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一书读懂物联网:基础知识+运行机制+工程实现
￥51.07
《一书读懂物联网》以物联网工程技术为核心内容，结合数据处理的流程和技术，介绍了物联网的基础知识、运行机制及工程实现。 《一书读懂物联网》分为6部分，总计16章，内容包括物联网基础、物联网的体系结构、物联网的应用、数据的感知、物体的辨识、嵌式系统、局域连性、广域传输与网络、物联网的通信协议、数据存储、数据分析与处理、物联网产品设计与工程实现、物联网系统设计与工程实现、物联网的标准化、物联网的安全性、物联网与人工智能等。 《一书读懂物联网》可作为从事物联网工程相关工作的门读物，也可以作为计算机学科、电子工程学科、通信学科等相关专业的参考书。
扩散模型从原理到实战
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AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切，由浅深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
深入理解Prometheus监控系统
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本书按照监控数据的采集和加工流程的顺序，深剖析 Prometheus 监控系统的主要模块，旨在帮助读者理解 Prometheus 监控系统的底层工作机制。本书主要内容包括监控数据来源模块、监控目标发现模块、监控数据采集模块、监控数据存储与读写模块、监控数据查询语言、监控数据计算与告警模块、Web模块，以及警报管理系统等。通过对主要模块的学习，读者可以了解 Prometheus 监控系统是如何充分利用并发能力和 Go 语言的关键特性来应对动态变化的云环境的。 本书适合已经对 Prometheus 有初步了解的读者，也适合想要一步探究其内部工作机制的运维工程师、软件设计人员及软件发工程师阅读。
深入浅出人工智能——原理、技术与应用
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本书旨在帮助读者从零始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。 本书共10章，首先是人工智能概述，着深浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。 本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材或辅导书。
SOLIDWORKS 2025中文版机械设计从入门到精通
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SOLIDWORKS是三维计算机辅助设计（CAD）软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学、易用等特。 本书系统地介绍SOLIDWORKS 2025中文版在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计和仿真分析等方面的功能。本书每章的前半部分介绍软件的基础知识，后半部分利用内容较全面的案例介绍具体的操作步骤，引领读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深地理解SOLIDWORKS中一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SOLIDWORKS自学教程和参考书，也可作为大专院校CAD课程的参考书。
Python编程做中学
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本书是一本零基础的Python编程门书。全书介绍了Python的基本知识、条件语句、循环语句、列表、函数，并涉及到数据结构、文件读写、算法等基本知识，引了编程竞赛中重要的软件运行效率的概念。本书立足各编程挑战网站上的真题，将编程的基本思想和Python的知识拆解成小任务，使读者在解题的过程中逐步探索，以亲自上手实践的方式学习编程。 本书适合想要零基础学习编程和Python的人阅读。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
云原生技术中台:从分布式到云平台设计
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本书清晰、完整地展现云平台技术架构相关的知识，包含3个部分：部分介绍服务扩容的发展历程，概述分布式架构与中台架构。第二部分分析传统分布式架构的核心技术，围绕中心化协同工作机制和分布式服务间的通信问题，介绍ZooKeeper、Netty、Dubbo等分布式技术的原理和实战案例。第三部分分析云平台技术组件，主要包括构建PaaS平台所用到的核心技术组件。这一部分首先分析Docker容器技术以及Kubernetes编排引擎的搭建和基础原理，然后介绍指标采集功能、告警功能以及日志管理框架，后对微服务治理框架Istio在云平台的应用场景行展望。 本书结合算法与源码展示云原生应用全景，阐述源技术，能够帮助读者搭建私有云平台，适合高校计算机及相关专业学生、容器云初学者，以及对Docker有一定了解并希望深研究和探索云技术的工程师阅读。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
扩散模型——核心原理与强化学习优化
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本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；*后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
白话AI安全:32个故事带你读懂AI的攻防博弈
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随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的“故事+对话”形式，揭开AI安全的神秘面纱，以“AI的攻防博弈”为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。 本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。*篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。 本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
豆包 AI:你的家庭全能助手
