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Python地球科学数据分析
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随着计算机技术的发展，通过编写计算机程序来解决相关领域的难题已经成为人们普遍认同的解决方案。Python语言凭借其简洁特赢得了越来越多人的青睐。 本书旨在结合Python语言讲解其在地球科学数据分析方面的应用。本书内容分为12章，从搭建Python环境始讲解，陆续介绍了一系列适用于地球科学领域的Python知识，不仅涉及基础的编程语法，也涵盖实际的编程案例及程序运行结果。本书还结合统计学知识演示了一系列数据分析及可视化案例，通过一些典型的案例和编程方法展现了Python解决方案。 本书适合地球科学领域的师生阅读，也适合相关领域的科研工作者阅读，不要求读者有编程经验。
用Python轻松处理Excel数据
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本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，*后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。
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。
持续测试
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本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
产品经理知识栈
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本书深浅出地介绍了如何成为复合型产品经理。主要内容包括产品经理要掌握的基本技能，产品经理需要了解的金融知识和人工智能知识，微信小程序方面的知识，B2B产品和B2C产品的设计，数据分析，策划产品的设计，产品趋势的分析，产品心智模型的构建。本书从思维上给予启发和引导，帮助读者在复合型产品经理的道路上快速成长。 本书适合初级产品经理或者算向复合型产品经理方向发展的读者阅读。
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。
大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战
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互联网的快速发展，在方便用户信息传递的过程中，也使大量犯罪活动从线下向线上转移，黑灰产常常通过搭建和传播欺诈、赌博、色情等恶意网站来牟取暴利。为了净化网络环境，必须加大对恶意网站的检测和拦截。 本书主要介绍恶意网址的欺诈手段和对抗技术。本书分为5个部分，共11章。针对网址反欺诈这一领域，首先介绍万维网的起源、工作原理和发展历程；其次通过列举常见的恶意网站，让读者了解网址反欺诈面临的主要问题；然后讲解网址基础数据、数据治理和特征工程；着介绍包含网址结构、文本、图像、复杂网络在内的一系列对抗方法和实战案例；最后介绍网址运营体系和网址知识情报挖掘及应用。本书将理论与实践相结合，帮助读者了解和掌握网址安全相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建网址反欺诈体系的能力。无论是初级信息安全从业者，还是有志于从事信息安全方向的在校学生，都会在阅读中受益匪浅。
现代软件工程:如何*构建软件
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本书探讨了软件工程的真正含义，汇集了一些重要的软件发基本原则，将它们紧密结合成一个一致的模型，旨在帮助读者有效、快速地构建软件。全书共4个部分：第1部分探讨软件工程的真正含义，以及如何将工程的原则和原理应用到软件发中；第2部分讲述运用科学思想优化软件发过程的方法，包括迭代式、增量式工作，获得并利用快速、高质量的反馈，采用实验性和经验主义的科学方法；第3部分介绍管理软件复杂性的方法，深探讨模块化、内聚力、关注分离、信息隐藏和抽象、管理耦合等原则；第4部分介绍支持软件工程的工具，以及一些贯穿本书的软件发理念，包括可测试性、可部署性、速度、控制变量、持续交付等。
AI赋能超级个体
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ChatGPT引发了新一轮关于人工智能讨论的热潮，科技圈乃至各行各业都跃跃欲试，希望借助这次AI浪潮乘势而起。那么，回归到个人层面，我们该如何更好地利用互联网和AI技术，实现自我价值，创造社会价值，充分地享受美好生活呢？ 本书不仅揭示了ChatGPT的神奇之处，而且解读了全球范围内的生成式人工智能产业格局。此外，本书还剖析了如何在大模型时代构建个体竞争优势，梳理了超级个体的成长秘诀，并通过丰富而翔实的案例总结了ChatGPT、文生图工具、AI绘图工具等的使用技巧，展示了一系列超级个体实践案例。最后，本书还客观地分析了使用大模型可能面临的安全风险及应对措施。 本书旨在帮助普通人理解人工智能、大模型等新技术、新应用，并将其与自己的工作和生活紧密地结合在一起。本书旨在从实践角度出发，探索一条让更多人通过人工智能放大自身优势，成为“超级个体”的可行路径。
信创产品测试
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本书作为一本详细讲解信创产品测试的图书，从信创产品的基础始讲起，逐步贯通测试技术、测试方法论和测试案例分析。全面融合理论、实践与案例分享的方式，详细讲解如何对信创产品行检验检测，如何提高信创产品的适配能力和产品质量。 本书共分为三个部分10个章节：第一部分为技术篇，详细介绍了信创的发展史和生态布局等内容，整个篇章以解读信创测试的团体标准和国家标准为突破口，从信创产品的测试基础要求、适配迁移能力、功能、性能效率、可靠性、安全性、兼容性、环境试验等方面行一一的指导与测试实践，详细讲解如何对信创产品行测试测评。第二部分为方法论，主要介绍了两款测试方法论（一款是基于业务场景的测试设计方法论，另一款是基于任务驱动的测试设计方法论），指导读者对信创产品从一个更高层次上，行测试分析与测试思路的设计，然后再使用基础的测试技术执行测试。第三部分为案例篇，首先是站在国产化信创底座的基础上，向读者详细介绍了三大信创底座的测试案例，然后又分享了两款平台软件的信创测试案例，通过5个实际的不同类型的案例分享，一步步指导读者如何把理论与实践相结合，高覆盖率且高效率的行测试工作。
SOLIDWORKS 2023中文版机械设计从入门到精通
