AI思维:“决胜人工智能+”时代
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本书共六章,围绕四大核心问题展开:一是洞察AI时代的规律,让读者透彻理解AI世界的四大核心要素,进而掌握驱动AI发展的五大底层法则。二是提供指导行动的“方法论”,包括AI时代管理实践的六大理念,这是管理者在新世界中的行动指南与伦理罗盘,确保技术创新始终导向商业价值与人类福祉。三是重塑自我的“修炼术”,新的世界观和方法论,*终要内化为管理者自身的新能力,这部分将探讨管理者必须构建的四大核心能力和三大领导力维度,完成适配AI时代的管理能力*升维。四是重塑组织的“架构图”,这部分将深度探讨如何从僵化的科层制迈向液态化的AI原生组织,并*终展望如何将企业锻造为兼具敏捷性、责任感与全球视野的未来生态体,实现从“AI赋能”到“AI原生”的战略跃升。本书面向企业管理者、管理研究者和工商管理类学生,为其在人工智能时代重构管理认知,赋能个人和企业更好地发展。
Python语言及其应用
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本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用,基于新版本3.x。书中首先介绍了Python 语言的一些基本知识,然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 发各种应用的实例。文字简洁明了,案例丰富实用,是一本难得的Python 门手册。 本书适合所有编程初学者阅读。
赋能科研写作:DeepSeek & 智能体
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在AI深度介科研实践的时代,学术写作不再是孤军奋战,而是一场人与AI协同演化的协作革命。本书立足2025年的科研现实,聚焦AI工具在科研写作全流程中的落地应用,系统梳理了DeepSeek和智能体等AI工具在选题构思、文献检索、知识库构建、论文写作、数据分析、图表可视化、降重与投稿等关键环节所提供的支持。全书结合多学科真实案例,兼顾技术深度与操作友好性,全面展现AI在提升科研效率方面的巨大潜力,是科研新人迅速门的捷径,也是资深学者实现方法跃迁的工具书。在信息爆炸与创新焦虑并存的时代,本书提供了一个可复制、可执行的科研方法论,帮助科研工作者站稳浪潮之巅。无论是初科研领域的大学本科生,还是寻求突破的资深研究人员,均可通过本书提升科学研究和论文写作效率。
Docker实践
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《Docker实践》由浅深地讲解了Docker的相关内容,涵盖从发环境到DevOps流水线,再一路到生产环境的整个落地过程以及相关的实用技巧。书中介绍Docker的核心概念和架构,以及将Docker和发环境有机、高效地结合起来的方法,包括用作轻量级的虚拟机以及构建和宿主机编排、配置管理、精简镜像等。不仅如此,本书还通过“问题/解决方案/讨论”的形式,将“Docker如何融DevOps流水线”“如何在生产环境落地”等一系列难题拆解成101个相关的实用技巧,为读者提供解决方案以及一些细节和技巧方面的实践经验。阅读本书,读者将学到的不只是Docker,还包括持续集成、持续交付、构建和镜像管理、容器编排等相关领域的一线生产经验。本书编写时一些案例参考的Docker版本是Docker 1.9。 《Docker实践》要求读者具备一定的容器管理和运维的基础知识,适合想要将Docker投实践的相关技术人员阅读,尤其适合具有中 高 级DevOps和运维背景的读者阅读。
小白实战大前端:移动端与前端的互通之路
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本书由资深前端专家撰写,7位知名专家联袂推荐。本书的一大特是采用一个案例两套方案行讲解,并总结其中异同,方便大家“迁移式”学习,快速门。另外,本书摒弃了框架和API知识,带领大家编写原生程序,以了解前端和移动端异同的来龙去脉,方便后续一步学习。 本书内容共分10章,具体如下。 ●第1章,总结大前端的生态、人才需求以及学习技巧,以便读者从整体掌握行业需求与个人发展路线。 ●第2~9章,分别用移动端和前端的技术方式实现一个微型电商项目,通过对比和关联式讲解,让读者快速掌握两端技术的主要异同,如基础页面配置、通用头部布局、列表基础布局、布局嵌、图片、事件、数据更新等。 ●第10章,主要对比分析前端和移动端的发布流程、内存管理、系统权限以及设备的差异情况,为读者今后的阶学习提供指引。
信息安全精要:从概念到安全性评估
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本书是对信息安全领域的高度概述。首先介绍了信息安全相关的基础性概念,如身份验证和授权;然后深研究这些概念在运营、人力、物理、网络、操作系统、移动通信、嵌式系统、物联网和安全应用等领域的实际应用;之后,介绍了如何评估安全性。通过本书,读者将更好地了解如何保护信息资产和防御攻,以及如何系统地运用这些概念营造更安全的环境。本书适合安全专业门人员和网络系统管理员等阅读。
深入浅出联邦学习:原理与实践
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全书共9章,分为4部分。 *部分 基础(第1~2章) 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。 第二部分 原理(第3~5章) 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。 第三部分 实战(第6~7章) 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践,并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展(第8~9章) 概述了联邦学习的形态、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等,并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。
可解释机器学习:模型、方法与实践
