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C++新经典:模板与泛型编程
￥62.30
本书是一部详细讲解C 模板与泛型编程知识的书，针对的是希望系统学习C 模板与泛型编程、元编程相关发知识的中高级C 发者，所讲解的知识具备一定的难度，书籍包含纸质图书以及教学源代码文件。编写初衷是帮助读者解决各种模板与泛型编程中的语法问题，以免在阅读他人所写的泛型编程代码（如C 标准库代码、Boost库代码）时磕磕绊绊甚至行不下去。此外，书中也会对一些比较有商业价值的源码行适当的分析和讲解，以一步提高读者的实战能力，更好的让读者利用模板与泛型编程技术编写可复用的高质量代码以及供第三方发者使用的口库。 书籍有如下比较明显的特：①注重细节，注重基础；②讲解难度适宜，范例由浅深；③内容比较全面；④支持C 11/14/17新标准。 全书共分7章：第1章搭建C 编程环境，第2~3章讲述模板发的基础和阶知识，第4章介绍C 标准库中常用的各种模板，第5~6章详细通过众多范例展示萃取技术、策略技术以及元编程，第7章动手编写STL中的list容器和对应的迭代器实现源码以期望读者对list容器的实现细节有清晰掌握并触类旁通。
Python编程300例——快速构建可执行高质量代码
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本书以人工智能发展为时代背景，通过实际案例应用描述算法，为Python程序员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。主要从算法上分为数学、搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；从数据结构上分为字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。针对经典算法，结合相关的数据结构，从描述问题、问题示例、代码实现以及运行结果相结合，语言简洁，深浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的科研人员，也适合高等院校作为参考教材。
神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现
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本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。
剑指Offer(专项突破版):数据结构与算法名企面试题精讲
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本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
Flink大数据分析实战
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本书由资深大数据专家精心编写，循序渐地介绍了Flink生态系统主流的大数据发技术。全书共7章，第1章讲解Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，后通过一个单词计数示例带领读者快速体验Flink应用程序的编写；第2、3章讲解Flink的多种运行时架构、任务调度原理、数据分区以及Flink集群的安装部署，同时包括Flink命令行操作、应用程序提交、常用Shell命令等；第4～7章讲解了Flink流式计算DataStream API、关系型计算Table&SQL API以及图计算框架Gelly等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、Kafka的整合操作。 本书内容翔实，实例丰富，适合Flink新手、大数据发人员阅读，也可作为培训机构和大专院校相关专业的教学用书。
常用控制电路设计及应用(第2版)
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本书介绍了37个典型的控制电路设计案例。每个案例项目都对整个电路主要模块行了详细介绍，使读者可以清晰地了解各个模块的具体功能，并实现整个电路的仿真设计。这些案例均来源于作者多年的实际科研项目，因此具有很强的实用性。通过对本书的学习和实践，读者可以很快掌握常用控制电路设计的基础知识及应用方法。
RISC-V开放架构设计之道
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本书首先提出一款指令集的7个评价指标，包括成本、简洁、性能、架构和实现分离、提升空间、代码大小、易于编程/编译/，并围绕这7 个评价指标从全系统角度向读者介绍RISC-V 的精巧设计和众多的取舍考量。同时，本书还介绍x86、ARM 和MIPS 的设计，并通过插排序和DAXPY（双精度乘加）程序量化对比它们，突出RISC-V 的优势，深阐释指令集设计对计算机系统的影响。 如果您是学生，本书将是一本优秀的课外读物，有助于您建立完整的计算机系统观念；如果您是教师，本书将为您提供丰富的真实案例，能给您的教学工作带来新的启发；如果您是相关方向的从业人士，本书除了拓您的视野，还是一本方便的参考手册，帮助您更轻松地完成工作。
网络安全应急响应技术实战指南
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2019年，奇安信安服团队出版了《应急响应—网络安全的预防、发现、处置和恢复》科普图书，旨在提高机构、企业在网络安全应急响应方面的组织建设能力。2020年，我们撰写本书，旨在借助奇安信安服团队多年来积累的上千起网络安全应急响应事件处置的实战经验，帮助一线安全人员更加高效、高质量地处置网络安全应急响应事件。本书共10章，第1～3章为网络安全应急响应工程师需要掌握的基础理论、基础技能和常用工具，第4～10章为当前网络安全应急响应常见的七大处置场景，分别是勒索病毒、挖矿木马、Webshell、网页篡改、DDoS攻、数据泄露和流量劫持网络安全应急响应。通过本书的学习，一线网络安全应急响应工程师可掌握网络安全应急响应处置思路、技能，以及相关工具的使用，以便实现快速响应的新安全要求。本书适合机构、企业的安全运营人员使用，也可作为高校网络安全相关专业学生的培训教材。
