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AutoCAD中文版从入门到精通
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本书重介绍AutoCAD 2025中文版在产品设计中的应用方法与技巧。全书共16章，分别介绍AutoCAD 2025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，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。本书重要知识配有案例讲解，可以使读者对知识有一步的了解。另外，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。
自制深度学习推理框架
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本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。 全书共 9 章，以实现源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计手，逐步深讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深理解框架的内部机制。 本书面向深度学习初学者、希望一步了解深度学习推理框架的发者，以及其他对相关内容感兴趣 的 AI 从业者。
豆包 AI:你的家庭全能助手
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本书以豆包为核心工具，针对新时代父母对AI“想用不会用、用不好、不敢用”的核心痛点，通过场景化实操教学与可直接复用的提示词，系统讲解如何借助AI解决家庭中的常见问题。 全书共6章，第1章先打破AI使用心理壁垒，讲解豆包的基础与高阶使用方法，其中包含4个场景的案例；第2～5章为实操内容，从学习辅导、健康管理、家庭时间、职业发展四大维度，提供超60个场景的落地解决方案；第6章聚焦亲子共创，通过6个场景的案例介绍如何培养孩子的AI素养。 本书秉持“人为主导、AI为辅”的原则，不仅教会家长*运用AI解放时间、提效赋能，更引导家长与孩子共同习得驾驭AI的高阶技巧，掌握与AI协作的核心能力。本书适合新时代父母，尤其适合希望借助AI科学育儿、*打理家庭生活，紧跟时代步伐，注重培养孩子智能素养的新时代父母阅读。
OpenClaw觉醒:基于AI智能体的超级生产力构建指南
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本书*介绍OpenClaw的核心原理、部署方法、技能开发以及企业级应用实战，构建从入门到精通的完整学习路径。 全书共分为5篇，总计14章。第1篇为入门篇，引导读者快速完成OpenClaw的本地部署与首次交互；第2篇为原理篇，深入剖析Gateway/Node核心架构、Agent Loop机制、沙箱安全模型等底层逻辑；第3篇为扩展篇，详细讲解如何通过ClawHub发现技能，并从零编写、测试、发布专属技能，解锁自定义能力；第4篇为部署与集成篇，涵盖云服务器、容器化部署方案，以及与飞书、企业微信、钉钉等协同工具的深度集成，打通企业工作流；第5篇为实战案例篇，通过公众号文章生产、小红书自动化运营、市场调研报告撰写、开发者工具链自动化、数字第二大脑搭建等五大真实场景，*展OpenClaw 的落地价值与强大生产力。 本书适合对AI Agent、自动化工作流感兴趣的开发者与技术爱好者，寻求*内容生产方案的自媒体人、内容创作者，希望通过智能工具优化协作流程的产品经理、团队管理者，需要*管理知识与处理海量文档的知识工作者，以及各类希望借助AI提升个人与团队生产力、探索智能化工作新方式的职场人士阅读。
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。
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。
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。
Claude Code实战:Harness工程之道
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本书系统介绍了Claude Code的技术架构与工程化实践。全书从“软件工程”视角，解析了从命令行助手到可编程Agent的演进路径，并围绕Claude Code的四层架构模型展开，深入探讨了记忆系统（CLAUDE.md）、技能（Skills）、子智能体（SubAgents）、事件钩子（Hooks）与MCP等核心机制的设计哲学与协同原理。书中不仅提供了翔实的技术选型指南、组件配置方法和触发机制对比，更通过大量实战案例，展示了如何构建安全、*、可维护的AI辅助编程工作流，涵盖从个人开发到团队协作，再到与CI/CD流水线集成的企业级部署全流程。 本书适合具备一定编程基础，并希望将Claude Code深度集成至日常开发与团队流程中的开发者、全栈工程师和技术团队负责人等阅读。
200问通关Java面试
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本书是一本面向Java工程师的面试指南，共分为7章。第1章介绍了面试准备工作、面试软技能及 AI工具赋能面试。第2章至第7章分别深讲解了Java技术、JVM技术、Spring 框架技术、Redis、关系数据库以及部署技能相关的面试考查问题，具体包括Java数据结构、Java多线程、NIO、异常类型、设计模式、JVM运行时数据区、垃圾回收器、JVM优化技术、Spring Boot功能、ORM 框架、Spring Boot安全、Redis数据类型、Redis内核原理、SQL、MySQL、Linux和DevOps等知识。 本书能为求职者提供全面且实用的指导与支持，帮助求职者更好地准备Java相关岗位的面试，从而顺利获得心仪的工作机会。
企业信息安全体系建设之道
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企业信息安全体系建设是为了保护企业的信息资产和确保其信息安全而构建的一系列组织和管理措施，旨在建立一个全面、系统、可持续的信息安全管理框架，以应对不断变化的威胁和风险。 本书通过四部分（安全基础知识、安全管理知识、安全技术知识和安全运营知识）介绍企业信息安全体系建设的相关知识，涉及安全理论、可信计算、信息安全体系、组织与策略、需求与规划、风险管理、合规与认证、人员管理与安全意识培训、访问控制与身份管理、物理环境安全、安全域边界、安全计算环境、应用安全防护、数据安全保护、确认安全防护目标、保持防护状态、异常情况处置、业务持续运营、安全运营中心等主题。 本书内容深浅出，图文并茂，能够帮助大家更好地厘清知识脉络，非常适合信息安全领域的从业者阅读参考。此外，关注企业信息安全体系建设的读者，也可以通过本书了解具体的方法论。
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。
算者生存:商业分析的方法与实践
