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深度强化学习--算法原理与金融实践入门
￥48.30
深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者一步深探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
Scrum捷径:敏捷策略、工具与技巧
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Scrum作为主流的敏捷方法，因其简单易行而在 软件行业迅速普及。但要想取得成效，一些重要的节 不可或缺。作者戈尔茨坦从多年的实践中，总结和 梳理出30个捷径，充分说明如何才能用对、用好 Scrum。每个捷径都包含相关的策略、工具和提示， 读者可以从幽默风趣的字里行间体会Scrum框架的精 妙，掌握敏捷的精髓，这是正规培训课程难以企及的 。 《Scrum捷径：敏捷策略、工具与技巧》适合经 历过Scrum之痛的读者参考，更适合没有任何Scrum经 验的新人阅读。
研磨用户体验——贯穿产品设计的思路|方法|实践
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《研磨用户体验 : 贯穿产品设计的思路、方法、实践》结合优秀产品案例，以产品设计方法为框架，从提出问题、展研究再到设计发、产品迭代，为读者提供实用知识，同时分享设计管理与领导力的方法与经验。 《研磨用户体验 : 贯穿产品设计的思路、方法、实践》还包含嘉宾访谈，通过亲身经历分享职业经验与行业洞察，为读者提供多角度观。后的附录总结了实操性工具箱，并附上书单以便读者查阅。
Rust编程从入门到实战
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《Rust编程从门到实战》是一部Rust编程语言的编程手册，第1~3章为Rust前置知识，介绍了发环境搭建、个Rust程序以及语言的输输出；第4~16章为Rust基础语法知识，介绍了Rust基础的语法和必要的语言使用规则，其中包括Rust所有权、生命周期以及特性等重要语言概念的介绍；第17~27章为Rust实用操作，介绍了文件与I/O、无畏并发、Web编程等重要的经典发实战以及属性、宏、“不安全”语法等Rust高级编程。 《Rust编程从门到实战》适合Rust语言初学者学习使用，也可供Rust发者参考使用，还可作为高等院校相关专业的教材。
网络基本通信约束下的系统性能极限分析与设计
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本书介绍网络基本通信约束（网络噪声、网络带宽、信道衰落、编码解码和量化等）下的网络系统性能极限与有关性质。借助通信理论、频域分析方法、时域分析方法和互质分解、内外分解、全通分解、尤拉参数化等技术手段，揭示网络系统性能极限与网络基本通信约束和控制对象本身固有特性间的内在定量关系和内在联系，并介绍连续系统、离散系统、单向通道、双向通道、单通道和多通道等多种模式下网络系统的性能极限，为网络系统设计和控制器设计提供理论支撑和指导。
Python青少年趣味编程
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本书通过50个趣味十足的游戏及活动为10岁及以上的孩子们讲述了Python的基本技巧。通过对本书的学习，孩子们可以从掌握编程的基本代码块到写出自己的代码。有趣的游戏实例，生动的图文讲解，交互式的课程设计，让编程不再只是枯燥的代码，而是有趣的思维活动。
基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)
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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅深地介绍了使用Python语言编程发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的门知识。 本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程发的门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书，针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。
数字身份：在数字空间，如何安全地证明你是你
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中国已全面建设数字经济的新时代，各行各业都在加速步数字化时代，数字经济需要平衡效率与安全两个要素。数字身份认证与管理及用户隐私保护已经成为数字经济发展不可回避的核心问题之一，认证效率的提高和信任成本的降低也将成为加速社会步的重大推动力。本书以数字身份和隐私保护的理论、实现、应用及展望为主要内容，全面介绍了新一代去中心化数字身份认证和隐私保护系统的设计理念与具体实现。本书介绍的去中心化数字身份认证和隐私保护方法是兼顾效率与安全的信任机器和数据加工厂，可以在金融、国防、公安、医疗、运输、物联网等诸多领域发挥巨大作用。本书是一本既包含软件设计发内容又包含信息安全技术的科技类书籍，适合所有对软件发、金融科技或网络安全感兴趣的人士阅读。
利用Python轻松学数学
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本书将Python编程的基本知识和中小学数学知识紧密结合起来，在介绍Python知识的同时穿插数学趣题和难题的讲解，以引导读者从一个全新的角度来看待编程、体验编程和学习编程，培养中小学生的计算思维和编程思维。 全书共13章，主要内容包括Python的基本数据类型，基本编程知识，数轴、坐标系和平面几何图形，日期和时间，顺序语句，条件语句和循环语句，函数等。另外，本书配有同步视频讲解，读者可以将本书与视频结合起来更直观地学习，从而提高学习效率。 本书适合中小学生学习，也可以作为零基础的Python编程爱好者的参考资料。
智能简史——从大爆炸到元宇宙
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本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促宇宙稳定的技术发明、物质网联、能源网联、信息网联、获取智能、基于智能网联的自动驾驶、基于智能网联的集体强化学习、对智能的数学建模；第9章介绍元宇宙的背景、元宇宙的概念与特征、元宇宙涉及的主要技术、元宇宙的演；第10章给出了本书的总结与未来展望。 本书是科普读物,也可以作为人工智能学习、研究、发的参考用书。
Python机器学习实践
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本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
云计算——在智能交通系统中的应用
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本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等行了详细的论述，后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。
因果推断:原理解析与应用实践