JavaScript 基础语法详解
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随着 JavaScript 逐渐成为通用的编程语言，它在软件发中的地位越来越高，已经不再只是给 HTML 编写交互的客户端脚本语言了，而是可以胜任前端、后端、大数据和机器学习等应用的全面语言。 JavaScript 从 2015 年以来走向规范化后，新出了很多新特性，而市面上少有书籍介绍它们，所以本书对ES6 到 ES2021 的新特性作了较为详尽和深的介绍，并且全书的语法可以适应各端发人员所需。 本书共 14 章，涵盖了 JavaScript 的发展历史、运行环境、基础语法、运算符、数组、函数式编程、面向对象基础、原型、异步编程、Event Loop、模块化、迭代器和生成器、Symbol、Reflect 和 Proxy 的概念和使用方法，每个章节都有配套的示例，对于较难理解的部分还会提供视频讲解，旨在让读者真正掌握这些语法和新特性，在以后的发过程中不再有基础语法上的疑问。后给出了两个 JavaScript 综合案例，分别使用面向对象编程风格和函数式编程风格，以掌握 JavaScript 的不同发范式。 本书非常适合有其他编程语言基础或对 JavaScript 语言有初步了解的工程师阅读，如果是初学者，也可以通过仔细阅读加练习达到完全掌握的目的。
Python全栈开发——高阶编程
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Python全栈系列包括4册书籍，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第2册，将重讲解GUI编程和游戏编程的相关知识，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术。 本书共6章，47节。第1章GUI编程，主要包括GUI简介和GUI的发工具包等知识；第2章Tkinter，主要包括Tkinter的安装、Misc类、Wm类、主窗口、控件、布局管理器、事件处理、对话框和ttk模块等知识；第3章wxPython，主要包括wxPython的安装、wxPython的基本要素、应用程序、窗口、控件、布局管理器、事件处理、消息对话框、网格和滚动面板等知识；第4章游戏编程，主要包括游戏编程简介和游戏的发工具包等知识；第5章Pygame，主要包括Pygame的安装、Pygame的基础知识、Surface对象、Rect对象、窗口图层、图片加载、图片变形、图片蒙版、图形绘制、文本显示、时间控制、事件处理、精灵、精灵组、碰撞检测、音效和音乐等知识；第6章Cocos2d，主要包括Cocos2d的安装、Cocos2d的基础知识、导演、节、事件、粒子系统、动作、音效和音乐等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书；也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
Python预测分析与机器学习
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本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
Selenium 4 自动化测试项目实战:基于 Python 3
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Selenium是目前非常流行的一种自动化测试工具。本书基于Python 3语言讲述了新的Selenium 4的基本理论与操作，涉及各种高级应用，以及如何行项目实战，并提供了详细的自动化平台部署步骤。 本书共14章，分为4篇。第1篇介绍了Selenium概况、相关的基础知识及环境的搭建步骤；第2篇介绍了Selenium涉及的各种技术，包括前端技术、Selenium元素定位、Selenium常用方法及WebDriver阶应用；第3篇以携程订票系统为例，深探讨了如何行项目实战与优化，详细介绍了项目重构、数据驱动测试、Page Object设计模式及行为驱动等相关的各种常用技术；第4篇介绍了平台建设相关的一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署及运用Docker容器技术行测试等。 为了使读者不但能掌握Selenium自动化测试，而且能够迅速获得项目经验，彻底掌握并灵活运用到实际的测试项目中，本书注重理论与实践相结合，提供了大量典型的自动化测试实例，按照由浅深、前后照应的顺序来安排内容。
物联网大数据处理技术与实践(第2版)
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本书是作者在物联网大数据平台等企业合作项目及国家级项目中多年实践的结晶。本书首先对物联网大数据技术体系行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型及调度处理方法等核心概念与关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算及分析的基本概念与关键技术行了剖析；其次介绍了物联网大数据管理与应用的感知数据库和平台产品，所介绍的产品来自作者所在团队的实际应用项目，大部分在物联网项目中得到了实践应用；最后给出了适合读者在源软件上动手实践的相关案例。
从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据(第2版)
