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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。
Python从入门到精通(精粹版)
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本书以零基础读者为对象，用范例引导读者学习，深浅出地介绍了Python的相关知识和实战技能。 本书从Python基础手，介绍了Python的发环境、各种数据类型的操作方法、流程控制、函数等Python内核技术，以及使用Python处理文件、处理错误与异常等各种应用，后列举了Python在重要领域的项目实战，内容全面且深。 本书提供与内容同步的教学录像。此外，本书还赠送大量相关学习资料，以便读者扩展学习。 本书适合任何想学习Python的读者，无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python，均可通过本书快速掌握Python的发方法和技巧。
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。
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。
软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式
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本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演历程，深剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
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。
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。
Rust游戏开发实战
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本书主要介绍基于Rust语言发游戏的方法，还介绍了适用于Unity、Unreal等游戏引擎的技巧。 本书先设置发环境，然后引导读者制作自己的Flappy Bird，借实例讲解Rust语言的基础知识。全书引导读者逐步完成一个《地下城爬行者》（Dungeon Crawler）游戏项目，通过实战帮助读者掌握Rust的相关知识，掌握用Bevy发游戏的方法，以及在不影响程序调试的情况下运行游戏系统，对所发的游戏行优化。 本书适合所有对Rust语言感兴趣的读者阅读，也适合从事游戏发的读者参考。
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。
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。
Java核心技术速学版(第3版)
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本书是经典 Java发基础书《Java核心技术》的速学版本。本书首先介绍了Java 语言的基础知识,包含口、Lambda 表达式、继承、反射、异常处理、断言、日志、泛型编程、容器等关键概念；其次介绍了流、输人和输出处理、并发、注解、日期和时间 API、国际化、编译和脚本、Java 平台模块系统等高级特性。本书不仅可以让读者深了解 Java 编程的基础知识和核心概念，还可以帮助读者掌握 Java 应用程序发所需的基本技能。本书涵盖了Java17中更新的内容，提供了许多实用的示例代码，还给出了基于作者实际经验的提示、注意和警告。 本书可供希望深掌握Java应用的初学者使用，也适合算将Java 应用到实际项目中的编程人员使用。
流式系统
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这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念行深探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
庖丁解牛Linux操作系统分析
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本书将可移植操作系统 POSIX 标准和 CPU 指令集架构 ISA 两层口通过 Linux 操作系统贯通起来，涵盖了 Linux 操作系统的各个主要方面，主要有以 openEuler 操作系统为例的 POSIX 工具集、计算机系统的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、系统调用的工作机制、程描述和内存管理、可执行程序工作原理、内核线程和 I/O 驱动框架、程调度和程切换、KVM 和容器技术、Linux 安全相关技术等 Linux 系统运作的各个关键机制。 本书首先以 Linux 社区规则、Linux 发展的渊源、Linux 基本使用和命令工具作为导引；然后以存储程序计算机相关的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、指令乱序问题、mykernel 精简内核实验以及 Linux内核源代码编译和系统构建作为 Linux 内核的门基础；着焦深理解系统调用，并在 x86 和 ARM64系统调用实现的基础上延伸到程的创建、可执行程序的加载和程的切换，其中涉及了程描述符、程地址空间和程序编译构建等相关的内容；最后总结了 Linux 系统的一般执行过程和系统架构，并拓展到KVM 和容器技术，以及 Linux 系统安全相关技术。
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。
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。
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。
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。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
生成式人工智能(基于PyTorch实现)
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本书通过从零始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制，并使用PyTorch对生成式人工智能模型行编程的实践指导，以期让读者在了解生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、循环神经网络（RNN）、Transformer、扩散模型、大语言模型（LLM）和LangChain等技术原理之后，能构建可生成形状、数字、图像、文本和音乐的生成式人工智能 模型。 本书适合各种商业领域中的人工智能技术工程师和数据科学家在实践生成式人工智能模型时随手查阅，也适合生成式人工智能的初学者作为门指南。
数据要素安全:新技术、新安全激活新质生产力
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本书深剖析了数据要素行业的发展趋势和关键安全技术，并探讨了新技术如何赋能各行各业。全书分为三个核心篇章：“体系篇”构建了数据要素安全的理论框架，从宏观角度分析了数据要素的演及相关法律法规的制定，旨在帮助读者理解数据要素安全的重要性及背景知识；“技术洞察篇”深探讨了前沿技术，揭示了数据安全自用、数据可信确权、数据可控流通和协同安全计算等核心应用场景的技术细节和应用洞察；“实践案例篇”通过具体案例展示了技术在全球各行业中的应用，指导读者选择合适的技术来构建数据要素的安全流通体系。 本书适合企业决策者、数据业务负责人、隐私计算和机密计算相关厂商及各层次技术人员阅读。