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本书全面介绍了最新的因果推断方法，并以实践应用为辅，方便读者理解。本书化繁为简，层层深地引导读者了解因果推断方法发展的历程和现状。通过本书，读者可以获得关于因果推断方法的全局视角。本书共5章，以递的方式展对因果推断方法的介绍。第1章从广泛熟悉的相关关系出发，通过介绍相关关系与因果关系的联系与区别过渡到对因果关系的探索。在明确因果关系概念的基础上，第2章主要介绍洞察因果关系的金标准：随机对照试验。基于随机对照试验的原理和不同的应用场景，本书将因果推断方法分为3类：基于设计思想的因果推断方法、基于潜在结果框架的因果推断方法和基于结构因果模型的因果推断方法。第3章～第5章分别对这3类方法一步详细分类，并行解析。同时，这3类方法的应用场景也呈现递的关系。本书适合有一定统计知识背景的读者，特别是希望深研究因果推断方法并将其应用于各领域实践的相关研究者。同时，本书也适合对因果推断方法感兴趣的在校学生和业界工作人员。
Go并发编程实战
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Go语言在多核硬件架构、超大规模分布式计算集群和Web应用上具有明显的优势，目前Google、Facebook、AWS、Mozilla、七牛、阿里、腾讯、百度、*等大公司都已经始使用Go语言发其云计算产品。 本书分为12章，第1章介绍Go语言的基本发环境；第2章介绍Go语言的语法基础；第3章介绍Go语言的函数；第4章介绍Go语言的流程控制与错误处理；第5章介绍Go语言中的结构体、数组、切片和字典等；第6章介绍Go语言中的指针；第7章介绍Go语言的面向对象用法；第8章介绍Go语言文件读写；第9章介绍Go语言的并发编程；第10章介绍Go语言的反射特性；第11章介绍Go语言如何构建Web服务；第12章用Go语言实现了一个并发聊天实战项目。本书配套源码、课件、发环境和教学视频。 本书内容详尽、示例丰富，是一本Go语言的门教材，非常适合有一定编程基础的读者学习使用。当然，本书也适合对编程感兴趣的读者学习。同时，本书也非常适合高等院校的师生学习阅读，可作为高等院校计算机及相关专业的教材。
中台产品经理宝典：从业务建模到中台设计全攻略
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当下的互联网产业已经了一个相对成熟的阶段，此时决定企业竞争力的关键因素已变成效率。因此如何用*的成本完成*多的产出就成为互联网公司的新目标，而中台战略实际上就是达成这个目标的*可行性方案。所以每一位想把握行业前沿趋势的产品经理就面临着新的技能要求——必须掌握中台的设计理念。本书从中台产品经理视角出发来解读中台的概念与功能，以讲述如何设计中台产品为核心，将笔者在多个中台项目的产品设计经验总结成一套可复用的中台建设模型——MSS建设模型，来帮助想学习中台搭建的产品经理们。笔者依据这套建设模型讲述了一个完整的大型企业的中台产品建设案例。该案例在复杂的、多条业务线高耦合的背景下，带领大家从0到1搭建起企业的完整中台体系（业务中台 数据中台 技术中台），以加深大家的理解。同时本书还总结了多个在中台产品实战分析中常用的方法论，方便各位中台产品经理以及对中台感兴趣的互联网人在设计自己的中台方案时直参考与借用。
拿下Offer：数据分析师求职面试指南
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内 容 简 介 本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。 全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，全方位提高读者在未来面试中的竞争力。
中国企业海外并购整合——网络优势与创新
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本书在数字化情境下探索了中国企业海外并整合模式对企业创新的影响因素与影响机制，基于创新网络中心嵌与均衡嵌视角，提出中国企业海外并整合的“网络优势决定论”的理论与逻辑。本书特: 跟踪前沿，阐述数字化重塑跨国公司优势理论的*研究展；注重理论发展与政策分析相结合，为构建新时代中国企业海外并整合从网络边缘嵌网络中心的跨越式创新政策体系提供思路；在展实地调研的基础上，提炼中国企业海外整合与创新的一般规律，为新兴经济体国际化“网络优势决定论”提供实证依据。本书读者对象包括海外投资与创新领域研究者、企业海外战略决策者、海外投资政策制定者以及对中国海外并感兴趣的广大读者。
Hadoop+Spark大数据分析实战
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本书是Hadoop Spark大数据分析技术门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和发体验，使读者熟悉Hadoop大数据发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大数据分析初学者的门指导书，也可以作为大数据发人员的参考手册，同时也适合作为高等院校大数据相关专业的教材或教学参考书。
跟我一起学机器学习
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本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn，对书中所涉及的模型行用法上详细讲解。 全书共10章，第1章介绍机器学习发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避免过拟合及如何行模型选择等；第5章讲解K近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索；第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理；第7章介绍几种常见的文本特征提取方法，包括词袋模型和TF-IDF等；第8章讲解决策树的基本原理，包括几种经典的决策树生成算法和集成模型；第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程；第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。 本书包含大量的代码示例及实际案例介绍，不仅可以作为计算机相关专业学生门机器学习的读物，同时也适用于非计算机专业及培训机构的参考学习书籍。
共生:4.0时代的人机关系
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未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。
从数据科学看懂数字化转型——数据如何改变世界
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数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数据科学原理、数据科学技术、数字化业务实践，以及数字化产业目标四个主要部分。 数据科学原理部分（第2章）主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分（第3~6章）主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分（第7~8章）讨论企业数字化中的实施落地问题、数字化人才和组织架构，以及不同行业数字化应用的典型场景；数字化产业目标部分（第1章）介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义。 本书适合关注数字化转型话题的数据挖掘、数据分析、数据系统研发等相关行业技术人员，也适合对数据科学感兴趣的数字化转型管理人才和业务专家，并可作为数据产业创业者和研究人员的参考书籍。
