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生成式AI入门与AWS实战
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本书是专注于如何在AWS上发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用发者等提供深了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上发AI应用程序的软件发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。
科研统计思维与方法:SPSS实战
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本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助 SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共 8 章。第 1 章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第 2 章介绍了数据的规范化及预处理，重讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第 3 章介绍了统计描述及数据加工。第 4 章讲解了差异显著性检验。第 5 章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第 6 章介绍了关联性分析技术和回归分析。第 7 章讲解了聚类分析技术。第 8 章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。
科研论文配图绘制指南——基于R语言
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本书是指导科研人员使用R语言绘制高质量科研论文配图的实用指南。首先，本书从科研论文配图的基础知识出发，详细介绍了绘图的规范、原则和配色技巧；着，书中深讲解了R语言的配置、使用以及ggplot2图形语法，为读者提供了从单变量到多变量图形绘制的全面指导；此外，本书还特别介绍了地理空间数据的可视化分析，以及如何绘制各种统计图形，如ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）、热力图、桑基图等；最后，本书通过具体案例展示了科研论文配图的绘制流程。 本书实用性强、内容丰富，适合想通过R语言行数据分析、科研论文配图绘制的不同专业的在校学生，以及对数据分析与可视化感兴趣的科研人员阅读。
深入浅出Kali Linux渗透测试
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随着互联网的迅猛发展和数字化转型的加速，网络安全威胁不断增加，渗透测试的价值日益凸显。Kali Linux提供了友好的界面和广泛的文档支持，专为渗透测试和网络安全评估而设计。它提供强大的工具和资源，方便专业人员评估网络的弱，行漏洞分析和渗透测试，即使是初学者也能轻松上手。 本书内容共14章，知识与实践案例环环相扣，将网络安全的基础知识和实践细节娓娓道来，涉及网络安全渗透测试基础、Kali Linux的安装与使用、模拟测试环境、信息收集、漏洞扫描、密码攻、网络设备渗透测试、操作系统及服务软件渗透测试、Web渗透测试、后渗透攻、嗅探与欺骗、无线网络渗透测试、社会工程学、渗透测试报告等主题，全面揭示了基于Kali Linux的渗透测试原理与实践技巧。 本书由资深的网络安全人士编写，融了作者三十多年的网络安全从业经验，适合网络安全领域的专业人士、网络运维技术人员、企事业单位的网络管理人员，以及计算机相关专业的师生阅读参考。
零基础学Qt 6编程
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这是一本Qt 6编程门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C 的集成发。本书注重知识和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。 本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件发人员的参考书。
Python面向对象编程:构建游戏和GUI
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本书首先介绍构建类和创建对象的基础知识，并结合代码讲述如何将理论付诸实践；然后讨论面向对象编程的关键概念——封装、多态性和继承，包括如何使用对象管理器创建并管理多个对象，如何通过封装对客户端代码隐藏对象的内部细节，如何使用多态性定义一个口并在多个类中实现它，如何应用继承构建现有代码；后讲述如何构建一款带完整的动画和声音的视频游戏，从而将所有内容整合在一起。本书涵盖了两个功能齐全的Python代码包，它们将加速Python中图形用户界面程序的发。 本书不仅适合Python发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
YOLO目标检测
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本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
ASM全埋点开发实战
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本书由业内专业团队神策数据的专业人士编写，结合实战案例，深浅出地介绍了ASM技术和Android全埋技术。 作者从神策数据服务超过2000家客户的经历中，发现了行业用户对全埋技术的迫切需求。本书针对这一，详细、客观地阐述了ASM在Android全埋中的应用，涵盖各种真实商业场景，并清晰地讲解其技术原理和实现步骤，以帮助用户利用好全埋技术的特长和优势。 本书作为一本技术参考书，特别适合非专业发工程师在日常工作中使用。
图神经网络前沿
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本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容，以及图表示学习的基本概念和定义，并讨论了高级图表示学习方法的发展，旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外，本书探讨了图神经网络的几个前沿主题，包括利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系，还介绍了图神经网络的若干前沿趋势，能够帮助读者一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人，包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
CMake构建实战:项目开发卷
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本书主要介绍C和C 程序构建的相关知识，包括直调用C和C 编译器完成构建的基础内容，以及使用CMake完成项目构建的相关内容。全书先介绍市面上C和C 的主流编译器及其相关命令行工具、Makefile等的使用，抽象出与项目构建相关的概念模型，再介绍CMake脚本语言的基础语法、常用命令等，最后介绍与CMake项目构建相关的内容。本书含有两个实践章节，借助CMake脚本语言，分别构建了快速排序算法程序、手写数字识别库及配套命令行工具。 本书适合有C和C 编程基础，希望了解或应用CMake工具的人阅读，也适合想要构建跨平台C和C 程序的发人员阅读。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发，系统地讲解SwiftUI发的全过程，内容丰富且实用性强，旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章，从SwiftUI的基础概念始，逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题，为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者，都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧，并将其应用到实际项目中，发出优秀的iOS应用。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
量子计算Python与Q#编程实战
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本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
软件开发安全之道
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本书共有13章，分为三大部分，即概念、设计和实施。具体内容包括：第一部分（第1~5章）为全书提供了概念基础，涉及信息安全和隐私基础概述、威胁建模、对可识别威胁行防御性缓解的通用战略、安全设计模式，以及使用标准的加密库来缓解常见的风险。第二部分（第6~7章）分别从设计者和审查员的角度讨论了如何使软件设计变得安全的指导，以及可以应用哪些技术来实现安全性。第三部分（第8~13章）涵盖了实施阶段的安全性，在有了一个安全的设计后，这一部分将会解释如何在不引额外漏洞的情况下行软件发。
渗透测试技术
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本书是一本关于渗透测试技术的实用教材，旨在帮助读者深了解渗透测试的核心概念和方法，以便有效地发现和防范网络漏洞和风险。 本书分为七篇，共21章，从渗透测试环境搭建手，介绍信息收集、常见Web应用漏洞利用、中间件漏洞利用、漏洞扫描、操作系统渗透、数据库渗透等。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解渗透测试技术的原理和应用，提高网络安全水平。 本书适合作为高等院校网络安全、信息安全等相关专业的教材，帮助网络安全领域的初学者快速门。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
数以达理:量化研发管理指南
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本书是作者多年来软件工程经验与 软件过程改咨询经验的结晶，书中对量化研发管理给出了系统论述，并通过大量的实际案例针对每种场景下的量化研发管理问题给出了解决方案。 本书先介绍了软件研发量化管理的基本概念，然后以活动顺序为主线讲述了如何识别与定义软件研发量化管理的对象、如何设计数据指示器、如何分析历史数据的分布规律、如何定量地分析因果规律、如何定量地预测未来、如何定量地控制过程、如何定量地管理过程改，后介绍了统计学的基本概念与假设检验在软件研发管理中的应用。 本书论述简明清晰、实例丰富，可以帮助读者快速、正确地掌握如何采用统计方法管理软件研发团队，适合公司高管、质量总监、质量管理人员、过程改人员、敏捷教练、咨询顾问、项目经理及研发人员阅读参考。
Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
Python量子计算实践:基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台
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本书使用Qiskit源框架和IBM Quantum Experience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。 本书内容由浅深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBM Quantum Experience行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资源库，使用Aer模拟量子计算机，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua运行Grover算法和Shor算法等重要内容。 本书能够帮助读者学会使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同时结合Python编程实践来实现量子比特的可视化并深理解量子门、贝尔态、量子线路等概念，一步掌握在实践中使用量子算法的方法。
