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Python自然语言处理实战:核心技术与算法
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。 第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识行规则扩展，因此本书未做深探讨。 第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输。 第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。 第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。 第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
企业迁云实战
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本书是一本指导用户和云计算服务从业人员规划与实施企业应用、数据库、大数据等迁移上云的工程类书籍，融了阿里云技术团队多年的实战和思考。本书按照“-线-面-体”的主线，逐步深介绍云计算的基础知识、应用迁移、数据库迁移、数据存储迁移、大数据迁移、应用优化、云上架构规划与设计等内容，并结合案例展，使读者更深刻地理解和掌握企业迁云的过程和需要注意的问题。本书适合IT部门负责人、从事云计算相关工程设计与实施、云计算咨询等岗位的技术人员阅读，也适合希望了解云计算的读者和研究人员阅读。
OpenStack CI/CD:原理与实践
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内容介绍 中兴通讯OPNFV源团队不仅技术实力雄厚，而且一直致力于为OPNFV团队做贡献，团队的贡献值在社区里排名全球前3。本书由中兴OPNFV源团队撰写，从系统管理员角度阐述了OpenStack CI/CD系统的组成、架构和原理，涉及从代码提交到测试、部署的各个环节，本书提到的 Gerrit 服务器管理、JJB、Zuul、Nodepool等内容国内都鲜有介绍，本书能让您快速了解这套系统。 全书共11章，在逻辑上分为4个部分： *部分（第1~2章） 基础篇 首先从宏观上对DevOps的发展、文化、工具和转型做了介绍，然后重介绍了OpenStack CI/CD的概念、功能、工作流程和架构等，这是阅读本书的基础； 第二部分（第3~9章）技术篇 从系统管理员的视角，对OpenStack CI/CD中的每一项关键技术都行了讲解，包括版本控制系统（Git）、代码评审系统（Gerrit）、持续集成系统（Jenkins）、门控系统（Zuul）、资源管理系统（NodePool）、日志服务器、日志分析系统、公共组件等。 第三部分（第10章） 经验篇 主要总结了团队在OpenStack CI/CD上积累的经验、方法和案例，以及如何行裁剪、扩展和定制化修改。 第四部分（第11章） 优化篇 总结了当前解决方案中存在的不足和可行的优化方案，以及社区当前经历的变化和未来的演路线。
TensorFlow神经网络编程
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本书首先简要介绍流行的TensorFlow库，并讲解如何用它训练不同的神经网络。 你将深了解神经网络的基础知识和它背后的数学原理，以及为什么我们会选择TensorFlow训练神经网络。然后，你将实现一个简单的前馈神经网络。下来，你将使用TensorFlow掌握神经网络的优化技术和算法，以及一些更复杂的神经网络的实现。*后，你将对如何利用TensorFlow的强大功能来训练各种复杂的神经网络有一个正确的理解。
个人数据管理
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本书基于作者多年在个人数据管理方面的研究积累，对个人数据管理相关技术行了总结和整理，内容涵盖了个人数据管理技术的发展、数据模型、数据集成、数据融合、数据存储、数据查询、系统实现、个人数据管理新技术发展几个部分。
区块链安全技术指南
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本书根据工信部五层架构来逐层分析区块各层安全问题，并结合经典案例，讲解区块安全中的理论、技术与实践。从总体上讲解区块的定义，安全属性等。第2章从技术角度分析主流区块的安全属性。第3～7章从应用层与智能合约、激励层、网络层、数据层与共识、私钥安全层面剖析安全隐患与防范措施。
FFmpeg从入门到精通
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本书是一本介绍FFmpeg的实战技术指南，全书共10章，分为两个部分。部分（第1～7章）为FFmpeg的命令行使用篇，介绍了FFmpeg的基础组成部分、FFmpeg工具使用、FFmpeg的封装操作、FFmpeg的转码操作、FFmpeg的流媒体操作、FFmpeg的滤镜操作、FFmpeg的设备操作。第二部分（第8～10章）为FFmpeg的API使用篇，介绍了FFmpeg封装部分的API使用操作、FFmpeg编解码部分的API使用操作，FFmpeg滤镜部分的API使用操作，相关操作均以实例方式行说明，包括新API及旧API的操作。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能
