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阿里云运维架构实践秘籍
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全书共18章，分为四个部分： 云端选型篇（第1~5章）：主要从云平台、云产品、软件技术、系统技术、服务器配置五个方面系统性讲解在云端如何行运维技术选型和运维架构规划； 云端实践篇（第6~13章）: 基于云端选型篇，在云端运维架构涉及相关常见技术的重要实践，也是本书中的重篇幅； 云端安全篇（第14~16章）: 通过黑客常见攻案例，及结合云端*安全防御方案，带您一起走云端黑客攻防的世界； 云端架构篇（第17~18章）: 结合前面云端选型篇、云端实践篇、云端安全篇相应*实践经验，通过一个小型网站逐步演变到千万级架构的案例，讲解如何在云端构建千万级架构。
微信小游戏开发:后端篇
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“微信小游戏发”系列图书包含《微信小游戏发：前端篇》和本书，融合了腾讯云TVP李艺多年来的一线项目研发和教学经验。本书在前端篇的基础上，继续讲解微信小游戏发后端部分的内容，主要包括本地功能发、云发实践、后端程序编写等，终让读者掌握微信小游戏全栈发的知识体系与核心技能，并完成一个精心设计的实际项目。本书随附完整的项目源码，以方便读者学习和实践。 本书共7章，主要内容如下。 第1～3章 本地功能 学习微信小游戏发，少不了要学习平台组件和口。这3章主要介绍如何利用平台组件和口实现微信小游戏发中常用的本地功能，比如读写本地缓存和本地文件、显示用户的位置信息、添加背景图片、监听并记录错误、添加排行榜和广告等。通过这3章的实践，我们将使小游戏项目的本地功能更加完善，同时一步了解微信小游戏的平台能力，为以后自学平台组件和口下基础。 第4、5章 云发 云发可以显著降低运维成本和运维复杂度，对于独立发者来说尤为适合。云发技术一直在快速演，不断有新功能、新口出现。在这两章中，我们将行基础云发（云函数、云数据库、云存储）方面的实践，了解其运行机制，这样无论以后云发技术如何推陈出新，我们都能快速掌握并运用。 第6、7章 后端 编写后端程序是重中之重。在这两章中，我们在保证技能实践的全面性的前提下，尽量将内容简化。我们将使用两种常用的后端技术Node.js和Go编写同一套口，实现相同的后端程序功能。在编写后端口程序和Web后台管理程序时，书中提供了分别基于koa2（Node.js Web框架）和Iris（Go Web框架）的快速发项目模板，即使你是初学者，也能很快门。
区块链编程
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本书是一本区块技术门指南，内容涵盖密码学数学基础（包括有限域、椭圆曲线、椭圆曲线密码学）、序列化工具、交易数据的结构与传输，以及数字签名的构造与验证等。通过本书，读者将学习如何使用这种流行的加密货币及其区块支付系统背后的基础知识，包括数学、密码学、区块、网络等。
FreeRTOS内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
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本书基于野火STM32全系列发板介绍FreeRTOS内核实现与应用发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把FreeRTOS内核写出来，从底层的汇编始，讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现，如何支持多优先级，如何实现定时器以及时间片等FreeRTOS的核心知识；第二部分则始讲解FreeRTOS内核组件的应用以及如何使用FreeRTOS行多任务编程。本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域工程师和爱好者的技术参考书，也适合相关专业的学生学习参考。
营销数字化:一路向C,构建企业级营销与增长体系
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这是一本指导ToB企业如何构建数字化的营销与增长体系，并终直触达C端消费者的著作。本书以数字化转型为背景，以指导企业构建数字化的消费者全旅程体验为目的，总结了一套面向ToB企业的营销数字化转型的方法论。这套方法论是云徙科技5年多来，为数十个行业的近200家头部企业提供数字化转型服务和营销数字化服务的经验总结。 全书核心内容主要包含四个部分 部分 数字化转型与营销数字化 首先阐述了营销数字化与数字化转型的关系，以及为何大多数企业的数字化转型都是营销先行；然后高屋建瓴地总结了营销数字化的3个关键实现以及落地的路线图。 第二部分 营销数字化的构建方法 本书将营销数字化转型落地的方法总结为4条：一路向C的底层逻辑、体验之旅的构建规则、增长实践的数字驱动增长，以及一个统一的数字中台落地转型利器。 第三部分 营销数字化行业解决方案与案例 详细解读汽车、美家、日化、医药、新式茶饮5大类行业营销数字化的路径、方法和实践案例。 第四部分 营销数字化的量化和评估 独创性地提出了营销数字化评估模型，并阐述了营销数字化的演方向，帮助读者深理解营销数字化并明确未来的行动方向。
电脑软硬件维修从入门到精通(第2版)
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本书通过对电脑软硬件故障诊断修复方法的总结和大量经典案例的分析，旨在使读者掌握电脑故障的维修方法。 本书内容包括：多核电脑维护与调试、系统和网络故障诊断维修、电脑硬件故障诊断与维修、电脑周边设备故障维修、电脑芯片级故障与修复、数据恢复与加密技术。
Julia语言程序设计
