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Qt for Python PySide6 GUI界面开发详解与实例
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本书详细介绍了PySide6提供的各种可视化类行可视化界面编程。本书对各种类做了细致的介绍，对类的方法、槽函数和信号都了详细的说明，并配以实例。可视化编程方面主要内容包括PySide6的框架、基础类、常用控件、高级控件、主窗口、对话框、窗口美化、事件、绘图、文件操作、数据库、数据可视化、印支持、多媒体等。本书讲解更全面细致，实例也很有针对性，非常适合用Python行可视化编程的初学者，由于本书对类的各种方法介绍比较详细，也可以作为有一定基础的人作为参考手册，在忘记类的方法的时候查阅。
After Effects 2024从入门到精通
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《After Effects 2024从门到精通》本书是学习After Effects软件的参考用书。通过本书，读者将由浅深地认识After Effects，了解该软件的各类工具与功能。通过学习合成、图层、时间轴、动画、蒙版和遮罩、三维、效果、插件脚本、抠像等软件功能，配合一系列的案例练习，读者最终将成为精通该软件的高手。本书案例丰富，涉及多个领域，综合多种知识，涵盖了低、中、高级技术要。本书综合案例配套高清视频讲解，方便读者跟随视频动手练习。读者可通过本书基本理论了解原理，通过基本操作掌握使用软件技能，通过案例实战灵活掌握软件用法，将知识系统化并行综合应用，实现创意的发挥，使自己的能力上升到一个新的水平。 《After Effects 2024从门到精通》适合After Effects零基础门者阅读，也可帮助有一定基础的人员行深造，还可作为学校或培训机构的教学参考书籍。
可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南(第2版)
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机器学习虽然在改产品性能、产品流程和推研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley 值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制，各自的优缺，如何解释它们的输出结果。本书将帮助读者选择并正确应用最适用于特定机器学习项目的解释方法。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家及任何对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
深度学习与目标检测(第2版)
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本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难，行深的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归不同的类别，并分别对其原理行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案
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内 容 简 介认知的高度决定了你创造价值的高度，包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展，既孕育了圈层变更的机会，也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。本书总计12章，从理论到产业应用对知识图谱与认知智能行了介绍。第1～7章围绕知识图谱与认知智能的需求，以用户、设备、企业为中心，讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8～12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术，构建产品化及系统化解决方案，以满足企业营销、服务、供应、生产、运维、经营管理、数据交易等应用场景的业务需求。读者通过本书可以了解企业认知智能的原理、应用方法、执行策略，以此构建企业认知博弈的策略。企业数据智能相关从业者可以参考本书，构建以用户为中心的企业认知智能解决方案，通过人机协同的方式，实现对业务的认知与引导，并从业务演变中获益。此外，本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能、社会计算等相关课程的教材。
换个姿势学C语言
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这是一本指引零基础读者使用C语言逐步完成一个完整项目的实践指导书。全书以完成“外汇牌价看板”项目为目标，将编程语言基础、程序设计及调试方法、软件工程实践的经验融其中，帮助初学者度过艰难的门阶段。 全书共11课：编程基础（第1～3课）介绍了什么是程序、不同编程语言的特、C语言程序的结构以及使用Visual Studio 2022编写C语言程序的方法；C语言核心知识（第4～7课）从实际需求出发介绍了C语言程序中常用的数据结构，包括变量、结构体、数组等，这部分还介绍了指针、动态内存分配和文件访问、自定义函数库的知识；图形用户界面实现原理和方法（第8、9课）以在屏幕上绘制“”为基础，逐步介绍显示图形、位图的方法和原理，并将文本界面的“外汇牌价看板”程序升级到图形用户界面；“外汇牌价看板”程序的完成与交付（第10、11课），在前面已完成内容的基础上对“外汇牌价看板”行重构，完善细节并使其达到交付标准。此外，在附录A（电子版形式，请扫描第1页的二维码获取）介绍了一些有关计算机的基础知识。 《换个姿势学C语言》不仅适合对学习编程感到困难的读者，也适合那些“看了很多书，听了很多课，但仍然没有编程思路，不会动手写程序”的读者，还适合没有编程经验的读者学习。
知识图谱：方法、实践与应用
