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机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
￥51.35
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
基于深度学习的自然语言处理
￥51.35
将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。
实时流计算系统设计与实现
￥51.35
全书分为11章。第1章介绍了实时流计算技术的产生背景、使用场景和通用架构。第2章通过实时流计算数据的采集，详细分析了Java高性能编程的理论基础。第3-6章通过从头构造一个分布式实时流计算框架，详细剖析了实时流计算中的几个核心概念和技术重，并通过多个源流计算平台的实现来验证这些核心概念和技术重。第7章谈论了当实在做不到“实时”时，我们应该作出的备选方案。第8-10章阐述了构建一个完整实时流计算系统时，必要的周边辅助系统。第11章给出实时流计算应用案例。
工业物联网安全
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本书为读者提供了针对IIoT安全各个方面的综合理解，以及用来构建部署安全IIoT解决方案的实践技术。书中介绍IIoT安全的基本原则、威胁模型、参考架构，以及现实生活中的实例分析学习，涵盖了用来设计基于风险安全控制方案的各种实用工具，并且深讨论了多层防御相关技术，包括IAM、终端安全、互联技术以及基于边界和云环境的应用。IIoT研究人员、安全专家、架构师、发人员等能够从本书中获得保护IIoT生命周期流程、标准化、治理与评估新兴技术（比如区块、人工智能以及机器学习）适用性方面的实用经验，从而实现成规模、可靠且具有社会效益的互联系统。
Spring Boot技术内幕:架构设计与实现原理
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这是一本从源码角度分析Spring Boot底层原理和实现方式，以求帮助读者掌握Spring Boot多场景联合运用、项目性能调优的实践指导书。作者是Spring Boot领域的布道者、技术专家，曾以视频、文章等形式分享自己多年实践及研究Spring Boot的经验，影响近50万该领域的读者。 本书以新版本的Spring Boot 2.x的源码为基础行分析，不仅提炼出了Spring Boot源码的核心思想，还从多个维度对Spring Boot框架中的数十个主流功能模块行了源码级的分析，更为难能可贵的是，书中还对Spring Boot外置辅助工具行了源码级的分析。此外，为了指导读者实践应用，本书除了在各章相关部分给出实践方法外，还以用独立章节以实际案例的形式行专门指导。 本书从逻辑上可分为4个部分： 第①部分准备部分，包括第1章，这部分主要介绍行Spring Boot解析需要做的准备工作，包括源码的获取与调试、源码阅读工具等，同时还给出了需要在思想层面做的准备——整体了解源码目录结构和Spring Boot设计思想。 第②部分为原理部分，包含第2~4章内容，着重讲解Spring Boot实现的原理及基本流程，这是Spring Boot的核心之一，也是后面章节的基础。 第③部分为内置组件部分，包含第5~12章，着重讲解Spring Boot内置集成框架的实现原理、源代码分析及实战分析，其中包括对外化配置、web应用、内置servlet容器、数据库、消息源、缓存、日志行的源码级的分析和实践运用指导。 第④部分为外置组件部分，包含第13~16章，着重讲解实际项目实施过程中肯定会用到的单元测试、包、部署、监控等相关外置辅助工具，这部分不仅介绍了相关工具的集成方法，还从源码角度行了详细解析。
零基础学C语言(第4版)
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本书分为“C语言基础”“一窥C语言门径”“C语言阶”“C语言程序设计实例与面试题解析”四篇，系统全面地介绍了C语言各个方面的知识，从*简单的“Hello World”程序写起，逐步深化、细化，第壹篇。书中对每个知识和技术要都给出了翔实的示例及代码分析。和其他书籍中罗列代码的做法不同，本书中的代码力求短小精悍，直要，避免了细枝末节对读者思维的干扰。在讲解知识的同时辅以笔者多年的C语言编程经验解析，可加深读者的理解。
ClickHouse原理解析与应用实践
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这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并行实践发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse*核心的部分——MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧行了详细解读。 ?本书采用浅显易懂的语言 大量演示案例 大量示意图例的形式呈现，以求让读者在*短的时间内，以*舒服的方式，获得*核心的知识。本书的理论观来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。 ?本书在逻辑上分为三大部分： ?第1~2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特。其中，对MOLAP、ROLAP和HOLAP三种架构形态的优缺行了详细解读，对ClickHouse的发展历程和架构形态行了深度剖析，目的是帮助读者从根本上了解ClickHouse为什么具有这么高的性能。 ?第3~5章从实践应用的角度出发，详细介绍了ClickHouse基础功能的使用方法和技巧，其中包括对数据库、数据表、视图、数据字典等重功能的剖析和演示。 ?第6~11章从原理的角度出发，解析了ClickHouse核心功能的运行机理。重介绍了六大类数十种表引擎的主要特与使用方法。其中对MergeTree的原理行了深度解析，对它的基础数据结构、分区索引、一级索引、二级索引、压缩数据块、数据标记等重要概念行了解读；对副本与分片的运行原理也行了详细剖析；对它的基础数据结构、分布式DDL、分布式协同的核心操作过程等行了解读。
