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AutoCAD 2024中文版从入门到精通
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本书重介绍AutoCAD 2024中文版在产品设计中的应用方法与技巧。全书共17章，分别介绍AutoCAD 2024的基本概念、基本操作，基本绘图命令，基本绘图设置，精确绘图，平面图形的编辑，文字与表格，图案填充、块与属性，复杂二维图形的绘制与编辑，尺寸标注，快捷绘图工具，布局与印，三维绘图基础，绘制和编辑三维表面，实体绘制，实体编辑，机械设计工程实例，建筑设计工程实例等内容。全书由浅深，从易到难，内容翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。知识配有案例讲解，使读者对知识有一步的了解。每章最后配有巩固练习，使读者能对全章的知识综合运用。 本书还随书附赠丰富的电子资源，包含全书讲解实例和练习实例的源文件，以及同步讲解的视频。 本书既可以作为大、中专院校相关专业以及CAD培训机构的教材，也可以作为从事设计工作的工程技术人员的参考书。
深入浅出人工智能——原理、技术与应用
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本书旨在帮助读者从零始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。 本书共10章，首先是人工智能概述，着深浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。 本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材或辅导书。
计算流体力学大串讲
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计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）是一门交叉学科，融合了流体力学、数值分析与计算机技术，致力于通过数学建模和数值模拟解决复杂流体流动问题。它不仅推动了航空航天、机械工程、能源开发等领域的技术进步，也为现代科学研究提供了强有力的支持。本书以深入浅出的方式，系统阐述了计算流体力学的基本理论与核心方法，旨在为读者开启一扇通往流体模拟世界的大门。 全书共分8章，内容层层递进。第1章从动力学基础出发，引入流体力学的基本概念。第2章深入探讨连续性方程、动量方程与能量守恒方程等偏微分方程的推导与特性。第3章聚焦计算区域与控制方程的离散化方法。第4、5章分别介绍有限差分法、有限体积法及代数方程组的求解技术。第6～8章则围绕扩散问题、对流-扩散问题及压力-速度耦合问题展开详细讨论。 本书适合高校相关专业的本科生与研究生作为参考教材使用，也可供科研人员和工程技术人员参阅。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从本书中获得有用的理论知识和可借鉴的实践方法。
终结操作系统越权攻击:授权体系构建详解
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针对操作系统的越权攻就是攻者利用CPU、操作系统中存在的不符合构建准则的设计错误，使访问行为与授权不一致。 操作系统中存在不符合构建准则的设计是越权攻成功的必要条件，本书的思路就是研究并构建可精确定义的正确授权准则。对符合构建准则的操作系统发起越权攻时，操作系统缺少越权攻成功的必要条件，越权攻无法完成，针对操作系统的越权攻被彻底解决。 作者结合C语言、汇编语言、体系结构、运行时结构、操作系统原理、攻原理等基础知识，阐明如何构建正确授权准则，杜绝操作系统越权攻。 本书适合操作系统、编译及系统软件、芯片设计和信息安全等领域研究人员、工程技术人员阅读，也适合计算机等信息类专业研究生及高年级本科生参考。
揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
SOLIDWORKS 2025中文版机械设计从入门到精通
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SOLIDWORKS是三维计算机辅助设计（CAD）软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学、易用等特。 本书系统地介绍SOLIDWORKS 2025中文版在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计和仿真分析等方面的功能。本书每章的前半部分介绍软件的基础知识，后半部分利用内容较全面的案例介绍具体的操作步骤，引领读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深地理解SOLIDWORKS中一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SOLIDWORKS自学教程和参考书，也可作为大专院校CAD课程的参考书。
C++设计模式
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本书通过浅显易懂的例子来讲解设计模式的知识：首先，介绍设计模式的概念，在什么情况、什么场合下要用哪一种设计模式；然后，通过每一种设计模式的UML类图，明确各个小故事里讲解的设计模式中的变量之间的关系，帮助读者理解代码实现的步骤；最后，讲解设计模式之间的联系和区别。 本书案例丰富，实用性强，适合有一定C 基础的读者、求职的本科生或研究生、需要学习架构和重构架构知识的程序员阅读，也可以作为大专院校相关专业师生的参考书和培训学校的教材。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深的理解。
全程软件自动化测试:开源实战