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知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。本书既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
设计无忧——电商美工Photoshop实战技术(视觉/装修/配色/字体/排版/海报/详情/移动端)
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本书从网店美工的实际工作内容出发，结合编者多年的电商设计经验和从业体会，详细解读**天猫网店装修与视觉设计的思维、方法和操作技巧，旨在帮助读者掌握网店装修设计的精髓，快速提升网店美工设计能力。
自然语言处理:基于预训练模型的方法
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自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用；预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用，以及预训练模型的展。除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch 代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者，以及希望深研究自然语言处理算法的计算机工程师阅读，也适合对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的学生和希望人工智能应用领域的研究者参考。
Java并发编程深度解析与实战
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本书涵盖Java并发编程体系的核心库和核心类使用及原理分析，具体包括线程、synchronized、volatile、J.U.C中的重锁和读写锁、并发中的条件等待机制、J.U.C并发工具集、深度探索并发编程不得不知的工具、阻塞队列、并发安全集合、线程池、异步编程特性等。书中针对每一个技术，纵向分析相关的所有内容，并且对相关知识行了非常详细的说明，同时站在架构实践的角度来看待并发，通过大量实战案例让读者理解各类技术在实际应用中的使用方法。 作者花了4年时间投了大量精力对并发编程领域做了深的研究，将自己13年Java发及架构经验融了书中，对于各位读者来说，这应该是一本非常值得阅读的图书。
MongoDB进阶与实战:微服务整合、性能优化、架构管理
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本书围绕如何用好MongoDB这个复杂命题，利用大部分篇幅讲述了MongoDB在应用发方面的各种阶技巧，同时也介绍了MongoDB 4.0版本的事务特性及微服务相关的技术范例。很多基本的数据库问题都可以从MongoDB的官方文档中找到答案，但官方文档中在MongoDB周边技术栈的整合、系统管理及调优方面仍然缺乏一些富有针对性的内容，所以本书在结合一些实践案例的前提下，以发管理者的角度对MongoDB技术行了系统地梳理，希望能够让读者的学习达到事半功倍的效果。相信本书会对应用MongoDB的发人员具有广泛的指导意义。
Lightroom Classic完全自学一本通
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Lightroom具备图像管理和数码后期处理的功能，可以帮助摄影师提高工作效率。而Lightroom的数码后期处理功能则可以帮助摄影师处理前期拍摄无法解决的问题，让照片得到美化。其优秀的图像处理引擎，以及所提供的一整套后期处理方案是其他图像处理软件所不具备的。 因此，认识与学习该软件已成为专业后期制作的一项技能。本书将着眼放在具体案例的剖析与讲解上，只为给读者带来更为直观的学习体验，使读者牢固掌握快速修调与处理照片的技法，并熟悉从照片导、组织、管理、修饰到输出这一基本的工作流程。 本书去除无用的复杂操作，准确告诉读者该如何学习、如何操做，这样，读者就可以快速掌握Lightroom软件，立刻始编辑自己手中的照片。 本书不是一本充满了复杂的专业术语和诸多概念的纯理论的软件操作书，而是一本高效率的学习指南。
Knative*佳实践
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Serverless是一种云原生发模型，它使得发人员可以专注于构建和运行应用，而无须管理服务器。Knative是继云原生之后，云时代下一个十年技术的Serverless架构，发者应如何拥抱这一全新的技术架构？本书将给读者带来答案。Knative是Google发起的，基于Kubernetes构建的Serverless源项目，Google内部的 CloudRun就是基于Knative构建的Serverless平台。本书主要通过一个计数器示例在Knative中的实践展描述，详细讲解了Knative 的服务与事件驱动，以及在企业应用中如何利用Knative实现自动扩/缩容、事件驱动、灰度发布等。本书内容翔实、讲解深浅出、语言诙谐幽默，对于想了解、学习与研究Knative或者Serverless 的读者来说，是一本大有裨益的参考书。本书适合的读者有云原生从业者、Serverless架构师及发人员，以及想深了解Serverless的互联网从业人员。
因果推断与机器学习(修订版)
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本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践行了介绍。并在第1版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。
隐私计算与密码学应用实践
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随着数据要素化时代的到来，数据的流通和共享已成为数据要素化的显著特征。然而，这种流通和共享往往具有隐私泄露的风险，甚至可能给企业或个人造成不可估量的损失。为此，隐私计算技术成为数据要素化发展的重要支撑。 本书以密码学知识体系作为介绍隐私计算的着眼，系统介绍如何通过密码学构建隐私计算体系，并解析如何将这些知识体系应用到真实场景中。全书共分6 章，内容涵盖基础密码学、前沿密码学及相关知识，同时也梳理了隐私计算应用、隐私计算算子、基础密码学算法的具体对应关系。