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互联网时代，数据和信息的规模急剧膨胀，各行各业都与数据紧密相连，因此急需能够充分利用数据和信息的人才。企业通过对数据和信息行深分析，可以提高收、降低成本，从而获得竞争优势。 本书以企业长久生存为目标，以收最大化、风险最小化、成本最小化三条业务主线思想为指导，逐步构建数据分析体系、数据评估体系、数据产品化体系共同运作的商业分析框架，详细描述如何利用商业分析技能帮助企业获取竞争优势。 本书融理论与实践于一体，本书方法论经过网易、阿里巴巴的项目实践验证。无论是商业分析人员、数据分析人员，还是业务人员、企业管理人员，都会在阅读本书后受益匪浅。
推荐系统:产品与算法解析
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本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。
大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战
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互联网的快速发展，在方便用户信息传递的过程中，也使大量犯罪活动从线下向线上转移，黑灰产常常通过搭建和传播欺诈、赌博、色情等恶意网站来牟取暴利。为了净化网络环境，必须加大对恶意网站的检测和拦截。 本书主要介绍恶意网址的欺诈手段和对抗技术。本书分为5个部分，共11章。针对网址反欺诈这一领域，首先介绍万维网的起源、工作原理和发展历程；其次通过列举常见的恶意网站，让读者了解网址反欺诈面临的主要问题；然后讲解网址基础数据、数据治理和特征工程；着介绍包含网址结构、文本、图像、复杂网络在内的一系列对抗方法和实战案例；最后介绍网址运营体系和网址知识情报挖掘及应用。本书将理论与实践相结合，帮助读者了解和掌握网址安全相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建网址反欺诈体系的能力。无论是初级信息安全从业者，还是有志于从事信息安全方向的在校学生，都会在阅读中受益匪浅。
AI赋能超级个体
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ChatGPT引发了新一轮关于人工智能讨论的热潮，科技圈乃至各行各业都跃跃欲试，希望借助这次AI浪潮乘势而起。那么，回归到个人层面，我们该如何更好地利用互联网和AI技术，实现自我价值，创造社会价值，充分地享受美好生活呢？ 本书不仅揭示了ChatGPT的神奇之处，而且解读了全球范围内的生成式人工智能产业格局。此外，本书还剖析了如何在大模型时代构建个体竞争优势，梳理了超级个体的成长秘诀，并通过丰富而翔实的案例总结了ChatGPT、文生图工具、AI绘图工具等的使用技巧，展示了一系列超级个体实践案例。最后，本书还客观地分析了使用大模型可能面临的安全风险及应对措施。 本书旨在帮助普通人理解人工智能、大模型等新技术、新应用，并将其与自己的工作和生活紧密地结合在一起。本书旨在从实践角度出发，探索一条让更多人通过人工智能放大自身优势，成为“超级个体”的可行路径。
QPanda量子计算编程
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本书介绍基于我国自主可控量子计算云平台的量子计算编程，涵盖量子计算的核心内容，包括量子计算的基本概念、多种量子算法及其应用，以及本源量子计算云平台和量子计算编程框架QPanda的使用方法。 本书通过算法理论与编程实践相结合的方式，详细讲解算法与编程之间的紧密关系，并通过大量的示例和练习，帮助读者深理解量子计算的概念和应用，从而逐步掌握量子计算编程技能。 本书既适合量子计算领域的科研人员、工程技术人员和高等院校相关专业的师生阅读，也适合对量子计算有兴趣或参与相关竞赛的人员参考。
信创产品测试
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本书作为一本详细讲解信创产品测试的图书，从信创产品的基础始讲起，逐步贯通测试技术、测试方法论和测试案例分析。全面融合理论、实践与案例分享的方式，详细讲解如何对信创产品行检验检测，如何提高信创产品的适配能力和产品质量。 本书共分为三个部分10个章节：第一部分为技术篇，详细介绍了信创的发展史和生态布局等内容，整个篇章以解读信创测试的团体标准和国家标准为突破口，从信创产品的测试基础要求、适配迁移能力、功能、性能效率、可靠性、安全性、兼容性、环境试验等方面行一一的指导与测试实践，详细讲解如何对信创产品行测试测评。第二部分为方法论，主要介绍了两款测试方法论（一款是基于业务场景的测试设计方法论，另一款是基于任务驱动的测试设计方法论），指导读者对信创产品从一个更高层次上，行测试分析与测试思路的设计，然后再使用基础的测试技术执行测试。第三部分为案例篇，首先是站在国产化信创底座的基础上，向读者详细介绍了三大信创底座的测试案例，然后又分享了两款平台软件的信创测试案例，通过5个实际的不同类型的案例分享，一步步指导读者如何把理论与实践相结合，高覆盖率且高效率的行测试工作。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
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本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
GPT图解 大模型是怎样构建的
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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零始搭建起一个又一个语言模型。 无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。
生成式AI实战
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本书由浅深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具手，逐步深到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。
Python网络运维自动化
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本书从网络工程师的视角出发，详细讲解了Python在网络运维自动化中的应用，其中涉及Python网络运维自动化的相关技术、工具以及实践。 本书共10章，先对Python网络运维自动化行了全面的概述，然后讲解了网络工程师所需的Python基础、数据格式与数据建模语言的相关知识。着，本书介绍了网络配置的结构化数据提取、网络配置的模块化管理、Netmiko详解与实践、模型驱动的新网络管理方式及实践、网络管理工具集、网络自动化框架Nornir和源网管工具NetBox。本书依托于作者10余年的网络运维经验，内容循序渐，从脚本编写、框架应用到系统平台整合，逐步提升，结合丰富的代码实例，全面介绍了Python网络运维自动化的工具体系以及其在不同场景下的应用实现。 本书适合网络工程师阅读，也适合对网络运维自动化感兴趣的发工程师学习，还适合作为高等院校网络工程等相关专业的教材。
