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深度探索嵌入式操作系统:从零开始设计、架构和开发
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本书的*终目的是构建一个用于学习的嵌式操作系统内核，并工作在真正的物理机上。为了达到这一目的，本书大体上分为两部分：硬件部分和软件部分。硬件部分首先分析了我们选择的平台，以及这个平台上的组件。软件部分首先分析了操作系统内核是干什么的，其中都有些什么组件，这些个组件分别是干什么的有什么作用。然后是如何设计操作系统架构并将这些重要的组件组合在一起，以及设计时需要注意些什么。*后介绍了构建操作系统的工具。
深入以太坊智能合约开发
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这是一部能指导读者从门到阶的以太坊智能合约发指南。HiBlock区块技术社区官方出品，4位区块技术专家联合撰写。 从发工具与生态、编程语言（Solidity）、编写方法、实践、以太坊虚拟机、合约安全、软件工程等维度全景呈现以太坊智能合约发的各个方面。更重要的是，以实战为导向，包含若干个翔实、完整的DApp案例讲解。 全书共12章，分为4个部分： 准备篇（第1～2章） 介绍了以太坊的常识、基础交互和发工具套件。 基础篇（第3～6章） 详细讲解了智能合约发语言 Solidity 的所有语法和编写合约的基本方法，同时也介绍了编译器和 Solidity 集成发工具的使用。 阶篇（第7～10章） 首先详细讲解了以太坊协议的细节和以太坊虚拟机的实现原理和架构设计；然后讲解了用于以太坊虚拟机函数调用的应用二制编码的细节，以及公共基础合约库 openzeppelin-solidity 的源码实现；*后为智能合约的安全发提供了经验性的指导，有极高的参考价值。 实战篇（第11～12章） 结合若干 DApp 实例讲解了如何基于智能合约来构造可用的去中性化应用程序。这部分内容可以帮助发者快速上手构建基于以太坊的新一代互联网应用程序。 本书的附录中还包含了对以太坊协议中涉及的部分基础算法、以太坊虚拟机的费用设计和指令设计、 Solidity 内联汇编等的简单介绍。
Photoshop CC 2017从入门到精通(全彩版)
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功能强大、界面友好的Photoshop如今已是数字媒体艺术行业从业人员不可或缺的工具之一。本书即针对广大Photoshop用户的学习需求和认知盲区，对Photoshop的知识和操作行了精心梳理与总结。全书共18章，可分为3个部分。第1部分介绍PhotoshopCC2017的工作界面和主要功能、图像处理的基本操作等内容。第2部分讲解Photoshop的核心功能与命令，包括图层、选区、图像修复与润饰、绘画、路径、文字、蒙版、通道、滤镜和CameraRaw等。第3部分介绍Photoshop的高级图像处理技术，包括3D成像技术，Web、视频和动画，色彩管理，存储、导出和印，动作和任务自动化等。每一章都从基本的Photoshop功能和操作介绍始，穿插以大量技巧和应用，介绍衍生操作、扩展知识和高效技法，并在末尾通过案例的实际运用巩固本章所学知识。本书既适合初学者行Photoshop的门学习，也适合需要提高图像处理水平的相关从业人员、图像处理爱好者使用，还可作为培训机构、大中专院校相关专业的教学辅导用书。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
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本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
ROS机器人开发实践
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本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特和使用方法，剖析ROS的发展方向。
知行:工业基因的数字化演进
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数字化技术的本质作用是重构人与机器的关系，但工业企业的数字化转型却知易行难。知行合一的关键，是要把技术可行性与经济可行性统一起来。为此，需要深理解现代工业的本质特征和技术发展的规律，需要长期坚持用数字化技术加速工业技术的演。 本书阐述现代工业基础上的技术创新。本书分成六个部分。前面两部分介绍技术演的基础知识，中间三部分分别从IT、DT、OT的角度理解数字化技术，以及对错误观念和文化冲突行了反思
赵福全论汽车产业(第四卷)