深入理解Django:框架内幕与实现原理
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全书共分为8 章，分别是Django 源码的前置知识、 Django 命令原理解析、Django 内置的ORM框架、Django 内置的模板系统、解读Django 核心模块的源码、Django 的视图层、Django 的中间件原理和解读Django 中的辅助代码。本书展示了剖析Django 框架的完整过程，这种剖析方式同样适用于其他框架，如Flask、Ansible 和Scrapy 等。
大语言模型应用指南:以ChatGPT为起点,从入门到精通的AI实践教程(全彩)
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本书是一本对人工智能小白读者非常友好的大语言模型应用指南，有两大特：一是以通俗易懂的方式解释复杂概念，通过实例和案例讲解大语言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法，包括大语言模型常用的三种交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆，以及外部工具等，使读者能够全面了解和掌握这一先技术的应用和二次发；二是紧跟当前大语言模型技术的更新动态，介绍GPTs的创建，以GPT-4V和Gemini为例讲述多模态模型的应用，还包括无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调、RAG框架微调、大语言模型安全技术等。无论是学术研究者、工程师，还是对大语言模型感兴趣的普通读者，都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术展和应用案例，从而更好地应用大语言模型解决实际问题。
数据通信网络实践:基础知识与交换机技术
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本书的编写基于作者多年的实践经验。本书介绍数据通信网络的基础知识和交换机技术，主要内容包括数据通信网络模型、数据在网络中的传输、常用的传输介质、网络设备之路由器、虚拟终端、密码恢复、Wireshark实践、常用的网络排障工具、日志收集与分析、网络的规划设计、QinQ、Bonding和生成树协议。数据通信网络是一个复杂的系统，本书从数据的视角来行介绍，以期尽可能全面和准确地描述相关的技术。
企业“IPv6+”网络规划设计与演进
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本书基于华为在企业“IPv6 ”网络领域多年积累的丰富经验和实践，以“IPv6/IPv6 ”技术发展趋势和技术实现原理为切，分析“IPv6/IPv6 ”网络的应用场景、关键驱动力，以及“IPv6/IPv6 ”网络演面临的挑战和问题，给出企业“IPv6 ”网络演的基本原则、路线规划和关键步骤，并详细阐述企业“IPv6 ”网络的规划设计与演方案，包括广域网络、数据中心网络、园区网络、终端、应用系统、安全等。本书旨在为读者全面呈现企业“IPv6 ”网络演的规划设计、技术实现，并给出部署建议。 本书是企业“IPv6 ”网络规划设计与演的实用指南，汇聚华为优质解决方案和丰富的工程应用实践，内容全面、框架清晰、通俗易懂、实用性强，适合网络架构师、网络规划工程师、网络交付工程师，以及对企业“IPv6 ”网络技术感兴趣的读者阅读，也适合相关企事业单位的网络技术人员参考。
SAP BW/4HANA 实战指南
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SAP BW/4HANA 是基于 SAP 的内存计算技术，推出的划时代数据仓库解决方案产品；在SAP BW/4HANA中，对象行了全新简化，使操作更简便；引数据温度管理模式 "热数据”"温数据”"冷数据”，冷数据可以直对Hadoop等流行大数据平台；在新的架构中可以直使用SQL对对象行数据访问，便于没有使用产品经验的人使用；用户也可以通过类似SAP SLT的工具行数据的实时同步，这样产品就能够行实时的数据集成，实时的行报告浏览；产品可以基于Hana的列式存储、内存计算技术可以使算法逻辑下推，使用户体验到"闪电搬的速度”。本书于智扬对该产品多年的项目实践总结，智扬研究室对该产品行深的原理刨析，深浅出，浅显易懂，并附有案例；不需要事先了解SAP BW，通过此书可以帮助大家更好的理解一个好的数仓产品长什么样； 本书适合有计划搭建实施企业级数据仓库的企业高管、技术大咖，对数仓产品感兴趣的BI顾问、SAP业务顾问以及数仓技术爱好者阅读使用。
Python机器学习原理与算法实现
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数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎数字化浪潮、与时俱提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的门知识和阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法；第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法；第13~15章介绍相对复杂的监督式学习算法，包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法；第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。 本书可以作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python或机器学习应用的专业教材、参考书；也可以作为企事业单位数字化人才培养的教科书、工具书，还可以作为职场人士自学掌握Python机器学习应用、提升数据挖掘分析能力而提高工作效能和改善绩效水平的工具书。
