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AI嵌入式系统:算法优化与实现
￥59.40
本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
嗨翻C语言
￥59.40
《嗨翻C语言》向读者提供了C语言的完整学习体验。全书分为三个部分：第1章到第4章是基础知识，包括基本语法、指针、字符串、小工具与源文件；第5章到第8章为进阶内容，有结构、联合、数据结构、堆、函数指针、动/静态链接；后四章是高级主题，内容涵盖了系统调用、进程间通信、网络编程和多线程。每部分结束后还有一个有趣的实验，可以提高读者的实际操作能力。此外，书中还包含大量的图片、示例和代码，有助于读者对于知识的理解和把握。 《嗨翻C语言》适用于C开发人员以及对C语言感兴趣的初学者。
聚合架构:面向数字生态的构件化企业架构
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【免费视频课】付晓岩老师视频课合集，搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：聚合架构 本书旨在为数字化时代的企业架构提供与时具的方法论指引，或将成为软件架构领域的里程碑作品。 企业的内部需求和外部环境一直在变，软件研发、交付和使用的方式也一直在变，相应地，企业架构的方法论也一直在演。数字化时代如火如荼，传统的企业架构方法需要引新的思维模式，才能满足企业发展需求。 作者结合自己在架构领域多年的实践经验和思考总结，针对数字化转型大背景下企业的架构需求，对TOGAF等传统企业架构方法论的不足行了改与创新，提出了一套面向数字化企业的企业架构方法论——聚合架构（ABAE），是管理数字化企业的新思维，在企业架构方法的发展史上或有划时代的意义。 聚合架构的定义： 数字化时代，构件将成为企业的基本组成部分，通过设计构件关系形成企业架构，基于微观构件的灵活聚合形成弹性的业务组织、业务领域、业务组件、应用组件、物理组件等宏观要素，支持企业从业务到技术的动态调整，使企业具有更强的主动变化能力。 本书全面且系统地讲解了聚合架构方法论的演背景、基础理论、设计指南、工程管理和生态化构建。既包含方法论，又有对构建方法论的建议；既可以指导企业的架构实践，又可以为企业在数字化过程中构建自身的方法论提供可参照的样本。 技术自主可控需要架构自主可控，架构自主可控是企业核心能力自主可控的标志，企业架构方法论也需要实现“道路自信、理论自信”。希望这本书能激起更大的方法论研究热潮，推动国内数十年的信息化实践经验逐步转变成为完善的实施理论，为数字中国建设出一份力。
构建高质量软件:持续集成与持续交付系统实践
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本书共10 章，分为四大部分。 部分（第1～4 章）主要围绕如何提高软件的发质量和效率展，详细讲述了单元测试的常用工具和实践，并展阐述了持续集成、持续交付、持续部署等概念； 第二部分（第5～6 章）详细讲解两个常用的mock 工具——Mockito 和Powermock，通过实例详尽地讲解了它们的语法规则和使用场景，目的是让发者在不修改软件源代码和程序结构的前提下尽可能确保软件具备可测试性； 第三部分（第7～8 章）详细讲述两个行为驱动发工具（功能测试）Concordion 和Cucumber，这两个工具可以帮助我们很好地完成功能测试、验收测试、回归测试等工作； 第四部分（第9～10 章）综合前面三部分的知识，并引代码风格检查、静态代码分析、第三方依赖安全性检查、企业内部私服的原理和搭建、Ansible 自动化软件部署工具、Jenkins Pipeline 等知识，帮助读者构建完整的CI/CD 流程。
Web代码安全漏洞深度剖析
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本书系统化介绍代码审计的步骤和业务漏洞分析，总结了作者在信息安全领域多年的实践经验，内容丰富，实践性强。本书分三大部分，共14章。“准备工作”部分介绍漏洞剖析环境搭建和辅助工具简单使用，为后续分析下基础。“常规应用漏洞分析”部分介绍了几种漏洞的基本概念和实例解剖，如SQL注、XSS跨站、CSRF/XSRF、文件类型、代码执行与命令执行等漏洞，并介绍了代码审计的思路和步骤。“业务安全漏洞分析”部分通过实例介绍了业务安全中的典型漏洞，如短信验证码、会话验证、密码找回、支付、越权等漏洞，并针对漏洞给出了防御措施。
短视频社区:产品、运营与商业化
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这是一本从实战角度讲解短视频社区的产品架构、运营方案和商业变现的著作。作者是某头部短视频平台的商业产品总监，本书是他在该短视频平台以及百度和阿里等大厂多年工作经验的思考与总结。 在内容上，本书独辟蹊径，以平台视角而非用户视角，详细、深、地气地讲解了以抖音、快手、B站为代表的短视频平台的产品架构、运营方案和商业变现。不仅能给各类短视频平台的从业者直的实践指导，而且能让短视频平台生态中的内容创作者、经营者、用户等深度洞悉平台的规则，从而更好地在生态里获得发展。 通过阅读本书，你将： 理解短视频社区的内容推荐系统与内容搜索系统的产品逻辑与设计原理； 社区创新的内容生产工具与内容消费产品； 搞清楚短视频社区内容体系是如何生产、审核、分发与消费的； 理解短视频社区用户体系的成长、促活、留存，与创作者体系的升级、激励机制； 认识到品牌广告与效果广告是如何在短视频社区与内容相结合的； 明白短视频社区直播生态的构建，以及围绕着直播的不同变现模式； 认识到电商这一终极变现方式在短视频社区的变化与创新模式； 理解增值服务在短视频社区是如何行相应变现的； 看到新锐品牌是如何利用短视频社区的巨大流量快速崛起的。
