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商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
Linux内核观测技术BPF
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本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
零基础入门学习C语言——带你学C带你飞(微课视频版)
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《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》提倡“理解为主，应用为王”，通过列举一些有趣的例子，让读者在实践中理解概念。《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》从变量、数据类型、取值范围等基本知识始讲解，深介绍分支与循环，讲到指针的时候，分散难，依次讲解数组与指针、函数与指针、结构体与指针，每个知识结合恰当的实例行演示，环环相扣，内容详尽。 编程知识深似海，小甲鱼没办法仅通过一《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》将所有的知识都灌输给读者，但能够做到的是培养读者对编程的兴趣，提高编写代码的水平，锻炼自学的能力。 《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》贯彻的核心理念是：实用、好玩、参与。 《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》适合学习C语言的门读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友。
有效竞品分析:好产品的竞品分析方法论
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这是一部极具实战性和技巧性的竞品分析方法论著作，是作者近20年来在互联网、金融、通信等行业工作经验的总结。书中明确提出了“做产品遵循的不是规则论，而是博弈论，好产品被竞争对手干掉的不计其数”的观，从流程、工具、方法、模板、案例等5个方面总结出了一套系统的竞品分析方法论。这套方法论在华为、中国移动、中国电信、中国平安、中国人寿、用友、东软、创维、美的、EMC等超过100家中外知名大型企业中被广泛使用，备受称赞。 全书一共6章，主要包含以下几个方面的内容： *、全面认识竞品分析 包括竞品分析的内涵、外延、意义、时机、方法论框架和知识体系； 第二、竞品分析的流程和步骤 完整的竞品分析流程包含“明确目标→选择竞品→确定分析维度→收集竞品信息→信息整理与分析→总结报告”这6步，详细讲解了每一步的操作方法、技巧、注意事项； 第三、竞品分析工具箱 详细介绍了各种实用的竞品分析工具，包括精益画布——做产品商业模式分析，建立产品全局观；竞品画布——把竞品分析的流程固化在一个模板上，帮助新人上手；战略画布——帮助做产品差异化。 第四、竞品分析方法 总结了近10种竞品分析方法，如比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、加减乘除法等，每一种方法都有各自的适用场景。 第五、竞品分析报告 讲解了如何撰写一份的竞品分析报告，包括竞品分析报告的结构和形式、撰写方法、撰写建议等内容。 第六、竞品分析阶 从企业经营层面讲解了竞品分析的高阶知识，包括如何制定竞争策略、小公司如何应对巨头、“抄超钞”产品方法论，以及反竞品分析的方法等。 第七、模板和案例 在竞品分析的流程、工具、方法、报告、阶等各个知识上，都提供了大量的可直使用的模板和案例，实战性极强。
企业级业务架构设计:方法论与实践
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这是一部从方法论和工程实践双维度阐述企业级业务架构设计的著作。 作者是一位资深的业务架构师，在金融行业工作20年，有丰富的大规模复杂金融系统业务架构设计和落地实施经验。本书在出版前邀请了微软、亚马逊、阿里、百度、网易、Dell、Thoughtworks、58、转转等10余家企业的13位在行业内久负盛名的资深架构师和技术专家对本书的内容行了评，一致好评推荐。 作者在书中倡导“知行合一”的业务架构思想，全书内容围绕“行线”和“知线”两条主线展。“行线”涵盖企业级业务架构的战略分析、架构设计、架构落地、长期管理的完整过程，“知线”则重关注架构方法论的持续改良。 全书分为五个部分： 业务架构基础篇（第1～3章） 介绍了业务架构的发展历程、作用、与IT架构的关系，以及业务模型的相关知识。 业务架构设计篇（第4～7章） 详细讲解了战略分析、对标分析、组织结构的影响、业务架构设计方法、标准化方法，并以一个虚拟案例综合演示了业务架构的设计过程。 