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本书先从背景出发,阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果,引出可解释机器学习的重要性;随后,我们从可解释机器学习的研究方向,分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍,阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景,介绍在银行实战中的数据挖掘方法,由问题、处理方法出发,结合可解释机器学习模型结果,证明模型的有效性和实用性,期望读者通过对本书的阅读,可以更快更好的解决实际业务问题,而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例,希望能够对读者有所启发。同时,本书中还会有大量的公式与代码,保证内容的丰富与严谨,经得起推敲,使得读者知其然且知其所以然。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
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本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目,包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节,通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践,填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品,本书作者为华为开源首席联络官,其带领团队常年活跃在网络开源领域,并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术,以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外,还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
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本书分为4大部分。*部分(第1~3章):搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础;其次介绍搜索推荐系统的常识;*后,描述知识图谱相关基础理论。第二部分(第4~6章):搜索系统的基本原理。主要内容包括:搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分(第7~9章):推荐系统的基本原理。主要内容包括:推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分(第10~12章):应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具;其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
IoT产品经理实践
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这是一部能指导IoT产品新人快速门并顺利晋级为能独当一面的IoT产品高手的著作。 作者结合自己在出门问问、网易有道、小米等企业的多年实践经验,从认知、态度、方法论3个维度,针对想IoT产品领域的新人、想从其他行业转行到IoT领域的成熟产品经理、想晋级为高级IoT产品经理的初级IoT产品经理这3类人群提供了有针对性的知识、经验和建议。 针对IoT产品新人,作者结合自己的成长经历,为他们提供了三样法宝:第1,门地图,为他们的成长给出了很好的参考路径,让他们在前路上不会感觉孤单;第二,能力模型,从硬件、软件、算法等维度总结了他们应该具备的能力和素质,为他们的日常学习和修炼画了重;第三,思维框架,作者从战略和实践两个维度,将IoT产品经理的思维框架提炼为一个“双金字塔模型”,同时结合实例讲解了模型的用法。 针对大量想从软件行业、互联网行业以及传统行业转型到IoT行业的成熟产品经理,指出了这些行业的产品经理与IoT产品经理在关注、能力模型、思维框架等方面的差异性,同时为他们的转型提供了宝贵的建议。 针对已经IoT领域的产品新人,讲解了如何从负责一个功能到负责一个模块,再到负责多个模块,Z后到负责整个产品,不仅有详细的方法,还有“避坑地图”,让他们的晋级之路事半功倍。 纵观全书,有关“认知、态度和方法论”的内容贯穿始终,希望读者可以不满足于现状,保持对新知的好奇心,同时注重提升认知、培养良好的心态、总结方法论,才能更好地创造出“感动人心的产品”。
互联网消费金融:业务架构、运营和数字化转型
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这是一本写给互联网消费金融行业从业者的实战指南,从产品创新、业务架构、精细化运营、数字化转型等多个维度对互联网消费金融进行了有针对性的讲解。作者是互联网消费金融领域的先行者和布道者,从行业兴起一直深耕至今,目前是知名互联网消费金融机构运营和技术负责人,对行业创新和应用架构有深刻理解,经验非常丰富,本书是他们多年从业经验的总结。第1章简要介绍了互联网消费金融的核心概念、生态、趋势和痛点,旨在让读者对这个行业有一个整体认识;第2章以构建成功的客户旅程为切入点,讲解了如何以用为为中心来设计互联网消费金融类产品,这是产品创新的关键;第3~4章首先讲解了互联网消费金融的业务架构方法论,然后具体讲解了银行、消费金融公司、金融科技公司的互联网消费金融的业务架构;第5~6章详细讲解了互联网消费金融业务的运营体系和精细化运营实操方法;第7章重点讲解了互联网消费金融行业数字化转型的切入点、能力体系和行动路线;第8~9章有针对性的介绍了头部互联网金融消费平台给我们的启示,以及行业未来的机遇和挑战。
昆仑子牙练AI:人工智能从开发到实战
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本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索,围绕人工智能技术的特色和应用,介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容,并通过大量实例帮助读者动手实践,掌握用AI解决实际问题的能力。
未来机器人畅想