快学熟用D3
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如果你急于学习D3.js这个划时代的Web图形和数据可视化的JavaScript库，那该书就是为你准备的。该书面向具有编程或数据科学背景的技术读者，内容简洁明快，突出了概念和模式的统一。作者Philipp K.Janert将其在工作中遇到的问题融书中，帮助你学以致用。? 如果你只有一般的编程经验而没有行过现代Web发，该书也为你提供了技术支持，像SVG、HTML5、C5S和DOM等在书中都有涉及，这也使得该书成为技术读者的一站式资源。? 通过学习《快学熟用D3》，你将：? ·了解D3选择集这个库的基本组织原则。? ·学习如何使用数据绑定创建数据驱动文档。? ·创建动画图形和交互式用户界面。? ·用曲线、形状和颜色绘制图形。? ·使用内置方法构建热力图、树形图和网络图。? ·通过编写可复用组件来简化工作量。
云原生:运用容器、函数计算和数据构建下一代应用
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探讨设计云原生应用所需的技术 介绍容器和函数计算的区别，并学习它们的适用场景 有针对性地设计应用来满足数据相关的需求 学习DevOps的基础知识和一些发、测试、运维实践 学习一些构建和管理云原生应用的技巧、方法和实践 理解构建一个具有可移植性的应用所需的代价，并且学会对需求做出取舍
AI战略:更好的人类体验与企业成功框架
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如果你是一位高管、经理或者有兴趣在组织里利用人工智能的人，那么本书就是你的行动指南。通过阅读本书，你会准确地理解人工智能到底是什么，学会如何发现人工智能的机会，制订并执行成功的人工智能愿景和战略。Alex Castrounis从事业务咨询，曾任前印第赛车的工程师与策略师，他将和你一起研究人工智能的价值，并展示如何制订有益于人与企业的人工智能愿景和战略。 人工智能是令人兴奋、强而有力并且可以改变游戏规则的技术，但是失败的人工智能项目也不少。本书将探索人工智能项目的风险、关键性考虑因素、利弊权衡和在推动过程中可能遇到的问题。你将学会如何通过成功的人工智能解决方案和以人为中心的产品来创建更好的人类体验并助力企业成功。 利用本书的AIPB框架来行目标驱动的端对端人工智能创新和价值创造。 为包括公司、客户和用户在内的利益相关者制订目标一致的人工智能愿景和战略。 通过聚焦诸如科学创新和人工智能准备度与成熟度，成功地利用人工智能技术。 理解高管的领导力在推动人工智能项目过程中的重要性。 本书分为四个部分。第壹部分详细介绍人工智能（AIPB）的框架、北极星、利益和范畴。对人工智能和机器学习做了非技术性概述，也对人工智能的实际应用和潜在机会做了概述。第二部分讨论如何制订人工智能愿景。首先深讨论为什么要推动人工智能项目，然后为不同的利益相关者（如企业、客户和用户）定义与人工智能愿景一致的目标，之后讨论人们的需求和想要什么，以及如何将其转化为人工智能的产品和更好的人类体验。第三部分讨论如何制订人工智能战略。主要聚焦在科学创新、人工智能准备度和成熟度，以及成功实现人工智能的关键性考虑因素。应该利用这些概念来行AIPB框架定义的适当评估，以制订弥补空白和解决关键性考虑因素的战略，与愿景一致的人工智能解决方案的战略。第四部分讨论了人工智能对工作的潜在影响、*终的几考虑和人工智能的未来前景。
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
￥51.35
本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后，通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念，读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序，该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA，这是一个Python库，它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后，读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
软件困局:为什么聪明的程序员会写出糟糕的代码
￥51.35
全书基于作者的职业成长经历，讨论了程序员的大学教育、软件发的生命周期、软件工程的复杂性、程序设计语言的发展历史、软件工程方法的演变历程，等等。本书行文幽默风趣，将经典的史料和生动的实例娓娓道来，还包括一些代码示例，可帮助新手程序员快速跨越从校园到职场的适应期，帮助爬升期的程序员深理解软件工程的本质，也可帮助转做管理工作的程序员有效把握软件行业的发展脉络。
云原生分布式存储基石:etcd深入解析
￥51.35
本书为读者深度解析分布式键值存储系统，全书分为3部分，第1部分是对分布式系统的概念和一致性协议的综述，重解析Raft协议，使读者对分布式键值存储系统有初步了解；第2部分介绍etcd安装、部署、运维、安全等方面的知识，帮助读者一步掌握分布式系统的使用方法，熟悉其常见功能和使用场景；第3部分是本书的特色部分，从代码层次深探讨了etcd各大关键特性的具体设计与实现原理，读者读完本部分，会对整个etcd的架构有更加清晰的认识，可以从中汲取灵感，从而将一些实用的经验应用到自己的分布式系统中。
有效竞品分析:好产品的竞品分析方法论
￥51.35