业务架构落地篇（第8～13章） 演示了业务架构方案制作、基于业务架构的实施、项目完成后的管理机制，比较了与敏捷发的异同，集中讨论了企业级项目的实施困难，*后以一个设计实例展示了业务架构设计对提升企业发效率的作用。 架构方法改良篇（第14～16章） 系统总结了如何行面向构件化的业务架构设计、如何构建轻量级架构设计工具、如何基于构件模型提升传统企业产品创新效率，该部分属于对之前方法的改良设想，需要读者对此多加思索，切勿生搬硬套。 业务架构与中台篇（第17章） 将业务架构设计方法与当前热——“中台”模式行了对比，“传统”方法并不一定会因新技术、新概念的发展而黯然失色，对方法论的深探索和积极思考往往会让“传统”焕发新的“生命力”，深度思考比追逐热更重要。
基于深度学习的自然语言处理
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将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。
用户画像:方法论与工程化解决方案
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这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、发和落地解决方案等方面有丰富的经验。 全书一共9章： 第1~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据发、发性能调优、作业流程调度等； 第7章讲解了如何对用户画像行产品化，为工程实践提供解决方案； 第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用； 第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
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本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书，你将学会： 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API（v4.0.0） 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM） 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师
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内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难以及针对性的数据分析方法论、应用商店如何做数据分析和效果优化、多广告推广渠道综合效果评估和统筹优化的问题。 第8章对互联网广告这一商业生态行梳理，为广告优化师的个人成长提供了有价值的参考建议。
网络爬虫原理与实践:基于C#语言
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本书基于C#语言介绍网络爬虫发的基本原理、技巧和应用实例，适合网络爬虫发的爱好者和研究者阅读。读者*好具备一定的编程基础，或者正在学习C#编程，以便更好地理解本书的内容。 本书具有以下特： 1）内容简明、由浅深。本书不追求内容上的面面俱到，而是围绕网络爬虫的核心环节，介绍其基本原理和实现方法，并行适当的功能扩展。与其他同类书籍相比，本书篇幅适中，适合初学者阅读。 2）实例丰富，代码翔实。书中尽量选择逻辑简明、功能完整的典型实例，从需求、设计、实现的角度分别行介绍。而且，几乎所有实例都给出了主要实现代码，并对关键代码行了详细注释，方便读者行实践。
OpenCL异构并行计算:原理、机制与优化实践
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本书一共分为4个部分：第1章介绍并行计算的沿革与现状。第2章介绍了OpenCLC语言的相关语法。第3章到第5章讲解了OpenCL运行时口及其功能。第6章讲解了OpenCL更底层的工作机制，并结合当前主流的GPGPU做详细分析。第7章到第11章则是以四个实际常用算法来介绍如何用OpenCL做加速并行计算。通过阅读本书，读者不仅能全面掌握OpenCL的常规用法，而且还能深了解OpenCL的运作机制，如何将计算设备的性能发挥到极致。这样就可以充分利用硬件特性来调整算法，使得计算速度能达到峰值。
Java自然语言处理(原书第2版)
