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Python数字信号处理
￥63.87
本书从实用的角度出发，深入浅出地介绍数字信号处理的基本理论和方法，并通过大量实例详细讲解Python在数字信号处理中的应用。本书首先介绍Python的基础知识，以及本书用到的NumPy库、Matplotlib库和SciPy库；然后讲述数字信号处理的基本理论和方法，包括离散时间信号与系统的时域分析、信号与系统的频谱分析、离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波器的结构、IIR数字滤波器的设计和FIR数字滤波器的设计。 本书可作为高等学校数字信号处理相关课程的工具书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
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。
递归算法与项目实战
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本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和 JavaScript 程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。 本书不仅适合发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。
嵌入式C++实战:从C语言无缝切换到现代C++
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本书系统阐述了现代C++(直至C++23)在资源受限嵌入式系统开发中的应用方法与实践技巧。本书不仅深入解析了C++相较于C语言在嵌入式开发中的核心优势，还*覆盖了从语言基础到高阶技术，再到实际工程落地的完整知识体系。 全书共18章，分为四大部分。第1部分聚焦嵌入式开发中C++的认知普及与环境搭建，破除关于C++的常见误解，分析资源受限嵌入式系统的开发挑战，介绍嵌入式C++生态系统的工具链，分析工具与测试框架，并指导读者搭建现代化的嵌入式C++项目开发环境与仿真测试环境。第2部分夯实C++基础核心，详解类的核心机制，命名空间，函数重载等基础特性，以及C++与C语言的互操作性，同时系统梳理各类错误处理技术与异常机制。第3部分深入C++高级概念，包括模板与元编程，强类型安全强化，lambda表达式应用及编译时计算等关键技术，助力开发者编写通用，*，高可读性的代码。第4部分聚焦嵌入式实际问题解决，演示硬件抽象层(HAL)实现，C库协作方法，讲解序列器优化，设计模式应用，有限状态机设计等实用方案，并介绍嵌入式开发常用库与框架及跨平台开发技巧。 本书适合长期使用C语言，希望转型现代C++的嵌入式开发者阅读，也适合从事低功耗设备，医疗设备，汽车电子，自动驾驶等领域的软硬件开发工程师，系统设计工程师及技术爱好者阅读。无论读者是否具备深厚的C++基础，都能通过本书掌握嵌入式C++开发的核心能力，开发出更可靠，灵活，易维护且*的嵌入式系统。
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。
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。
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。
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。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
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。
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。
信息学竞赛:C++一本通
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本书破了传统教材中的分章模式，采用按知识组织课程的形式，讲解C 语言的语法知识，力求更适合中小学教师在人工智能时代背景下的教学以及学生学习。 全书包括22课和2个附录。第1~3课介绍C 基本语法，包括程序格式、数据定义和输输出等;第4~6课讲解各种运算符及表达式;第7~12课介绍选择和循环程序结构;第13~15课讲解数组及其应用;第16~18课介绍字符数组与字符串以及文件操作;第19~20课讲解函数及其应用;第21课介绍结构体及其应用;第22课介绍类和对象。本书还为读者提供了两个附录(电子版)，附录A介绍C 集成发环境的相关内容，附录B为课后练习的参考答案。 本书适合作为信息学竞赛的培训教材，也适合对C 感兴趣的中小学生自学。
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。
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。
DeepSeek原理与项目实战
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DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
VMware NSX网络虚拟化入门
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本书介绍VMware网络虚拟化产品NSX，包括NSX的体系结构和安装配置、基于NSX的分布式防火墙的配置与使用以及基于NSX负载均衡等内容。本书虚拟化平台采用VMware vSphere 7.0 U1版本，NSX-V采用6.4.8版本，NSX-T采用3.1.0版本。 本书内容比较丰富，操作步骤比较清晰，讲解比较细致，适合读者自学和课堂教学。本书可供虚拟化技术爱好者、虚拟化数据中心管理员和系统集成商参考，也可作为培训机构的教学用书。
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。
深度学习详解
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本书根据李宏毅老师“机器学习”公课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
Tars高性能服务开发
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RPC框架是服务端开发者的常用框架，本书基于Linux基金会旗下的Tars框架编写，旨在帮助读者掌握高性能RPC框架Tars。 本书共6章。第1章介绍Tars框架知识与多语言交互实战项目；第 2 章讲述Tars框架的使用，例如用 docker-compose 部署Tars服务框架，以及不同语言（以Java和Go为例）服务的构建和调用；第 3 章介绍Tars框架的高级特性，涉及按set调用、无损发布、自定义 Filter、使用Tars命令、使用Protocol Buffers 协议等内容；第 4 章剖析Tars框架核心原理，包括Tars RPC原理剖析及Tars NIO网络编程和Tars Netty网络编程；第 5 章进行Tars-Java源码解析，涵盖Tars客户端源码分析、Tars服务端源码分析等；第6章进行Tars-Cpp源码解析，涉及Tars-Cpp整体架构、Tars-Cpp网络分析等。书中还有丰富的案例和代码演示，读者可借助配套资源进行实践以进一步巩固所学知识。 本书适合有一定服务端开发基础，想要掌握高性能 RPC 框架 Tars 的读者阅读。通过阅读本书，读者能够更好地掌握Tars相关特性，并将其运用到开发实践中。
机器学习
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本书系统地介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，是一本理论与实践并重的图书。本书第1章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第2章～第11章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与Softmax回归、正则化、线性判别分析、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第12章和第13章，介绍特征工程、模型评估与选择等。 本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习的教材或参考书，也可供人工智能相关技术人员参考。
R语言金融分析与建模
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R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