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本书深介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。
黑客攻防从入门到精通:命令版(第2版)
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本书紧紧围绕黑客命令与实际应用展，在剖析了黑客侵中常用到的命令，便于读者对网络侵防御技术形成系统了解，能够更好地防范黑客的攻。全书共分为12章，包括：初识黑客、Windows系统中的命令行、黑客常用的Windows网络命令行、Windows系统的命令行配置、基于Windows认证的侵、远程管理Windows系统、局域网攻与防范、DOS命令的实际应用、制作启动盘、批处理BAT文件编程、病毒木马主动防御清除、流氓软件与间谍软件的防护与清除等内容。 本书内容丰富、图文并茂、深浅出，不仅适用于广大网络爱好者，而且适用于网络安全从业人员及网络管理员。
机器人ROS开发实践
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本书是目前机器人发领域比较全面、系统的门书籍，紧紧围绕工程实践行内容和章节安排，不要求多好的数学基础，也没有过多的抽象理论，示例丰富、贴近实战，特别易于理解和上手实践。 全书共9章，分三个部分。*部分为基础部分（第1~2章），介绍了ROS的历史、发环境搭建和基本概念；第二部分为实战部分（第3~7章），介绍了如何利用ROS去发、调试相关的功能；第三部分为仿真部分（第8~9章），介绍了如何行ROS的建模和仿真。另外在附录中介绍了常用的Linux、ROS基本命令。
机器学习实践指南:案例应用解析
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本书是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅深以全新的角度诠释机器学习。 全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言R、机器学习模块mlpy和Neurolab、科学计算平台Numpy、图像识别软件包OpenCV、网页分析BeautifulSoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以Python和R为实现语言，重讲解了图像算法、信息隐藏、小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、IT专业人员以及机器学习爱好者参考使用。
C指针原理揭秘:基于底层实现机制
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全书分为准备篇、基础篇、揭秘篇、实战篇。本书力求从底层实现机制行解析，同时配合C/C 编程技巧以及某些指针运用技巧，讲解如何提高程序效能，如何避免滥用指针。 准备篇中介绍C指针概述、UBUNTU及发环境配置、AT&T汇编简介、编译原理基础；基础篇将对AT&T汇编以及C指针基础行介绍；揭秘篇讲述高级C指针的实现机制以及C 指针实现机制，同时讲解编程技巧和C/C 指针高级应用；实战篇讲解解释语言指针、TCC编译实践、垃圾回收等高级C指针应用话题。
运营有道:重新定义互联网运营
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这是一本系统讲解互联网产品运营方法论的著作。本书从前沿的移动互联网产品以及运营案例出发，系统性地讲述运营基础知识、运营结构、运营方法和工具，以及运营各板块的具体理论和实践。包含移动互联网宏观认知、运营基础知识、运营工具、内容运营、活动运营、用户运营、新媒体运营、社群运营、渠道运营等。
Java多线程编程核心技术
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【本书已更新至第2版，了解详情】 全书共7章。第1章讲解了Java多线程的基础，重介绍线程类的核心API的使用。第2章讲解对并发访问的控制，即如何写出线程安全的程序。第3章介绍线程间通信，以提高CPU利用率和系统间的交互，同时增强对线程任务的把控与监督。第4章讲解Lock对象，以更好实现并发访问时的同步处理。第5章讲解移动发中使用较多的定时器类的多线程技术，这是计划/任务执行里很重要的技术。第6章讲解如何安全、正确地将单例模式与多线程技术相结合，避免实际应用中可能会出现的麻烦。第7章将前面被遗漏的案例在本章节中行补充，尽量做到不出现技术空白。
看透Spring MVC:源代码分析与实践
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全书分为四篇，共22章。篇（第1～7章）介绍网站相关的基础知识，涉及网站架构、网络通信的底层协议以及实现方法，并详细分析Tomcat的实现过程，旨在帮助大家整体掌握网站的结构并理解SpringMVC所处的位置。第二篇（第8～10章）对SpringMVC的整体结构行分析，涉及SpringMVC的配置、创建及用法，旨在帮助大家理解SpringMVC的架构与实际操作。第三篇（第11～20章）详细分析SpringMVC的九大组件的实现方法，涉及每个组件的口、作用和用法。第四篇（第21章和第22章）总结整个SpringMVC架构知识并补充了异步请求相关的内容，涉及从更高层次分析SpringMVC的设计理念以及具体请求的处理过程，同时对异步请求行了详细解析，帮助读者深理解请求的实现方式。?