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本书系统地介绍Julia编程语言的基本概念、各种功能、编程要，包含大量示例代码以及编程技巧。全书共16章。第1~2章介绍Julia语言的基本特、基础概念。第3~4章介绍Julia语言的数值系统、各种运算符使用规则。第5~6章介绍类型系统，以及经典的判断、循环逻辑。第7~8章介绍函数与方法，以及Julia的核心优势——多维数组。第9~11章介绍字符串与日期处理方法以及元编程。第12章介绍与I/O相关的内容，包括流、文件操作、网络通信及序列化等。第13章介绍Julia代码的组织方式，包括模块、文件以及包。第14章介绍Julia原生提供的并行计算特性，是Julia颇具魅力的内容之一。第15章介绍Julia与C/C++、Python行混合编程的基本方法。第16章总结了Julia编程方面的经验以及优化建议。本书内容丰富，讲解细腻，适合于所有软件发人员，以及高等院校相关专业师生。
PHP 7底层设计与源码实现
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滴滴出行专家联合撰写，多位PHP领域大咖推荐，全面吃透PHP底层设计不二之选，全面讲解PHP内核架构、核心构成与内存管理、词法与句法解析、Zend 虚拟机、函数及关键扩展等设计细节与源码实现。 本书逻辑上分为四部分，共计14章内容。 ?第１～2章解读PHP 7的新特性、源码的整体框架（各目录的源码和功能）。 ?第3～6章详细介绍PHP 7的变量实现，涵盖基本变量zval的结构、字符串zend_string的实现、核心结构HashTable（即数组）实现，以及类与对象的实现。 ?第7～11章剖析PHP 7核心的实现，重是PHP 7的生命周期，涵盖生命周期的模块初始化阶段中配置文件的解析，内存管理原理与实现，词法和语法分析的实现，核心Zend虚拟机的实现。 ?第12～14章介绍PHP 7中基本语法、函数、扩展的实现。 ?其中，第3章、第4章、第5章和第14章为本书的重章节。
架构启示录
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本书研究传统的建筑工作与数字产品的架构工作之间有着怎样的联系，探讨了Christopher Alexander、Richard Saul Wurman、Cedric Price 与Nicholas Negroponte 4 位建筑师的工作。 作者总是先讨论他们在各自的工作中所用的技术范式，例如，他们所依循或提出的究竟是控制论领域之中的工作方法，还是人工智能或计算机程序与界面领域之中的工作方法。 然后，探寻这几位建筑师怎样影响数字化的世界，例如怎样影响 1980 年代末至今的编程语言、信息架构，以及当前其他一些数字产品的设计工作。 为此，我们要思考，这些工作与建筑有什么相通之处？这几位建筑师怎样运用计算机等技术来做试验，从而拓宽其工作领域？计算机、控制论以及人工智能方面的研究者与工程人员，能够通过这些建筑师与他们处理过的建筑问题，获得哪些启发？传统的建筑知识，对新兴的数字产品来说，有着什么样的意义？
互联网安全建设从0到1
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本书详细介绍互联网安全建设的方法、工具、实践，包含互联网整体防御功能的建设，涉及网络安全的方方面面，主要内容包括：主机安全、网络安全、发安全、运维安全、内网安全、日志分析、安全平台、安全监控、应急响应、业务安全、风控体系建设、数据与隐私安全、安全体系建设等。
OpenShift云原生架构:原理与实践
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这是一本匠心之作，它将带领你深了解OpenShift和如何基于OpenShift构建云原生应用，以及如何通过以OpenShift为代表的PaaS平台实现数字化转型。 本书的三位作者都是云计算和OpenShift领域的一线资深专家和布道者，本书以他们多年来在云计算和企业数字化转型领域的实战经验为背景，深剖析了OpenShift的架构设计、实现原理，以及集群的部署和运维；深度讲解基于OpenShift的云原生架构，以及如何以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台。 全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理行了深剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。
Linux内核API完全参考手册(第2版)
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本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本，对常用的内核API作了系统归纳，并编写了典型验证程序，使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括：模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
中文版3dsmax2020/VRay效果图全能教程
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本书*介绍中文版效果图的制作，主要针对零基础读者编写， 是入门级读者快速并*掌握效果图制作的参考书。本书从的基本操作入手，结合大量的可操作性实例，*而深入地阐述了的建模、灯光、材质、渲染在效果图制作中的运用。全书共章，分别介绍了的基本操作，场景模型编辑、灯光、摄影机和材质贴图，以及渲染技术、后期修饰的方法，符合零基础读者学习新知识的思维习惯。本书附带所有书中实例的实例文件、场景文件、贴图文件与多媒体教学视频，同时作者还提供了常用单体模型、效果图场景、经典贴图，以方便读者学习。 本书适合装修设计师、爱好者使用，也可供各类培训机构作为教材使用，还适合大、中专院校学生自学或作为教材使用。
