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Python数据科学实战
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本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。
NFT新视角:数字时代的权益变革
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本书全面、深地介绍NFT，不仅包含元宇宙与数字经济相关内容，还深讲解NFT与数字化权益。全书共9章，第1章主要介绍NFT概念和发展史；第2章介绍NFT的创建与流通，包括创建NFT、发布和获取NFT以及NFT社群的相关内容；第3章主要介绍NFT与数字艺术，包括AI艺术和数字化设计的相关内容；第4章深讲解NFT涉及的技术栈，如IPFS、区块等；第5章介绍NFT的诸多应用，涉及音乐、游戏、数字藏品等方向；第6章探寻NFT的生态构建，包括技术生态、产业等；第7章讲解NFT与数字经济，主要围绕数字金融展；第8章详细介绍NFT的风险与法规，涉及欺诈、金融监管等方向；第9章对NFT的未来提出展望，以我国的NFT市场和监管现状为主。
人人都是设计师:设计基础+Midjourney+ChatGPT
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理解设计的基本原则和概念，了解设计规范，具备一定的审美能力，会使用人工智能驱动的工具Midjourney和ChatGPT， 那么，人人都可以成为设计师，都可以设计出满足商业需求的作品。 本书共7章。第1章讲设计基础与版式构图，分别介绍色彩设计基础、版式设计，以及字体与版式的结合。第2章至第5章详细介绍Midjourney这一工具，从如何登录，到使用提示词生成图像，再到探索提示词与生成图像主题风格的关系，最后介绍Midjourney的高级玩法，满足设计师对设计细节的需求。第6章讨论了另一款人工智能驱动的工具ChatGPT与Midjourney在未来如何搭配使用，引发读者思考。最后一章选取了设计领域中常见的设计需求，涵盖商品促销、商业设计、品牌设计、IP潮玩、插画设计、界面交互设计、工业设计、空间设计和艺术摄影，由此凝练出附录的提示词大全，设计师可以根据设计需要替换提示词，这为读者的Midjourney之旅提供了参考和思路。 本书适合有设计需求，但是又没有办法雇用专业设计师的个人或团队，以及想要利用人工智能提高设计效率的设计师阅读参考。
漏洞管理实战:网络风险管理的策略方法
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本书分别从概念和实战两个角度对漏洞管理行了剖析，其中涉及与漏洞管理相关的概念和漏洞管理过程的步骤，以及构建免费或低成本漏洞管理系统的实用方法。 本书共 15 章，具体内容包括漏洞管理的基本概念、信息来源、漏洞扫描器、自动漏洞管理、处理漏洞、组织支持和办公室规则、搭建环境、使用数据收集工具、创建资产和漏洞数据库、维护数据库、生成资产和漏洞报告、自动执行扫描和生成报告、如何生成 HTML 形式的高级报告、与漏洞管理相关的高阶主题，以及未来的安全发展趋势及其对漏洞管理过程的影响。 本书先理论后实战，编排顺序合理，可帮助信息安全从业人员（尤其是漏洞研究人员和漏洞管理人员）造一个可用、实用的漏洞管理系统，从而为所在的组织提供保护。
数据要素化时代的数据治理
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随着数字化的发展，数据逐渐融生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。 本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新技术”介绍数业的逻辑及路径、数据治理的闭环管理方法、数据资产价值的呈现、数据治理的共治共享、精益数据治理，以及数据治理的“新四化”。第三篇“新型数据基础设施”详细介绍来自平安人寿、阿里巴巴和镜舟科技3家企业的数据中台产品的创新情况。第四篇“行业数据治理与数据安全治理”首先介绍高校是如何行数据治理的，然后介绍数据的安全运营和数据质量问题解决之道。第五篇“企业最佳实践”分享中国石化、中电金信和中国联通3家企业在数据要素化过程中积累的经验。 本书适合对数据管理、数据治理、数字化转型等相关主题感兴趣的读者阅读，尤其适合从事相关工作的读者参考借鉴。
Node.js 后端全程实战
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本书是《JavaScript 全栈发》在后端发方面的续作。后端发（也称服务端发）指的是创建Web 应用在服务端的实现，并对它行部署与维护的过程。要想成为一名全栈工程师，后端发的技术栈是必须要全面了解并掌握的。本书将以基于 Node.js 运行平台的 Express.js 框架为工具为读者介绍发并维护一个服务端应用所涉及的全部技术栈。 本书主体由两部分组成：部分以发一个“线上简历”应用的服务端业务为演示项目，循序渐地介绍使用 Express.js 框架发服务端应用的具体实践过程；第二部分以“线上简历”应用的部署与维护工作为例，为读者介绍如何使用Docker、K8s 等运维工具来行服务端应用的维护工作。 本书提供了一个可读性高、可被验证的示例项目（包含完整源代码），以帮助读者理解书中所介绍的技术的概念、发框架以及 Web 应用的维护工具。本书适合已经对 JavaScript、HTML 和 CSS 等基本前端技术，以及 Node.js 运行平台有所了解，并对 Web 全栈发及其设计理念感兴趣的读者阅读、使用。
玩转Scratch少儿趣味编程
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本书以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Scratch 3.0的相关知识和实战技能。 本书分为15章，除了介绍 Scratch 3.0的窗口环境外，还将对舞台背景与角色造型的新增/编辑技巧、脚本流程的规划、程序搭建技巧、声音的插与编辑等功能行全方位的说明。 本书不但适合少儿，也适合任何想学习Scratch的读者。无论是否从事计算机相关行业，是否触过Scratch，读者均可通过学习本书快速掌握Scratch的发方法和技巧。
推荐系统技术原理与实践