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当前，全球汽车产业格局全面重构期，智能网联与能源革命正加快袭来，汽车企业、产品与技术面临重大变局，更兼能源消耗、环境污染、交通拥堵和行车安全等外部挑战愈演愈烈，原本就高度复杂的汽车产业，正因跨界交融和“降维”而变得更加混沌和多变。诸多因素相互交织，国家究竟如何庖丁解牛，做好顶层设计；各方力量纵横捭阖，行业需要如何穿针引线，强化优势互补；多条路径晦暗不明，企业到底怎样拨云见日，实现后发赶超。凡此种种难题，在本系列丛书中都有相应的解答或阐释，或简明扼要直指要害，或旁征博引具良方。本系列丛书以战略篇为总领，从产业、企业、技术、人才四个维度展示了赵福全教授关于汽车产业发展的系统思考和精辟观，体现了赵福全教授高瞻远瞩的战略眼光、精益求精的认真态度、触类旁通的渊博知识和挥洒自如的语言能力。 本系列丛书可视作汽车产业的解惑之作，无论主管部门、行业组织，还是各类企业、研究机构；无论高层还是基层，也包括广大青年学子，都能从中觅得“养分”。
营销数字化:一路向C,构建企业级营销与增长体系
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这是一本指导ToB企业如何构建数字化的营销与增长体系，并终直触达C端消费者的著作。本书以数字化转型为背景，以指导企业构建数字化的消费者全旅程体验为目的，总结了一套面向ToB企业的营销数字化转型的方法论。这套方法论是云徙科技5年多来，为数十个行业的近200家头部企业提供数字化转型服务和营销数字化服务的经验总结。 全书核心内容主要包含四个部分 部分 数字化转型与营销数字化 首先阐述了营销数字化与数字化转型的关系，以及为何大多数企业的数字化转型都是营销先行；然后高屋建瓴地总结了营销数字化的3个关键实现以及落地的路线图。 第二部分 营销数字化的构建方法 本书将营销数字化转型落地的方法总结为4条：一路向C的底层逻辑、体验之旅的构建规则、增长实践的数字驱动增长，以及一个统一的数字中台落地转型利器。 第三部分 营销数字化行业解决方案与案例 详细解读汽车、美家、日化、医药、新式茶饮5大类行业营销数字化的路径、方法和实践案例。 第四部分 营销数字化的量化和评估 独创性地提出了营销数字化评估模型，并阐述了营销数字化的演方向，帮助读者深理解营销数字化并明确未来的行动方向。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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本书是HTML5 Canvas领域的标杆之作，也是迄今为止该领域内容*为*和深入的著作之一，是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家David Geary*新力作。它不仅*讲解了canvas元素的API，以及如何利用Canvas进行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏开发、移动应用开发，还包含大量实例，可操作性极强。
Prometheus监控技术与实践
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Prometheus是云监控领域的瑞士军刀，本书系统地介绍Prometheus的基本理论与应用，包含作者多年的实战经验。本书主要内容分为三部分，共14章。 *部分（1-2章）介绍监控系统的技术发展与基础原理以及Prometheus的核心组件及架构； 第二部分（3-8章）介绍Prometheus的Exporter导出器、服务发现、PromQL数据查询、告警处理、可视化Grafana、Pushgateway等； 第三部分（9-14章）介绍Prometheus与其他系统结合的综合案例，如与OpenStack、Docker、Kubernetes、日志系统等结合，*后介绍了Prometheus监控系统的生产部署和统一监控系统平台的构建。
OpenShift云原生架构:原理与实践
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这是一本匠心之作，它将带领你深了解OpenShift和如何基于OpenShift构建云原生应用，以及如何通过以OpenShift为代表的PaaS平台实现数字化转型。 本书的三位作者都是云计算和OpenShift领域的一线资深专家和布道者，本书以他们多年来在云计算和企业数字化转型领域的实战经验为背景，深剖析了OpenShift的架构设计、实现原理，以及集群的部署和运维；深度讲解基于OpenShift的云原生架构，以及如何以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台。 全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理行了深剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。
微信小程序商城开发:界面设计实战
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本书系统化介绍微信小程序商城的发原理和实战案例，内容全面、案例丰富，可帮助读者快速掌握微信小程序商城的发。主要内容分两大部分：基础知识、实战案例。基础知识包括微信小程序起步、商城发知识分析、商城发的页面基础知识、商城发的页面基础知识、商城界面UI常用组件、商城界面UI常用组件，实战案例分析包括首页、分类和产品案例、微信小程序支付、物车和下单、会员界面、公用功能。
Three.js开发指南:基于WebGL和HTML5在网页上渲染3D图形和动画(原书第3版)