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本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的，然后探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后，读者将始对不同的输和任务执行NLP，例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP，以及其他内容。在本书的*后，读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
物联网安全(原书第2版)
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*部分：基本概念。包括第1章和第2章，介绍物联网的基本概念、面对的威胁，以及主要分析方法。 第二部分：物联网安全保障。包括第3～5章，分别从发、设计、运维角度对如何保障物联网安全行了介绍。 第三部分：密码学基础知识及其在物联网中的应用。包括第6章和第7章，首先对密码学的基础知识行了介绍，然后介绍了物联网的身份标识与访问控制解决方案。 第四部分：专题要。包括第8～11章，针对物联网特，从隐私保护、合规性监管、云安全、安全事件响应与取证等人们较为关心的问题行了专门的介绍。
零基础学:微信小程序开发
￥51.35
本书介绍了微信小程序常用组件的使用、常用API的使用、事件的监听和处理、数据的交互与处理等，并提供了多个实战项目的发和讲解，使读者能够快速学习微信小程序的知识、发流程、项目结构、发思路，熟练使用微信小程序发工具的各个功能面板。本书适合零基础的发人员，以及想要学习微信小程序发的其他从业人员。
OpenCV项目开发实战(原书第2版)
￥51.35
本书涉及各种基于计算机视觉、机器学习，以及多种应用程序框架的项目。为了让你能够在各种桌面系统和树莓派上构建应用程序，本书支持从2.7到3.7的多种Python版本。对于Android应用程序发，本书还支持Android Studio中的Java以及Unity游戏引擎中的C#。本书将从詹姆斯·邦德获得灵感，给你的日常生活增添一冒险色彩，并将计算机视觉带你的生活中。你可以利用分析障碍物、人或猫的智能摄像头系统保护你的家和车。除此之外，你还将学习如何训练一个搜索引擎肯定或否定它所找到的图像，以及如何建立一个能够与你对话，并对你的肢体语言做出反应的移动应用程序。 学习完本书之后，你将掌握发应用程序和计算机视觉的知识及技能，*终，你会成为相关领域的专业人士。 通过阅读本书，你将学到： 检测运动并识别手势，而控制一个智能手机游戏。 检测汽车头灯，估计头灯之间的距离。 检测和识别人脸及猫脸来触发报警。 放大在实时视频中的运动，显示心跳和呼吸。 检测在一个实际场景中绘制的形状，行物理模拟。 用Python 3为桌面和树莓派构建OpenCV 4项目。 在Android Studio和Unity中发OpenCV 4 Android应用程序。
Odoo快速入门与实战:Python开发ERP指南
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本书包括基础篇、研发技术篇和实战篇，按照由基础到阶，再到实战的顺序讲解。基础篇涉及Odoo简介、Odoo的安装与配置、Odoo应用概览、Python基础和PostgreSQL基础。通过本篇的学习，可以让读者快速掌握Odoo二次发所需具备的基础知识。研发技术篇是本书的核心内容，涵盖了搭建模型的基础知识、模型建设阶内容、ORM介绍以及后端视图的介绍。另外还包括了数据的导和导出功能，以及安全设置等内容。在本篇的介绍过程当中，一直按照bug管理系统的发为主线，从简单功能一直到整个系统完整上线，读者可以按照书中的代码，一步一步来实现该系统。实战篇则是对前面知识的融会贯通和提升，针对一个完整的培训行业管理系统的发行讲解，其系统的复杂性和难度都要比第二篇增强。
手机安全和可信应用开发指南:TrustZone与OP-TEE技术详解
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TrustZone技术是一种提高ARM芯片安全性的技术，OP-TEE是基于ARM的TrustZone技术搭建的可信执行环境。两者的结合可为系统软件提供硬件级别的安全保护。本书主要分为4篇，总计25章，第壹篇介绍了TrustZone技术的背景、实现原理、系统基本框架以及OP-TEE发环境的搭建；第二篇分析了OP-TEE在REE和TEE中各组件的作用和联系，为将OP-TEE集成到基于ARMv7/ARMv8处理器的发平台下基础；第三篇详细介绍OP-TEE内核的中断处理、线程管理和通信等主要功能的实现原理，使读者对TEEOS的架构设计有一步的认识；第四篇介绍基于OP-TEE在加密、解密、安全存储、在线支付等方面的实际应用，以及如何发基于OP-TEE的可信应用程序和安全驱动软件。
策略产品经理实践