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本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；着重介绍推荐系统的4层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理；紧其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用，具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践；后从不同角度审视推荐系统，介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各种前沿实践。本书基于一线研发人员的视角向读者分享推荐系统的实践经验，所有模型结构和前沿实践都在业务场景中落地。 本书适合推荐系统领域的从业者、高校科研人员、高校计算机专业学生，以及对推荐系统感兴趣的产品研发人员和运营人员阅读。
AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行业应用
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本书旨在探讨 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，从而帮助读者深了解并应用人工智能技术。 本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史，以及核心技术的演与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特、功能，以及它在文科和理科领域的应用。第3章深介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能，包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧，以及如何利用ChatGPT行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重介绍了AIGC在创意领域的应用，特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身，使他们能够说话、唱歌，甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场，包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作，以及办公软件使用。第7章介绍了 AIGC 在不同行业和领域的创新场景，包括电商、传媒、金融、教育行业，以及工业领域等。第8章介绍了如何有效应对AI革命。书末还推荐了许多 AIGC 相关的资源。
HBase入门与实践(第2版)
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本书以当前稳定版 HBase 2.4.9 为基础，将 Hadoop 升级到 2.10.1 版本，并对客户端 API 行升级。本书以精练的语言介绍 HBase 的基础知识，让初学者能够快速上手使用 HBase；深分析 HBase 的核心思想（如数据读取和数据备份等）和 HBase 架构（如 B+树、LSM 树和 WAL 等），专注于 HBase 在线实时系统的调优，使 HBase 集群响应延迟更低，让有经验的 HBase 发人员能循序渐地理解 HBase 源代码，更好地调试和解决各种实际问题；本书从企业常见的“用户行为日志管理系统”着手，结合 HBase 的实际应用场景，让读者快速上手，真正做到从门到实践。 本书非常适合作为有一定 Java 基础的发人员的 HBase 门教程，也适合作为HBase 运维人员部署和监控 HBase 的参考手册，还适合作为将 HBase 应用到在线生产环境中的发人员行 HBase 在线集群性能调优的技术指南。
CSS选择器世界(第2版)
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CSS选择器是CSS世界的支柱，撑起了整个精彩纷呈的CSS世界。本书专门介绍CSS选择器的相关知识。在本书中，作者结合多年从业经验，在CSS基础知识之上，充分考虑前端发人员的发需求，以CSS选择器的基本概念、优先级、命名、best实践以及各伪类选择器的适用场景为技术主线，为CSS发人员介绍有竞争力的知识和技能。本书在第1版的基础上，对选择器的特性、兼容性等相关内容行了更新，并介绍了新增的选择器。此外，本书配有专门的网站，用以行实例展示和问题答疑。 作为一本CSS阶书，本书非常适合有一定CSS基础的前端发人员学习和参考。
高并发系统:设计原理与实践
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本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。 本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流程管理两个角度讲解如何提升团队对高并发系统的把控性，而提升系统的可用性。 本书既适合软件发人员阅读，也适合对高并发系统设计感兴趣的科研人员和计算机相关专业的学生阅读，还可用作中小型企业的内训教材。
Llama应用开发实战
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本书旨在带领读者全面掌握将Llama应用于多模态智能体、编程助手及私有化部署等场景的相关知识。全书共分三篇，内容由浅到深、层层递。 基础篇(第1章~第3章)概览大模型技术，聚焦Transformer 显卡发环境与自然语言处理任务 深分析源大模型的推理与训练。核心篇(第4章~第8章)探讨提示工程技术与应用，介绍如何基于Lama3造SWE-Agent编程助手，详细阐述实现Lama3私有化落地应用的初级与阶RAG，以及专用知识站与问答系统的构建。扩展篇(第9章~第10章)探索Llama3手机与边缘计算的部署，介绍Llama3的高级功能。本书是一部集理论与实践于一体的技术宝典，适合人工智能领域的发者及对大模型感兴趣的读者阅读。
智能终端安全与实践:基于OpenHarmony操作系统
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本书以OpenHarmony操作系统为例，介绍新一代智能终端（由分布式多设备组成的超级终端）的安全原理与实践，详细阐述了智能终端的分级安全架构设计及核心安全机制，包括安全架构、系统完整性保护、用户身份认证、访问控制、分布式协同安全、应用安全与数据安全等内容。 本书主要面向网络空间安全、计算机科学与技术、电子信息等相关专业的高校师生和相关领域的科研人员，以及从事智能终端安全研发、测试与运维的工程技术人员。