ASP.NET Core 5.0开发入门与实战
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这是一本从实战角度出发，分析讲解ASP.NET Core基本原理和实现方式，以求帮助广大读者能够快速掌握ASP.NET Core在企业级多端调用以及多平台部署的实践指导书。作者是.NET领域的布道者和技术专家，并多次荣获微软MVP称号。 本书以ASP.NET Core 5.0行分析，不仅讲解了核心原理和理论知识，还通过实战案例的方式，一步拓展ASP.NET Core在企业中的应用。更重要的是，本书所有代码均已源，读者可以在对应下载资源中找到源码地址，行下载和学习。此外，本书涉及的知识，多以独立章节用实际案例的形式专门行落地指导，相互之间不受影响，而从业务上又承上启下，读者可以根据自己的需要重学*一章节。 本书是一本项目发案例方面的参考书，适合有基本编程知识，但还没有项目发经验的软件发初学者使用，尤其适合高校学生行毕业设计、课题设计时作为参考。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
TensorFlow深度学习实战
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本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
深入以太坊智能合约开发
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这是一部能指导读者从门到阶的以太坊智能合约发指南。HiBlock区块技术社区官方出品，4位区块技术专家联合撰写。 从发工具与生态、编程语言（Solidity）、编写方法、实践、以太坊虚拟机、合约安全、软件工程等维度全景呈现以太坊智能合约发的各个方面。更重要的是，以实战为导向，包含若干个翔实、完整的DApp案例讲解。 全书共12章，分为4个部分： 准备篇（第1～2章） 介绍了以太坊的常识、基础交互和发工具套件。 基础篇（第3～6章） 详细讲解了智能合约发语言 Solidity 的所有语法和编写合约的基本方法，同时也介绍了编译器和 Solidity 集成发工具的使用。 阶篇（第7～10章） 首先详细讲解了以太坊协议的细节和以太坊虚拟机的实现原理和架构设计；然后讲解了用于以太坊虚拟机函数调用的应用二制编码的细节，以及公共基础合约库 openzeppelin-solidity 的源码实现；*后为智能合约的安全发提供了经验性的指导，有极高的参考价值。 实战篇（第11～12章） 结合若干 DApp 实例讲解了如何基于智能合约来构造可用的去中性化应用程序。这部分内容可以帮助发者快速上手构建基于以太坊的新一代互联网应用程序。 本书的附录中还包含了对以太坊协议中涉及的部分基础算法、以太坊虚拟机的费用设计和指令设计、 Solidity 内联汇编等的简单介绍。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
云原生应用构建:基于OpenShift
￥65.35
这是一部从发和运维两种视角讲解如何基于OpenShift构建云原生应用的著作。三位作者分别来自红帽和微软公司，都是OpenShift和云原生领域的布道者和领军人物，经验非常丰富。 全书一共14章，秉承全栈理念讲解了构建云原生应用需要掌握的云原生技术、OpenShift技术以及源分布式中间件技术。 *部分：云原生篇（第1～11章） 首先，讲解了云原生和与之相关的分布式源中间件的技术，如基于云原生的Java实现等；其次，讲解了云原生构建的6大步骤及其相关的技术和方法，如发展DevOps文化、构建分布式缓存等；*后，讲解了人工智能在容器云上的实践。 第二部分：OpenShift篇（第12～14章） 详细讲解了OpenShift 集群的规划、管理、离线安装与部署，以及OpenShift 在公有云上的*实践。
深度强化学习:学术前沿与实战应用
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本书共分为四篇，即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅深、通俗易懂，涵盖经典算法和近几年的前沿技术展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现，旨在理论与实践相结合，让读者学有所得、学有所用。 *篇（包含第1～3章）主要讲解深度强化学习基础，侧重于单智能体强化学习算法，相对简单，有助于初级读者理解，同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。 第二篇（包含第4～5章）主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解，从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析，以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时，还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。 第三篇（包含第6～7章）扩展到多任务场景，称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识，随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。 第四篇（包含第8～11章）主要讲解深度强化学习的实际应用，涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解，培养读者跨领域解决实际问题的能力，以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。