Spark核心技术与高级应用
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本书共分为四大部分：基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展；实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例；高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、**实践以及重算法的解读；扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。
Hadoop大数据分析与挖掘实战
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本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
Xcode江湖录
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本书尝试以轻松的方式讲解Xcode这个高效工具，让读者在谈笑间平蹚Xcode世界，而掌握Xcode的常见使用方法，并且能够通过一些练习掌握Xcode的部分高级功能，从而发出让世人惊叹的应用。本书分为四大部分：“初江湖——基础篇”包括第1～3章，介绍苹果发者计划，*基本的项目发流程，Xcode主界面、基本概念，项目配置等。“外功修炼——设计篇”包括第4～6章，介绍界面生成器(InterfaceBuilder)的用法以及相关技术，自动布局，屏幕分类等，让初学者和设计师能够借助Xcode提供的可视化界面设计工具来快速设计想要的界面。“内功修炼——发篇”包括第7～14章，介绍Xcode的高级用法，如编辑器、属性列表、CoreData的使用，库、框架等共享代码的原理和使用方法，编译方案和运行目标、调试方法、代码测试方法、版本管理等。“随身锦囊——附录篇”包括4个附录，介绍Xcode特有的小功能、小组件、小设置等，方便读者查询。
SQL优化*佳实践:构建*率Oracle数据库的方法与技巧
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SQL是重要的关系数据库操作语言。SQL语句的运行效率，对于数据库的整体性能至关重要。因此，SQL语句的优化就成为数据库专业人员必须掌握的一门技能。作为一个长期从事数据库工作的技术人员，经常面对很多初学者对如何门、如何提高SQL语句优化能力的困惑。本书规避了市面上大多关于SQL优化的书籍讲解内容过于深奥的问题，以一线发工程师的语言和视角展，理论与实践并重，不仅适合初学者，也适合中端技术人员一步提高。 ?本书以大量案例为依托，系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要。本书尤为注重实践，在章节中引了大量的案例，便于学习者实践、测试，反复揣摩。 ?全书分为三篇： ?引言篇，总结了实际工作中常见的问题，并通过真实案例让读者直观感受到SQL语句优化的重要。同时在每个案例后面，还针对案例中出现的问题行了总结。 ?原理篇，主要讲解了和SQL语句优化相关的基础知识及必要的一些操作，包括了优化器、成本、执行计划、统计信息、语句解析、游标、绑定变量、数据对象等诸多方面。 ?实战篇，这是本书的重，详细讲述了优化器对于SQL语句的多种处理方式，包括查询转换、数据对象访问方式、表关联、半/反连、子查询、排序、并行等等。读者了解了这些内容，可以更好地理解优化器的行为，从而使优化更加有的放矢。这部分实战性极强，读者可以作为案头参考资料，随时查阅，反复实践。 ?另外，本书还提供了5个附录，这部分对书中提到的案例编写方式及相关知识行了详细说明，目的是帮助读者，尤其是初学者更好地行实践。
Java从入门到项目开发实战:视频教学版
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《Java从门到项目发实战（视频教学版）》从门读者的角度介绍Java语言基础知识，帮助他们快速上手，并结合综合项目案例，从程序员的角度介绍Java项目发的相关知识，帮助他们阶提升。《Java从门到项目发实战（视频教学版）》每章后都设置练习题和实验题，并提供参考答案，帮助读者巩固和提高。另外，本书还提供388分钟配套教学视频与教学课件（PPT），帮助读者高效学习。 《Java从门到项目发实战（视频教学版）》共20章，分为3篇。第1篇“基础知识”兼顾易学性和实用性，主要介绍Java语言基础知识，包括Java的工作原理、特及其安装，IntelliJ IDEA的安装与使用，以及Java语法基础、条件分支、循环语句、数组、类、对象、方法、面向对象、异常、集合、泛型、常用类库、I/O处理、注解和反射等；第2篇“阶提高”，主要介绍JVM、多线程、锁机制、数据库操作、Web发和后端发等；第3篇“电商项目实战”，模拟实际商业项目发，主要介绍三酷猫电商生鲜系统的发过程，涵盖项目整体设计、后端功能实现和前端功能实现等。 《Java从门到项目发实战（视频教学版）》内容通俗易懂，讲解由浅深，特别适合Java门与阶人员阅读，尤其适合想要自学Java软件发的相关人员阅读，另外还适合作为大中专院校和相关培训机构的教材。
深度学习与计算机视觉:核心算法与应用
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《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深理解并行实践。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。
