基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
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本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后,通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念,读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序,该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA,这是一个Python库,它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后,读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
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。
大规模Linux集群架构*佳实践:如何管理上千台服务器
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本书是以动视暴雪中国运维团队七位作者的日常工作作为背景,全面解析了Linux集群在动视暴雪的应用现状,内容包括Linux系统、网络、安全、监控、备份、日志分析、自动化等,跳出了一般书籍仅仅能覆盖的原理层面,详尽真实地展现了各项技术在集群架构和运维方向上的实际应用和发展趋势,是一本不可多得的实战案例。
机器阅读理解:算法与实践
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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。
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。
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。
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
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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。
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。
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。
Flutter技术入门与实战
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第1章介绍Flutter的基本概念,并搭建*个Flutter程序,来感受一下Flutter之美。 第2章介绍几个重要知识,如口程序、Material Design、Flutter主题、无状态组件和有状态组件、使用包资源、Http请求。 第3章简单介绍Dart语言。Dart语言是Flutter SDK指定的语言,我们很有必要补充一下它的基础知识,包括语法特性、基本语句、面向对象等。 第4章介绍常用组件。Flutter里有一个非常重要的核心理念:一切皆为组件,本章主要讲解发中用得*频繁的组件,如容器组件、图片组件、文本组件、图标组件和表单组件等。 第5章介绍Material Design风格的组件,Material Design风格是一种非常有质感的设计风格,并提供一些默认的交互动画。本章将分类介绍这些组件。 第6章介绍Cupertino风格的组件,这是一类iOS风格的组件,如CupertinoTabBar、CupertinoPageScaffold、CupertinoTabScaffold、CupertinoTabView等。 第7章介绍页面布局的基础知识和技巧,如基础布局处理、宽高尺寸处理、列表及表格布局等,*后通过一个综合布局示例来演示如何编写复杂的页面。 第8章介绍如何处理手势,如轻、拖动和缩放等。Flutter中提供GestureDetector行手势检测,并为手势检测提供了相应的监听。 第9章介绍如何加载、处理、展示资源和图片,如添加资源和图片、自定义字体等。 第10章介绍路由及导航是如何处理的,包括页面的渲染以及数据传递。 第11章介绍组件装饰和视觉效果的处理,如Opacity(透明度处理)、DecoratedBox(装饰盒子)、RotatedBox(旋转盒子)、Clip(剪裁处理)和CustomPainter(自定义画板)。 第12章介绍动画效果的制作,包含两个动画组件的使用:用AnimatedOpacity实现渐变效果、用Hero实现页面切换动画。 第13章介绍Flutter插件发的门知识。Flutter插件可以和原生程序交道,比如调用蓝牙、启用WIFI、手电筒,等等。 第14章介绍发工具及使用技巧,介绍几款常用的IDE工具,从代码的编写、辅助功能、程序调试、性能分析等多方面讲解工具及使用技巧。 第15章介绍测试与发布应用,包括:测试应用、发布Android版和iOS版App。 第16章通过一个综合案例介绍如何使用Flutter实现即时通讯App的界面。
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。
机器人编程实战
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本书的出现将改善这一困境,书中不仅提供了基础、*、准确的机器人系统的相关概念和知识,还配有大量的图表以帮助读者理解。全书有生日机器人举行生日派对和Midamba制作自主机器人以在荒岛求生两条线索,在故事场景中学习编程,妙趣横生!然而,本书*大的创新是提出了一系列用于机器人程序设计、规划和分析的范式或工具。即便是我们这些已经读过很多机器人相关图书的“老司机”也从本书中获益匪浅,比如机器人场景图形规划(RSVP)、实际环境中机器人效能熵(REQUIRE)、安全自主机器人应用架构(SARAA)等。对机器人安全的深入研究超出了本书的范围。虽然本书所给出的机器人示例和应用经过测试可以确保其正确性和恰当性,但是不能保证其中的命令、指令、程序和软件没有任何瑕疵和错误,与任何适售性的特定标准一致,或满足针对任何特别应用的要求。
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。
Kotlin编程实践
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认真学习 Kotlin 的细节后,你就可以使用这门受欢迎的语言构建 Android 应用、Web 应用以及其他程序。通过学习本书,发者们将学习到如何在自己的项目中使用这门基于Java的语言。无论你是经验丰富的编程人员还是学习 Kotlin 的新人,都将获益良多。 作者 Ken Kousen(也是Modern Java Recipes一书的作者)将教授你如何专注于使用自己的 Kotlin 方案来解决问题而不是陷于基础语法之中。针对常见问题,本书将给出具体解决方案。Kotlin 在 Android 发上已经大规模使用,但实际上 Kotlin 不仅可以用于任何应用 Java 的地方,还可以用于 iOS 发、编写原生应用程序、JavaScript 发以及更多场景。立即投 Kotlin 的学习并始创建新项目吧! 通过本书,你将: 掌握函数式编程概念,包括 lambda 表达式、序列和并发。 学习如何使用委托、延迟初始化和作用域函数。 学习 Kotlin 与 Java 互操作的能力并使用 Kotlin 访问 Java 库。 能够编写扩展函数。 能够使用诸如 JUnit5 之类的实用库。 在特定的发框架(例如 Android 和 Spring)内获得实践经验。
OpenCV项目开发实战(原书第2版)
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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。
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。
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。
会话式AI:自然语言处理与人机交互
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这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验,这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术,而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特: 前瞻性强,专注于NLP和人机交互的前沿技术,以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强,每章都提供实战代码,大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用;数据集并非简单构造,而是具有真实性。 对比性强,结合应用场景,对比不同技术的优劣,既能指导读者行技术选型,又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章,分为三大部分: 第壹部分 基础篇(第1-2章) 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础,然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇(第3-8章) 这部分是核心内容,主要讲解中文自然语言处理的各种算法,包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇(第9-12章) 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术,涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。

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