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Docker进阶与实战
￥51.35
本书基于Docker1.8版本，由浅深地将Docker技术及周边生态呈现给广大读者。第1、2章是容器技术的概述；第3～7章分别介绍镜像、仓库、网络、卷管理等容器核心概念；第7、8章介绍Docker口和安全；第9、10章是Docker的标准实现，帮助读者创建自己的镜像并理解背后的原理。第11、12章介绍Docker的集群管理及生态圈，帮助读者了解整个生态。第13、14章是Docker测试及社区发，帮助读者熟悉Docker社区的运作方式。
强化学习入门:从原理到实践
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本书以理论和实践相结合的形式深浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（*后一章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类*围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
计算机体系结构基础(第3版)
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本书由国内从事微处理器设计的一线科研人员编写而成。作者从微处理器设计的角度出发，充分考虑计算机体系结构的学科完整性，强调体系结构、基础软件、电路和器件的融会贯通。全书共分12章，包括指令系统结构、计算机硬件结构、CPU微结构、并行处理结构、计算机性能分析等主要内容，重放在作为软硬件界面的指令系统结构，以及包含CPU、GPU、南北桥协同的计算机硬件结构上。 本书可作为高等院校“计算机体系结构”课程的本科生教材，同时也适合相关专业研究生或计算机技术人员参考阅读。 本书特色 系统性。计算机系统结构研究的是“系统”而非“结构”，既要上知应用程序、编译程序和操作系统等“天文”知识，还要下知逻辑、电路和集成电路工艺等“地理”知识，把体系结构、基础软件、电路和器件融会贯通，才能做好体系结构设计。 基础性。计算机体系结构千变万化，但几十年发展下来，沉淀下来的原理性的东西不多，作者对计算机体系结构技术行了仔细的鉴别、分析、选择，仅将一些内在的、本质的东西写教材。 实践性。计算机体系结构是实践性很强的学科，作者强调要设计在“硅”上实现而非“纸”上实现的体系结构。
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。
Python爬虫开发与项目实战
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本书从基本的爬虫原理始讲解，通过介绍Pthyon编程语言与HTML基础知识引领读者门，之后根据当前风起云涌的云计算、大数据热潮，重讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，而介绍如何设计自己的爬虫应用。主要内容分为基础篇、中级篇、深篇，基础篇包括Python编程基础、Web前端基础、HTML基础知识、基础爬虫设计、强化爬虫技术等。中级篇包括数据存储、动态网站抓取、协议分析、Scrapy爬虫框架分析及实战案例等。高级篇包括增量式爬虫、分布式爬虫、人性化爬虫等框架设计。
多智能体技术及应用
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多智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支。本书介绍了多智能体建模的基本理论与技术，将基于多智能体的模型应用于自然与环境、智能城市、交通、地理信息与空间智能、社会与民生、复杂网络等，涵盖了智能交通、智能城市、地理空间智能和人工智能社会等方面的系统智能建模与问题优化求解。 本书主要面向各高等院校本科人工智能专业、计算机等专业设多智能体系统课程或相关专业设人工智能的通识核心课程需求，也可以作为研究生、科研院所科技工作者及相关企业的工程技术人员阅读参考。
增长的极限
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这本 初写于1972年的经典之作，曾因论“冒天下之大不韪”而引起激烈争议。但是几十年过去了，本书一版再版，人们也逐渐认识到其价值，低碳经济、生态足迹正在走人们的生活。 在历经三次改版后，本书更大的价值也正为人们所受，即增长应被视为广泛的，并不局限于地球和经济，我们自身的心智、所从事的各类活动，如投资等，无不有此追求。而这些行为模式也有其可能的极限和过冲。至此，本书再次成为挑战现有思维模式和行为模式的之书，是系统思考方面的典范之作。 所有对未来、人类行为、思维方式保持放心态的读者，都不可错过这本经典佳作。
数据化运营:系统方法与实践案例
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本书以互联网企业中常见数据运营场景为切，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析 代码实践这种更“地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。
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。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
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本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
零基础学单片机C语言程序设计(第3版,丛书畅销30万册,全新版隆重上市)