数据结构抢分攻略 真题分类分级详解
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本书面向参加计算机相关专业的硕士研究生招生考试（以下简称计算机考研）的考生，以全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础（以下简称全国统考）的考试大纲中“数据结构”部分的内容为依据，在研究、分析全国统考和院校自主命题考试的历年真题及其命题规律的基础上编写而成。 本书就全国统考的考试大纲行了深解读，提供了应试策略，并根据“数据结构”所涉及考的知识体系分章讲解，每章以“知识分类+经典例题精解”的形式，剖析了常考题型、命题特及解题方法，帮助考生掌握解题思路与解题技巧。此外，章末提供了“过关练习”，供考生行自测练习。本书还提供了面向“数据结构”的1套全真模拟题，供考生实战演练。 本书适合参加计算机考研（包括全国统考和院校自主命题考试）的考生备考学习，也适合作为计算机相关专业学生的学习用书和培训机构的辅导用书。
AIGC未来已来
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AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC 指利用 AI 自动生成内容的生产方式。广义的 AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能启科学新发现，创造新的价值和意义。 本书旨在通过深浅出的讲解，帮助读者认识并了解 AIGC，一步探究 AIGC 未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的 AIGC 应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于 AIGC 的深洞察。 本书无须读者具备专业知识基础，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。
短视频:策划+拍摄+制作+运营(全彩慕课版)
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本书从短视频内容创作者的角度出发，以短视频的设计和制作流程为主线，系统介绍短视频设计与制作的相关知识和操作技能。全书共8章，主要内容包括认识短视频、短视频的内容策划、短视频拍摄、移动端短视频剪辑、PC端短视频剪辑、短视频的发布与推广，以及两个综合项目实战——拍摄与制作抖音短视频、拍摄与制作淘宝短视频。本书每个章节的内容讲解、项目实训和思考与练习都能有效锻炼并提高读者的设计思维和实际动手能力，帮助读者理解和掌握短视频设计与制作的关键知识。
Spring Cloud微服务架构实战
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本书以实战化训练为宗旨，用详尽的案例讲述 Spring Cloud 的项目搭建方法和常用技术。每个案例都配有详细讲解和代码，可以帮助读者快速掌握书中的各个知识。本书首先介绍系统架构的发展历史、常见的微服务架构、Spring Boot 和 Spring Cloud 的关系；然后介绍Spring Cloud 发环境的搭建，如 JDK、IntelliJ IDEA、Maven 的安装和配置；继而介绍微服务环境的创建、微服务项目案例的搭建和微服务的调用；后介绍常用的微服务技术，如 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Config。 本书适合具备 Java 基础的发人员、对微服务架构和 Spring Cloud 感兴趣的读者、想要了解 Spring 或Spring Cloud 的发人员阅读。对尝试选择或实施微服务架构的团队来说，本书具有较高的参考价值。
预训练语言模型:方法、实践与应用
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近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于LangChain和ChatGLM-6B的知识库问答系统、基于大型语言模型的自然语言处理任务应用研究和大模型训练实战等具体应用，旨在从应用的角度加深读者对预训练语言模型理论的理解，便于读者在实践中提高技能，达到理论和实践的统一。 本书适合计算机相关专业的学生，以及其他对预训练语言模型感兴趣的读者阅读。
数字图像处理技术——基于Python的实现
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本书全面介绍数字图像处理的基本理论、基本算法，以及基于 Python 语言的实现，不仅关注理论与实践的结合，还关注基本理论和基本算法的研究发展及延伸。 本书共 8 章。第 1 章简要介绍数字图像的基本概念、基本的图像处理系统，以及数字图像处理技术的应用与发展等。第 2 章针对 Python 语言在图像处理算法发中的应用，概述 Python 发环境配置、Python基本语法等。在前两章的基础上，第 3～8 章逐一介绍图像的像素运算与几何变换、图像的空间域处理、图像的频率域处理、图像复原、图像分割及形态学图像处理等理论内容和主要算法的 Python 代码实现。此外，在代码实现部分，本书还附加了相关 Python 图像处理函数的详细使用说明。同时，考虑初学者的受程度，部分章节安排了综合应用案例或经典算法改的相关内容，旨在帮助读者丰富认知、拓宽视野。 本书内容系统，重突出，工程实现介绍详尽，可以作为高等学校工科电子信息相关专业的本科生和研究生的数字图像处理课程教材，也可以作为从事数字图像处理相关工作的发人员的参考书。
低空经济下无人机巡检技术与应用
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本书聚焦低空经济下AI赋能无人机巡检的技术革新与行业应用。本书首先系统解析了无人机巡检的市场需求、技术基础、系统基本组成、任务类型、应用场景、工作流程及实施关键要素；其次，深入探讨了AI视觉算法在无人机巡检中的价值、无人机识别目标的技术挑战，以及AI视觉算法项目的落地方法；接下来，结合城市管理、交通巡检、环境监测、工业巡检、农林业监测等场景，提出了从需求分析到落地部署的解决方案；*后，展望无人机巡检的技术发展趋势、行业发展趋势及智能化演进。 本书适合无人机行业从业者、AI技术研发人员、相关领域研究人员及对无人机巡检应用感兴趣的行业决策者阅读。
