中台 技术中台），以加深大家的理解。同时本书还总结了多个在中台产品实战分析中常用的方法论，方便各位中台产品经理以及对中台感兴趣的互联网人在设计自己的中台方案时直参考与借用。
Python青少年趣味编程
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本书通过50个趣味十足的游戏及活动为10岁及以上的孩子们讲述了Python的基本技巧。通过对本书的学习，孩子们可以从掌握编程的基本代码块到写出自己的代码。有趣的游戏实例，生动的图文讲解，交互式的课程设计，让编程不再只是枯燥的代码，而是有趣的思维活动。
基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)
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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅深地介绍了使用Python语言编程发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的门知识。 本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程发的门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书，针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。
从数据科学看懂数字化转型——数据如何改变世界
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数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数据科学原理、数据科学技术、数字化业务实践，以及数字化产业目标四个主要部分。 数据科学原理部分（第2章）主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分（第3~6章）主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分（第7~8章）讨论企业数字化中的实施落地问题、数字化人才和组织架构，以及不同行业数字化应用的典型场景；数字化产业目标部分（第1章）介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义。 本书适合关注数字化转型话题的数据挖掘、数据分析、数据系统研发等相关行业技术人员，也适合对数据科学感兴趣的数字化转型管理人才和业务专家，并可作为数据产业创业者和研究人员的参考书籍。
这才是BI该做的事:数据驱动从0到1
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本书以 BI 负责人的视角介绍 BI 分析师的核心工作和应具备的核心技能，并分析 BI 创造价值的专题，理论和实例并重。全书分为四部分： 第一部分（第 1、2 章）为 BI 概述与团队组建，从介绍 BI 分析的基本概念说起，包含BI 职责与数据驱动的概述，以及组建团队时需要考虑的能力模 型、团队选型、团队管理。第二部分（第 3、4 章）为 BI 体系搭建基础知识，包括数据获取与管理，指标体系的概念、设计模型与使用场景。第三部分（第 5 ～ 9 章）为 BI 创造价值专题，包括增长、价值主张、盈利、体验、风控五大专题。第四部分（第 10、11 章）为回顾与展望，从衣、食、住、行、学五个方面回顾数据已经带来的变化与未来可预期的变化，最后从化的视角探讨应对人工智能范式转移的策略。 对于想要通过数据驱动业务、改善决策质量的互联网从业者来说，本书应该是一本非常实用的参考书。
云服务器运维之Windows篇
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“阿里云数字新基建系列”丛书包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一重磅作品。 《云服务器运维之Windows篇》是阿里云上Windows服务器使用及实践的技术结晶，全书共11章，分为三篇，篇为基础篇，主要介绍在阿里云上使用Windows系统的运维操作和实践；第二篇为阶篇，主要讲述Windows各类典型问题以及线上有代表性的真实案例；第三篇为终极高手篇，主要介绍常用的调试工具和调试方法，包括用调试工具分析CPU性能等问题，通过调试工具解决死机问题等。
阿里云数字新基建系列：云原生操作系统Kubernetes
￥48.30
阿里云数字新基建系列包括5本书，题材涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一套重磅作品！本书是阿里云容器服务产品线上实践的技术沉淀，主要包括理论篇和实践篇两部分内容。理论篇注重理论介绍，核心是Kubernetes on Cloud，即着重介绍Kubernetes和阿里云产品的结合。实践篇是疑难问题的诊断案例，希望通过案例来和读者分享Kubernetes深度问题诊断经验。 我们相信，Kubernetes on Cloud是未来十年云原生应用的底座，在这个底座之上势必会产生无数创新和实践，所以我们希望这本书可以对此技术的发展产生些许推动作用。