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这是一本全面梳理策略产品经理知识图谱、系统总结策略产品经理方法论、深挖掘策略产品经理技巧的著作。策略产品经理是产品经理领域的一个细分的新兴岗位，正在逐渐成为产品经理岗位的核心。 作者在策略产品领域有多年的经验，不仅从0到1主导过30余个产品项目，而且经理了一个产品从日活3500万到日活过亿的全过程，经验非常丰富，本书得到了行业里多位产品专家的高度评价。 本书共一共6章： 第1章从宏观的角度对策略产品经理的定义、分类、职责、发展前景、工作内容等做了全面介绍，帮助新人全面认识这岗位； 第2章首先讲解了内容推荐以及推荐系统的基础知识，然后详细讲解了各种不同形式的内容产品的推荐策略； 第3-5章深地讲解了策略产品经理能力模型中*核心的评估能力，包括主观评估、多变量数据分析和ABtest技能，这3项能力是项目评估的3个重要组成部分； 第6章通过案例分析的方式针对7种常见的策略产品相关的问题给出了解决方案，同时总结了其中的“术”，有非常大的实践参考价值。
PyTorch深度学习实战
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PyTorch是一个崭新的、轻量级的、以Python为优先发语言的深度学习框架。PyTorch由Facebook发，以其灵活性和高效性迅速成为深度学习专家的*。 PyTorch可以帮助你快速完成深度学习模型的发。 本书介绍了如何基于PyTorch框架实现主要的深度学习模型。本书从简单的神经网络始，内容涵盖了CNN、RNN、GAN和强化学习。你也可以基于PyTorch框架构建深度学习工作流，把基于Python构建的模型迁移到更高效的TorchScript，并使用复杂的工具将其部署到生产环境中。 如果你想成为深度学习专家，那么本书很适合你。 通过本书，你将学习使用PyTorch来构建： 简单神经网络——基于PyTorch高阶函数、优化器及更多方法来构建神经网络。 卷积神经网络——构建高级计算机视觉系统。 循环神经网络——处理自然语言和音频等序列数据。 生成对抗网络——创建包含简单GAN和CycleGAN模型的新内容。 强化学习——发能解决诸如自动驾驶和游戏博弈等复杂问题的系统。 深度学习工作流——基于PyTorch及其实用程序包，通过深度学习工作流将想法有效地用于生产。 生产就绪模型——将模型包以用于高性能生产环境。
数据分析思维:产品经理的成长笔记
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随着互联网的发展，“大数据”被置于越来越重要的位置，但很多企业对于这个概念的理解都聚焦在怎样获得更多的数据、更强的算法和更快的系统，而对于在“大数据时代”中应如何去提升员工运用数据的能力，如何培养员工用多维的视角审视数据、辩证地分析数据之能力，却少有文献提及。本书从如何建立正确的价值观始，展示了培养多维度分析数据问题，以及养成数据分析习惯的方法；并从产品的设计、优化与数据分析的关系等角度，介绍了在数据分析道路上可能会遇到的各种陷阱，以及应对这些陷阱的方法。除此之外，本书还从其他的维度介绍了“跨界”对于数据分析的重要性，介绍了生活中的一些数据分析案例，以及在这个变革时代，个体和组织所应做好的一些准备工作。 本书涉及的内容范围较广，有些内容看似与数据分析“毫不相关”，但正是这些不相关的跨领域知识，让你可以在数据分析领域做出更多有价值的案例。
算法精解:C语言描述
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本书是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中常用的技术——指针和递归，后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书下坚实的基础；第二部分对表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构行了深阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法行了精辟的分析和讲解。 本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜：具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码，在很多数据结构和算法的实现过程中，有大量细节问题是伪代码不能解决的；每一章都有精心组织的主题和应用；全部示例来自真实的应用，不只是一般的练习；对每种数据结构、算法和示例都行了详细分析；每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答，旨在强调这一章的重要思想…… 本书中的代码尤为值得强调：所有实现都采用C语言编写，所有代码都优先用于教学目的，所有代码都在4种平台上经过完整测试，头文件记录了所有公共的口，命名规则适用于全书所有的代码，所有的代码都包含大量注释…… 本书内容包括： · 数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构：表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法