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本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理基础指南。因为本书面对的不是专业的程序员，所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识有更深刻的印象，书本采用了即学即用的写作方式：在介绍知识的同时，及时将知识穿插到案例应用中。而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式行讲解，使读者既学会了Python的知识，也厘清了解决问题的思路，同时掌握了代码的编写技巧。本书主要内容包括Python基础、Python第三方库、循环语句与分支语句、字符串处理技术、列表处理技术、元组处理技术、字典处理技术、集合处理技术、Python自定义函数、常用高阶函数应用、openpyxl库及Python与Excel综合应用案例。本书第2版增加了第13章，介绍了使用Python的Pandas技术来处理Excel数据，方法更加简洁、运行速度更高效。
深度学习之模型优化:核心算法与案例实践
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本书由浅深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。
工业实时操作系统关键技术研究与应用
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本书以工业实时操作系统为研究对象，内容主要围绕工业实时操作系统的核心技术展，深探讨了工业实时操作系统关键技术及发展趋势分析、安全现状分析、低功耗调度算法、可靠性协同优化调度算法、多核处理器低功耗调度算法、低功耗数据清洗算法、边缘计算检测算法、基于云边协同的工业实时操作系统任务卸载方法、工业生产线三维检测与交互算法，以及面向工业实时操作系统的人工智能芯片测评技术，为读者提供全面的视角和深的理解。通过阅读本书，读者可以掌握工业实时操作系统的核心技术，了解其在工业领域的应用和发展动态，为相关研究和实践提供有价值的指导。
骨科临证经验集
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姜益常教授为“龙江名医”“黑龙江省名中医”“第七批全国名老中医药专家学术经验继承工作指导老师”。 姜益常教授将终身所学皆倾注于我省骨伤学科的教育、临床和科研工作，同时踏实勤恳的工作让其积累了丰厚的学术思想和临床经验。中医药学需要吾辈之传承，姜益常教授是笔者的研究生导师，多年来深得老师的传授和教诲，为了能够更好地学习和传承名老中医姜益常教授对骨伤疾病认识的思想精髓、独到的治疗手段和方法，本书较为详细地介绍了姜益常教授对骨伤科疾病的发病病因、病机、诊断要、治疗方法等，包括中医小针刀、正骨、手法复位、推拿、练功、中药以及骨伤手术中的应用要和经验总结。希望读者在阅读本书时能够领会医家对骨科疾病的认识，并在临床工作中有所收益。
深度学习模型及应用详解
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本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景行了大量的深度学习模型及算法的研究和发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型发全生命周期积累了丰富的经验。 本书分为4 部分，共13 章。其中第1 部分（第1、2 章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2 部分（第3～5 章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术行工程实践和发的流程和技巧。第3 部分（第6～12 章）介绍了学术界和工业界*的高阶深度学习模型的实现和应用。第4 部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向，并对深度学习的未来发展行展望。 本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，快速部署到自己的工作领域，并取得落地成果。
深度学习与目标检测
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本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难，行深的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归不同的类别，并分别对其原理行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。
MF-TDMA宽带卫星通信网络
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本书是MF-TDMA宽带卫星通信网络的专著，包含了作者在MF-TDMA宽带卫星通信系统领域10多年的研究成果和工程实践经验，内容涵盖传输技术、组网控制、业务及服务质量控制、网络管控、互联互通融合应用以及典型站型设计等，内容广泛深，突出了系统性、工程实用性，具有很高的实际工程参考价值和较高的理论研究价值。 本书可作为从事MF-TDMA宽带卫星通信系统网络设计、设备研制、综合应用的工程技术人员和理论研究人员的参考用书，也可作为通信网络专业和计算机专业本科生和研究生的专业参考用书。
轻松玩转STM32Cube(第2版)
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这是一本介绍如何使用STM32Cube组件学习STM32微控制器的门图书，也是一名工程师自身学习STM32微控制器的经验总结。全书围绕STM32F10×××参考手册，结合STM32CubeF1软件包提供的例程，参考Cortex-M3编程手册等资料，全面、系统地对STM32F103的各个功能项行分析和讲解，并通过可视化图形配置工具STM32CubeMX重新生成例程。本书介绍的学习方法几乎可以适用于任何一款STM32微控制器的芯片。 本书适合STM32微控制器初学者和使用STM32微控制器从事项目发的工程技术人员阅读使用，也可以作为高等学校自动控制、智能仪器仪表、电力电子、机电一体化等相关专业的教学用书。