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单片机C51语言是目前流行的单片机程序设计语言。本书由浅深，循序渐地讲解了C51语言的方方面面。本书知识覆盖全面、结构安排紧凑、讲解详细、言简意赅、通俗易懂、实例丰富。内容包括51系列单片机发环境和流程、程序设计基础以及编程指南，并给出了一些常用的典型案例。全书分为四篇，共21章，全面详细地讲述了单片机的程序设计基础、编程指南及应用案例。首先介绍了51系列单片机的基本结构以及单片机的发概述，其次详细介绍了单片机程序设计的C51语言，然后结合单片机的硬件资源细致讲解了如何应用C51语言行编程操作，后结合实际应用，重分析了在各个领域中常用到的一些典型案例，使读者更加融会贯通地掌握C51语言，以供读者在学习和工作中行参考。在第21章中还介绍了部分常见的面试题及解答，方便读者做好职前的准备工作。
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。
Web安全防护指南:基础篇
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web安全与防护技术是当前安全界关注的热，本书尝试针对各类漏洞的攻防技术行体系化整理，从漏洞的原理到整体攻防技术演过程行详细讲解，从而形成对漏洞和web安全的体系化的认识。本书包括五个部分，部分为基础知识，这些知识对Web攻防技术理解有着极大帮助。第二部分重讲解各类基本漏洞的原理及攻防技术对抗方法，并针对个漏洞的测试方法及防护思路行整理。第三部分重讲解Web应用的业务逻辑层面安全，但由于各类Web应用的不同，因此重通过Web应用的用户管理功能手，讲解在用户权限的获取、分配、利用方面的各项细节问题。第四部分从Web应用整体视角提供攻防对抗过程中的技术细节，这在实际运维过程中有很大的作用。第五部分介绍Web安全防护体系建设的基本方法，包含常见的防护设备、Web防护体系建议、渗透测试方法及快速代码审计实践，深了解在Web安全防护体系中的各部分基础内容及展方式。
检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务（搜索、广告、推荐系统）检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史，以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能，包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等，并提供了相应的代码。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章，分为四大部分。第1部分（第1~2章）介绍了深度学习的相关理论知识；第2部分（第3~6章）介绍了业务中如何上线一个深度学习模型，包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程，采用单机实现；第3部分（第7~9章）介绍了检索算法基本理论以及演历史，并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现；第4部分（第10~11章）介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式，以加快模型的训练速度，从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频，读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现，主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
电脑软硬件维修大全(实例精华版)
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本书内容共24章，内容包括：电脑基本元器件检测工具及焊技术，电脑系统维修的方法，电脑网络故障诊断维修方法，电脑硬件（CPU、主板、内存、硬盘、光驱、显示器、显卡、声卡、电源、鼠标键盘、印机、U盘）常见故障维修方法及维修案例，数据恢复技术，电脑安全及加密技术，系统安装及网络组建等。
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
智能语音处理
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本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
商用机器学习:数据科学实践
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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。
黑客攻防从入门到精通:绝招版(第2版)
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本书以配图、图释、标注、指引线框等丰富的图解手段，再辅以浅显易懂的语言，对各个知识行了详细介绍，并介绍了相关代表性产品和工具的使用方法，使得读者可对网络安全主动防护及黑客侵主动防御等代表性技术有一个全面认识。全书共分为14章，主要包括：揭秘黑客攻前的准备、扫描与反扫描技术、加密与解密工具大放送、病毒与木马的攻与防御、网络代理与IP追踪、注工具、系统和数据的备份与恢复、常用的手机社交软件的安全防护等内容。
机器阅读理解:算法与实践
￥51.35
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
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。