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本书以豆包为核心工具，针对新时代父母对AI“想用不会用、用不好、不敢用”的核心痛点，通过场景化实操教学与可直接复用的提示词，系统讲解如何借助AI解决家庭中的常见问题。 全书共6章，第1章先打破AI使用心理壁垒，讲解豆包的基础与高阶使用方法，其中包含4个场景的案例；第2～5章为实操内容，从学习辅导、健康管理、家庭时间、职业发展四大维度，提供超60个场景的落地解决方案；第6章聚焦亲子共创，通过6个场景的案例介绍如何培养孩子的AI素养。 本书秉持“人为主导、AI为辅”的原则，不仅教会家长*运用AI解放时间、提效赋能，更引导家长与孩子共同习得驾驭AI的高阶技巧，掌握与AI协作的核心能力。本书适合新时代父母，尤其适合希望借助AI科学育儿、*打理家庭生活，紧跟时代步伐，注重培养孩子智能素养的新时代父母阅读。
自制深度学习推理框架
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本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。 全书共 9 章，以实现源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计手，逐步深讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深理解框架的内部机制。 本书面向深度学习初学者、希望一步了解深度学习推理框架的发者，以及其他对相关内容感兴趣 的 AI 从业者。
LabVIEW物联网通信程序设计实战
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本书以LabVIEW为发平台，讲述物联网应用中通信组网基本原理、应用发技术和程序设计方法。全书共7章，第1章简要介绍物联网的方法和技术，概述常用的物联网通信技术；第2章介绍LabVIEW 程序设计方法，包括发平台简介、LabVIEW中的数据类型、LabVIEW程序设计基础及其应用程序典型设计模式；第3～7章，分别介绍了串行通信技术、互联网通信技术、近距离无线通信技术、远距离无线通信技术4类典型通信技术，以及物联网的定位与识别技术，涵盖RS232、RS485、TCP、UDP、HTTP、MQTT协议、蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、GSM/GPRS、NB-IoT、LORA、GPS、RFID等协议或技术。本书结合真实应用场景，使用LabVIEW图形化程序设计语言、电子系统发中常用的通信模块和电子模块，给出相应的物联网系统的技术原型发与实现的详细过程。通过学习本书，读者可以快速达成物联网应用发门与阶实战的目标。 本书可作为物联网工程、电子信息工程、仪器仪表、自动化、机械电子工程等专业学生的专业课程教材，或实践类课程如课程设计、综合实验、毕业设计、创新创业训练的教材或教学参考书，也适合拟行物联网应用发的相关工程技术人员参考借鉴。
深入大模型系统:提示工程、符号推理与智能体实践
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本书从发展概述、核心技术原理与产业实践的角度深入解析大模型系统。 全书共 9 章。第1章首先对大模型技术进行概述，系统梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第3~5章介绍大模型系统的技术实现，从监督学习、迁移学习等方法入手，逐步深入文本标记化、编码器-解码器架构与从 RNN/LSTM 到 Transformer 的革新，再介绍缩放定律、数据 / 算力/参数等预训练要素，以及指令微调、基于人类反馈的强化学习对齐机制。第6~9章从产业实践的角度解析应用层技术，包括上下文学习、检索增强生成等提示工程方法，深入剖析以思维链为代表的符号推理，以及从工作记忆、长期记忆到认知架构的语言智能体体系的构建。 本书适合人工智能领域从业者、高校计算机相关专业师生，以及所有对大模型技术感兴趣的人士阅读。
走近人工智能:行空板K10与Mind+的奇幻之旅
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本书借助行空板K10与Mind+图形化编程软件，为读者呈现了一系列人工智能教学实践项目，包括七言律诗显示、校园身份小名片制作、校园记忆电子明信片制作、环境感知监测、运动步数统计、RGB灯效模拟、音乐播放、语音录制与控制、拍照功能实现，以及智慧教室、鱼缸守护、智能家居等综合应用。每个项目均涵盖知识准备与详细实施步骤，有助于读者掌握硬件连接、编程设计及传感器应用等技能。 本书适合对人工智能感兴趣的青少年群体阅读，无论是编程初学者，还是想要深入探索硬件编程应用的进阶型读者，都能从中找到学习的乐趣与价值。同时，对致力于开展科技教育的教师，以及希望通过实践项目提升自身技能的科技爱好者，这也是一本实用的参考书。
元宇宙中的硬科技
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本书从元宇宙的起源和现实应用场景出发，基于元宇宙的“BIGCHINA”技术框架，为读者依次揭元宇宙背后八大硬科技—区块（Blockchain）技术、交互（Interactivity）技术、通信技术（Communication Technology，5G、6G）、云和边缘计算（Cloud and Edge Computing）技术、高性能计算和量子计算（High-Performance Computing and Quantum Computing）技术、物联网和机器人（IoT and Robotics）技术、网络（Network）技术、人工智能（Artificial Intelligence）技术的神秘面纱。本书将上述八大支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的“技术图谱”，为想要了解元宇宙及其背后核心技术的读者提供有趣的科普阅读体验。此外，本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
Power BI数据挖掘与可视化分析
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本书结合具体实例由浅深、从易到难地讲述了 Power BI 数据挖掘与数据分析知识的精髓。本书按知识结构分为 10 章，讲解了初识 Power BI、获取数据、数据基础操作、数据分析模型、创建报表、制作可视化图表、数据可视化分析、应收账款分析报表案例、空气质量数据分析案例、考勤与薪酬分析案例等知识。配套资源包括书中案例源文件，以及用于演示所有案例操作过程和讲解基础知识的多媒体视频。 本书适合对数据分析与可视化感兴趣的读者阅读，可作为自学或教学的参考用书。
操作系统基础与实践——基于openEuler平台
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本书围绕操作系统基础、UNIX设计思想和openEuler实践3个方面展，并将理论知识、设计思想和应用实践紧密结合。本书内容涵盖绪论、操作系统初识、openEuler使用门、操作系统原理与实践、openEuler发环境、嵌式操作系统发、网络基础与管理、服务器操作系统管理，以及openEuler源创新等。本书合理安排理论知识、精心设计操作实例，注重有机结合、循序深，以帮助读者深理解Linux优秀设计思想，灵活运用其高效系统功能，并从源社区中更好地学习和成长。 本书适合作为高等院校计算机、自动化、电子测量等专业方向本科生和研究生学习操作系统的教材或参考书，也适合 Linux 系统发和运维人员阅读，对从事计算机相关工作的专业人员具有参考价值。