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本书将介绍如何直在浏览器中创建漂亮的3D场景和动画，并且充分发挥WebGL和现代浏览器的潜能。首先介绍基本概念和基础组件，然后通过逐渐扩展示例代码逐步深讲解更多高级技术。在本书中读者将学到如何从外部加载3D模型和具有真实效果的材质纹理、学习使用Three.js提供的摄像机组件来实现在3D场景中飞行和走动、如何将HTML5视频和画布作为材质贴在3D模型表面。此外还将学习变形动画和骨骼动画，甚至还会涉及在场景中使用物理模拟的方法，例如重力、碰撞检测等等。
深入理解XGBoost:*机器学习算法与进阶
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本书以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 ?第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 ?第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。 ?第5～7章是本书的重，从理论推导与源码层面深剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。 ?第8～9章为阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难，而帮助读者更好地解决实际问题。 ?第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以拓眼界，拓展思路。
TensorFlow深度学习实战
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本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
架构启示录
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本书研究传统的建筑工作与数字产品的架构工作之间有着怎样的联系，探讨了Christopher Alexander、Richard Saul Wurman、Cedric Price 与Nicholas Negroponte 4 位建筑师的工作。 作者总是先讨论他们在各自的工作中所用的技术范式，例如，他们所依循或提出的究竟是控制论领域之中的工作方法，还是人工智能或计算机程序与界面领域之中的工作方法。 然后，探寻这几位建筑师怎样影响数字化的世界，例如怎样影响 1980 年代末至今的编程语言、信息架构，以及当前其他一些数字产品的设计工作。 为此，我们要思考，这些工作与建筑有什么相通之处？这几位建筑师怎样运用计算机等技术来做试验，从而拓宽其工作领域？计算机、控制论以及人工智能方面的研究者与工程人员，能够通过这些建筑师与他们处理过的建筑问题，获得哪些启发？传统的建筑知识，对新兴的数字产品来说，有着什么样的意义？
区块链核心技术与应用
￥65.35
全书分为三篇。核心技术篇（第1-6章）：介绍区块的沿革、社会价值，以及核心技术，包括架构、共识算法、加密算法、P2P网络等。实战篇（第7-9章）：介绍区块主流平台的架构、原理与基本应用。阶篇（第10-12章）：介绍富有特色和潜力的区块平台、常见的问题以及区块的测评细节。
ASP.NET Core 5.0开发入门与实战
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这是一本从实战角度出发，分析讲解ASP.NET Core基本原理和实现方式，以求帮助广大读者能够快速掌握ASP.NET Core在企业级多端调用以及多平台部署的实践指导书。作者是.NET领域的布道者和技术专家，并多次荣获微软MVP称号。 本书以ASP.NET Core 5.0行分析，不仅讲解了核心原理和理论知识，还通过实战案例的方式，一步拓展ASP.NET Core在企业中的应用。更重要的是，本书所有代码均已源，读者可以在对应下载资源中找到源码地址，行下载和学习。此外，本书涉及的知识，多以独立章节用实际案例的形式专门行落地指导，相互之间不受影响，而从业务上又承上启下，读者可以根据自己的需要重学*一章节。 本书是一本项目发案例方面的参考书，适合有基本编程知识，但还没有项目发经验的软件发初学者使用，尤其适合高校学生行毕业设计、课题设计时作为参考。
PyTorch神经网络实战:移动端图像处理
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本书主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构，对其在多个领域的应用行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等，对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程行了详细描述，并提供相应的源码，适合读者从0到1构建移动端智能应用。 本书适合对人工智能实际应用感兴趣的本科生、研究生、深度学习算法工程师、计算机视觉从业人员和人工智能爱好者阅读，书中介绍的各项视觉任务均含有相应的安卓平台部署案例，不仅对学生参加比赛、课程设计具有参考意义，对相关从业人员的软件架构和研发也具有启发价值。