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能够成功融人类社会的机器人快要出现了吗?这样的机器人将如何改变我们与技术的关系?本书由机器人领域的两位引领者撰写,书中借鉴并分析了航空航天领域的案例,提出了表征环境无序程度的社会熵、构建基于共享数据的机器人安全报告系统以及搭建大规模的仿真试验场等创新性观。作者强调未来机器人将不再是简单的工具,而是我们的合作伙伴,是真正的社交机器。全书重从实践应用和用户体验的视角畅想人机协作的未来愿景,不展讨论技术细节,适合所有对机器人及人工智能感兴趣的读者阅读参考。
精通LevelDB
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本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面,读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓,逻辑上可分为两部分。 部分着重讲解LevelDB的基础知识,主要内容如下。 1)基本数据结构,这是理解后续内容的基础,也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2)基本使用,如数据库、关闭以及基本的读写操作。 3)总体架构与设计思想,读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4)公用基础类,读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节,主要内容如下。 1)Log模块的实现细节,以及如何通过Log行崩溃恢复,并生成一个MemTable文件。 2)MemTable模块的实现细节,以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3)SSTable模块的实现细节。 4)Compaction原理与多版本管理。
HR智能体实战手册
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本书专为中小企业HR量身打造,是一本拿来就用、一学就会的HR智能体AI实战手册。全书立足HR真实工作场景,摒弃空洞理论,聚焦落地实效,从AI大模型的应用到HR智能体的搭建,手把手教你掌握全流程实操,轻松打通AI与人力资源工作的衔接。全书内容覆盖人力资源全模块,从招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系到企业文化,每一个核心场景都配套专属AI落地方案,让HR能快速上手、在企业落地。书中包含可直接复制的提示词模板、清晰的操作流程步骤,以及丰富的实操案例,教你从0到1搭建多个HR智能体,让AI成为7x24小时在线的“数字员工”。本书坚持效率、技术与安全并行,无论你是事务型、专业型还是战略型HR,都能通过本书快速掌握AI应用能力,轻松搭建属于自己的HR智能体,在人力资源数字化浪潮中抢占先机、实现职业进阶。
云转型:技术、人员、流程、模型与运营
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本书探讨了企业云转型的时代趋势和转型过程中总结的经验教训,分为两部分。第1部分强调了为什么采用云需要重新思考我们的组织结构,以及落地软件发全生命周期的新型工作方式和思考。该部分分章介绍了云转型需要重关注的三个方面:技术、人员和流程。第二部分讨论了到底需要改变什么以及如何改变的问题。首先介绍云运营模型和云平台的详细信息,包括角色和平台运营模型。着详细讲解了契合模型和平台支持模型。之后概述云运营,重介绍了站可靠性工程。结尾总结了云转型的发展方向和一步的展望。
编程原则:来自代码大师Max Kanat-Alexander的建议
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只有当欧洲计划能够确保欧洲公民的福祉,并且欧洲能够在一个和谐的、全球化的世界里占有一席之地时,欧洲计划才是成功的。 但如今,这两个目标似乎都日益遥不可及。经济低迷使得政治和社会出现不稳定性在这种背景下,欧盟的政治领导层无法再继续使用常规做法。如果不对欧盟的缔造者们在60多年前提出的愿景行更新,欧洲就不可能继续维持一个和平且共同繁荣的欧洲大陆风貌。欧洲需要新的制度与规则,需要在新理念的基础上推动经济和政治的治理。 本书为欧洲的经济、政治和社会治理描述了一套新规则,这将有助于在全球化背景下重塑一个以和平与团结为标志的繁荣、平等的欧盟。这些思想来自对现实问题的诊断,包括经济增长缓慢、社会不平等加剧、大部分地区的经济不安全感迅速增加等。
机器学习入门:数学原理解析及算法实践
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本书面向初学者,比较全面的介绍了机器学习的基本方法,循序渐的阐述了其中的数学原理,让读者能够知其然,然后知其所以然。书中结合应用场景,列举了大量编程实例帮助读者展动手实践,理论与实践相辅相成,对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭人工智能领域的神秘面纱,走人工智能和机器学习的大门,了解其中的奥秘,甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。
AI游戏开发和深度学习进阶
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本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法,并以此为目标,帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外,也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
OpenMP核心技术指南
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OpenMP日益增加的复杂性使其学习门槛不断升高,本书回归OpenMP zui初的设计哲学,提炼出大多数程序员常用的21项核心知识——称为OpenMP“通用核心”,为零基础读者搭建了从通用核心到OpenMP多线程编程的高效学习阶梯。本书由OpenMP技术专家撰写,内容涵盖并行计算的核心设计模式、共享工作循环构造、OpenMP数据环境、OpenMP任务和OpenMP内存模型等内容,采用编程驱动的方式,借助复杂性逐渐提高的实例来逐步引新概念。此外,本书网站ompcore.com为读者免费提供各类代码示例和练习题。

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