这是一部极具实战性和技巧性的竞品分析方法论著作，是作者近20年来在互联网、金融、通信等行业工作经验的总结。书中明确提出了“做产品遵循的不是规则论，而是博弈论，好产品被竞争对手干掉的不计其数”的观，从流程、工具、方法、模板、案例等5个方面总结出了一套系统的竞品分析方法论。这套方法论在华为、中国移动、中国电信、中国平安、中国人寿、用友、东软、创维、美的、EMC等超过100家中外知名大型企业中被广泛使用，备受称赞。 全书一共6章，主要包含以下几个方面的内容： *、全面认识竞品分析 包括竞品分析的内涵、外延、意义、时机、方法论框架和知识体系； 第二、竞品分析的流程和步骤 完整的竞品分析流程包含“明确目标→选择竞品→确定分析维度→收集竞品信息→信息整理与分析→总结报告”这6步，详细讲解了每一步的操作方法、技巧、注意事项； 第三、竞品分析工具箱 详细介绍了各种实用的竞品分析工具，包括精益画布——做产品商业模式分析，建立产品全局观；竞品画布——把竞品分析的流程固化在一个模板上，帮助新人上手；战略画布——帮助做产品差异化。 第四、竞品分析方法 总结了近10种竞品分析方法，如比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、加减乘除法等，每一种方法都有各自的适用场景。 第五、竞品分析报告 讲解了如何撰写一份的竞品分析报告，包括竞品分析报告的结构和形式、撰写方法、撰写建议等内容。 第六、竞品分析阶 从企业经营层面讲解了竞品分析的高阶知识，包括如何制定竞争策略、小公司如何应对巨头、“抄超钞”产品方法论，以及反竞品分析的方法等。 第七、模板和案例 在竞品分析的流程、工具、方法、报告、阶等各个知识上，都提供了大量的可直使用的模板和案例，实战性极强。
机器阅读理解:算法与实践
￥51.35
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
用户画像:方法论与工程化解决方案
￥51.35
这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、发和落地解决方案等方面有丰富的经验。 全书一共9章： 第1~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据发、发性能调优、作业流程调度等； 第7章讲解了如何对用户画像行产品化，为工程实践提供解决方案； 第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用； 第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。
Django开发从入门到实践
￥51.35
Django是一款高性能的Python Web发框架，本书全面讲解Django发相关的内容。本书共分为24章，主要内容包括Python Web发的基础知识、Django项目实战、使用Django发API、Django系统运维等部分，其中基础知识部分讲解Python基础知识、各种常用的数据结构、正则表达式、HTTP协议、字符串编码等；实战发部分讲解两个具体的项目，从功能需求设计、模块划分，再到*终的编码实现，手把手教你如何从零造一个自己的项目；Django系统运维部分讲解如何线上部署一个系统、需要掌握的基础知识、使用的每个组件的作用，让读者明白其中的原理，出现问题之后如何排查。
After Effects CC案例设计与经典插件:视频教学版
￥51.35
本书以After Effects CC 2019为基础，从实际应用角度出发，精心挑选30个在After Effects应用中的较广泛的大型综合案例，涉及影视片头、栏目包装、传视频、手机短视频等领域，每个实例都具有一流的视觉效果和直在各种媒体上应用的价值。除了综合运用After Effects的各项功能以外，实例中还使用了Trapcode Particular、Optical Flares、Element 3D等10多种经典插件。只要读者能够掌握这些案例的制作方法，完全可以通晋升成视频制作高手的“*后一公里”。
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
￥51.35
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结，并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分（第6~7章）：详细介绍面向不完整数据的TS建模过程，随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题，并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分（第8章）：以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例，展现缺失值填补方法的现实意义。
3D少儿游戏编程(原书第2版)
￥51.35
本书主要面向初中学生，理解能力较好且数学基础较强的小学生也可以尝试阅读。本书以互联网应用发中的主力编程语言JavaScript为编程基础，基于流行的网页3D图形库组合：Three.js、Physijs和Tween.js来发3D图形、动画和简单游戏。同时本书原作者自创的程序编辑器又帮助初次触编程的读者隐藏了编程中许多枯燥的繁文冗节，使读者可以快速状态，并将注意力集中在程序的主要逻辑上。
工业大数据融合体系结构与关键技术
￥51.35
本书针对工业大数据的融合架构与关键技术行了研究，在对工业4.0、物联网和云计算行分析的基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据行了阐述，给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景，充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术，阐述了现有方法的利弊，分析了存在的问题，并提出了一系列创新的解决方案。