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内容提要 SOLIDWORKS是三维CAD软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学易用等特点。 本书系统地介绍了SOLIDWORKS 2023中文版软件在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计、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，后半部分利用一个或多个内容较*的实例介绍具体的操作步骤，引导读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深入地理解SOLIDWORKS软件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，也可作为各类院校计算机辅助设计课程的参考用书。
开源心法
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本书全面介绍了华为在源领域的实践和思考。首先，在认识源部分，深介绍了源的起源、发展历程和底层逻辑；其次，在拥抱源部分，揭示了华为积极参与和贡献源的方式；然后，在践行源部分，详细展示了华为在源领域的具体实践和贡献；最后，在源心法部分，深探讨了华为对源理念、价值观的理解和思考。此外，本书还剖析了源产业、生态及文化的未来走向。本书旨在提供一个全面、深的视角，让读者了解华为在源领域的实践经验与思考，以及其对源未来的展望和呼吁。无论是希望深了解源理念的新手，还是寻求在企业中实施源战略的专业人士，都能从书中获得宝贵的知识和启示。 本书适合软件发者、企业决策者、源社区成员及对源文化感兴趣的读者阅读。
Python网络运维自动化
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本书从网络工程师的视角出发，详细讲解了Python在网络运维自动化中的应用，其中涉及Python网络运维自动化的相关技术、工具以及实践。 本书共10章，先对Python网络运维自动化行了全面的概述，然后讲解了网络工程师所需的Python基础、数据格式与数据建模语言的相关知识。着，本书介绍了网络配置的结构化数据提取、网络配置的模块化管理、Netmiko详解与实践、模型驱动的新网络管理方式及实践、网络管理工具集、网络自动化框架Nornir和源网管工具NetBox。本书依托于作者10余年的网络运维经验，内容循序渐，从脚本编写、框架应用到系统平台整合，逐步提升，结合丰富的代码实例，全面介绍了Python网络运维自动化的工具体系以及其在不同场景下的应用实现。 本书适合网络工程师阅读，也适合对网络运维自动化感兴趣的发工程师学习，还适合作为高等院校网络工程等相关专业的教材。
量子计算实战
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在加密、科学建模、制造物流、金融建模和人工智能等领域，量子计算可以极大提升解决问题的效率。量子系统正变得越来越强大，逐渐可用于生产环境。本书介绍了量子计算的思路与应用，在简要说明与量子相关的科学原理之后，指导读者实现量子计算算法。本书将带领读者使用基于Java的Strange量子模拟器编写量子程序，并探索量子位和量子逻辑门。在介绍标准Java和构建工具创建量子算法的同时，本书还引了有趣的示例和深的解释。 本书适合对量子计算、量子编程感兴趣的计算机专业和从业人员，以及其他有?Java编程基础的人阅读。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
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本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
推荐系统:产品与算法解析
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本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。
虚拟视点图像/视频质量度量及应用
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随着网络传输技术以及移动设备的发展与步，以基于深度图像的绘制技术为核心的3DTV、立体视频、自由视视频、三维场景远程绘制等图形图像系统逐渐得到广泛应用。这类系统的特是服务器端仅传输稀疏的参考视深度图像，客户端可以合成任意视下的图像，其呈现给用户的结果称为虚拟视图像。与传统图像失真不同，虚拟视图像的失真具有非结构性、局部性的特，因此，需要给出合理的、符合人的主观认知的质量度量指标，并以此来优化参考视获取、深度图像编码与传输、虚拟视合成等环境，从而提升系统的服务质量与用户体验质量。本书以虚拟视图像质量度量方法研究为切，介绍了作者在虚拟视图像无参考质量度量、基于虚拟视图像质量度量的应用等方面的研究成果，并对每一研究内容，尽量给出相关重要、里程碑式的方法，以揭示技术演化的脉络，便于读者在了解当前研究展的同时把握未来的发展趋势。
人人都能开发RPA机器人:UiPath从入门到实战
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本书为UiPath的门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPath Orchestrator和机器人企业框架，适合在掌握UiPath Studio的基础发功能后阶学习。
生成式AI实战
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本书由浅深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具手，逐步深到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。
200问通关Java面试
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本书是一本面向Java工程师的面试指南，共分为7章。第1章介绍了面试准备工作、面试软技能及 AI工具赋能面试。第2章至第7章分别深讲解了Java技术、JVM技术、Spring 框架技术、Redis、关系数据库以及部署技能相关的面试考查问题，具体包括Java数据结构、Java多线程、NIO、异常类型、设计模式、JVM运行时数据区、垃圾回收器、JVM优化技术、Spring Boot功能、ORM 框架、Spring Boot安全、Redis数据类型、Redis内核原理、SQL、MySQL、Linux和DevOps等知识。 本书能为求职者提供全面且实用的指导与支持，帮助求职者更好地准备Java相关岗位的面试，从而顺利获得心仪的工作机会。
数据分析之道: 用数据思维指导业务实战
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本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗(AARRR) 模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。