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本书系统阐述自动化测试在软件开发生命周期中的理论体系与工程实践。 本书从自动化测试方法论入手，*覆盖软件全生命周期中的应用场景，包括测试左移、持续集成、测试右移、敏捷开发和DevOps等；深入探讨自动化测试的框架选型、测试用例管理、测试策略等核心理论与方法；详细解析TDD、ATDD和活文档等自动化测试实践；对比分析单元测试、API自动化测试、UI自动化测试、性能测试和自动化安全测试等不同测试类型，并介绍在不同平台下的数十种主流开源自动化测试框架和工具。此外，本书前瞻性地探讨自动化测试在Serverless架构下的应用，以及大语言模型辅助自动化测试的理论与实践。 为增强学习效果，本书附赠超过10小时的配套教学视频，使本书兼具理论深度与实践指导价值。 本书可作为软件测试工程师、质量分析师、软件开发人员和项目管理人员的参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业师生的教学用书。
零基础自学AI应用开发
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本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至*佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
Python编程做中学
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本书是一本零基础的Python编程门书。全书介绍了Python的基本知识、条件语句、循环语句、列表、函数，并涉及到数据结构、文件读写、算法等基本知识，引了编程竞赛中重要的软件运行效率的概念。本书立足各编程挑战网站上的真题，将编程的基本思想和Python的知识拆解成小任务，使读者在解题的过程中逐步探索，以亲自上手实践的方式学习编程。 本书适合想要零基础学习编程和Python的人阅读。
持续测试
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本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
云原生技术中台:从分布式到云平台设计
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本书清晰、完整地展现云平台技术架构相关的知识，包含3个部分：部分介绍服务扩容的发展历程，概述分布式架构与中台架构。第二部分分析传统分布式架构的核心技术，围绕中心化协同工作机制和分布式服务间的通信问题，介绍ZooKeeper、Netty、Dubbo等分布式技术的原理和实战案例。第三部分分析云平台技术组件，主要包括构建PaaS平台所用到的核心技术组件。这一部分首先分析Docker容器技术以及Kubernetes编排引擎的搭建和基础原理，然后介绍指标采集功能、告警功能以及日志管理框架，后对微服务治理框架Istio在云平台的应用场景行展望。 本书结合算法与源码展示云原生应用全景，阐述源技术，能够帮助读者搭建私有云平台，适合高校计算机及相关专业学生、容器云初学者，以及对Docker有一定了解并希望深研究和探索云技术的工程师阅读。
GeoTools 地理信息系统开发
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GeoTools 是由源社区维护的一套地理信息系统的发组件和解决方案。GeoTools 的实现完整遵循了OGC 的各类规范，并在二十多年的迭代中，形成了活跃的源社区生态。 本书从GeoTools 的基本信息、社区生态始介绍，随后以地理信息的基本概念为脉络，详细介绍GeoTools 是如何实现并管理坐标参考系统、如何管理矢量数据和栅格数据，以及如何连地理数据库的。在本书的后，通过实现一个空间数据管理系统，将全书的知识体系串联起来，帮助读者形成源地理信息解决方案，来解决地理信息系统中的数据解析、坐标计算、空间关系等常见问题。 本书适用于有志于从事地理信息系统发工作的人员，也可以帮助从事传统商业地理信息系统发和管理工作的人员一步了解源地理信息系统。
拥抱开源(第2版)
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本书深阐释了自由软件如何成为源软件以及如何销售源软件。本书从源如何彻底改变软件的编写方式、合作方式、沟通方式、组织结构以及商业价值等多个方向展论述。内容涉及源所创造的机会和随之而来的挑战，公司如何创造商业模式来成功地销售“自由”软件，如何从创建社区到销售商业产品应用源发模式，审视与源项目和产品管理及许可相关的重要问题，以及源原则如何更广泛地适用于DevOps和其他组织实践。 本书不仅适合对源软件感兴趣的人员、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，而且适合作为高等院校相关专业的源教育通识读物。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
现代软件工程:如何*构建软件
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本书探讨了软件工程的真正含义，汇集了一些重要的软件发基本原则，将它们紧密结合成一个一致的模型，旨在帮助读者有效、快速地构建软件。全书共4个部分：第1部分探讨软件工程的真正含义，以及如何将工程的原则和原理应用到软件发中；第2部分讲述运用科学思想优化软件发过程的方法，包括迭代式、增量式工作，获得并利用快速、高质量的反馈，采用实验性和经验主义的科学方法；第3部分介绍管理软件复杂性的方法，深探讨模块化、内聚力、关注分离、信息隐藏和抽象、管理耦合等原则；第4部分介绍支持软件工程的工具，以及一些贯穿本书的软件发理念，包括可测试性、可部署性、速度、控制变量、持续交付等。
产品经理知识栈
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本书深浅出地介绍了如何成为复合型产品经理。主要内容包括产品经理要掌握的基本技能，产品经理需要了解的金融知识和人工智能知识，微信小程序方面的知识，B2B产品和B2C产品的设计，数据分析，策划产品的设计，产品趋势的分析，产品心智模型的构建。本书从思维上给予启发和引导，帮助读者在复合型产品经理的道路上快速成长。 本书适合初级产品经理或者算向复合型产品经理方向发展的读者阅读。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