深度学习初学者指南
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本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重介绍无监督学习算法。从自编码器始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。
MATLAB信号处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本为基础，系统地讨论数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，是一本比较全面的MATLAB信号处理参考书。本书共10章，全面系统地阐述数字信号处理的相关知识，包括MATLAB基础、离散时间信号与系统、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器的设计、自适应滤波器的设计、随机信号处理、小波分析、信息处理中的应用等。此外还给出了MATLAB在信号处理中的一些简单应用。 本书内容丰富，讲解深浅出，可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也适合工程技术人员参考。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
金融产品方法论
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这既是一本金融产品经理的能力修炼精指南和日常工作的案头参考手册，又是一本金融企业数字化转型的策略指导与实操指南。本书是资深金融产品专家多年经验的总结，深刻地阐释了金融背后的产品观，是金融贷款、金融理财、金融支付等领域的集大成之作。 对于新行的金融产品经理或从其他领域转行到金融领域的成熟产品经理而言，本书能帮助你快速掌握基本能力，比如金融基础知识、金融产品思维体系以及各种常见的业务模式和商业模式等； 对于正处于成长期和上升期的金融产品经理而言，本书将帮助你构建完整的金融产品知识体系，如各种金融产品的底层逻辑、各种金融产品的系统化设计方法、金融产品支付体系的完整设计方法等； 对于经验丰富的高级金融产品经理而言，本书将帮助你造差异化的能力，比如金融产品的数字化运营、金融产品的精准化营销等； 对于正在着手行数字化转型的各类金融企业而言，本书将为你们的数字化转型提供实操指导，除了前面提到的数字化运营和精准营销外，还有金融企业的数字化经营、平台化经营和SaaS化经营。 本书是作者做了大量金融产品项目后的实战经验总结，不仅有丰富的案例、手把手的指导，还有经过提炼和总结的方法论，以及深度的金融产品观和思考。
智慧工厂技术与应用
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智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监控技术，并融合绿色智能手段和智能系统等新兴技术，构建的高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。本书全面详细地讲解了智慧工厂的技术与应用案例，内容共6章，包括绪论、智慧工厂装备技术、智慧工厂信息技术、智慧工厂制造管理服务、智慧工厂应用案例和结束语。本书结构清晰、合理，内容系统、新颖，既可作为从事智慧工厂建设和管理工作的人员的案头技术书，也可作为高等院校机械制造及其自动化、机械电子工程和工业自动化等专业的高年级本科生和研究生教材，还可供对智慧工厂感兴趣的读者阅读参考。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
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Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
深度实践微服务测试
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本书是4位作者服务多个大中型知名企业后总结的微服务测试方法论与实战经验，内容翔实、鲜见。全书内容分9章，涵盖测试策略、口与界面自动化测试、契约测试、性能测试、微服务监控、服务虚拟化、混沌工程、安全测试。一本书破解当下测试工作的众多难题，可为微服务和分布式系统的质量保障提供一站式解决方案。 本书内容具体如下。 第1章梳理各种微服务测试工作的价值与要，帮助读者快速建立测试工作全局视角。 第2章剖析微服务环境下制定测试策略的要、影响因素与实战技巧。 第3章介绍口测试与页面自动化测试的主要思路与常见问题。 第4章重讲解如何基于Pact与Spring Cloud Contract行契约测试实践。 第5章分析性能测试在微服务和传统软件环境下的区别，并介绍全路压测的实施思路要。 第6章介绍微服务监控的概念、模式分类，以及监控实践、系统搭建与容器化部署。 第7章重介绍如何在微服务环境下运用服务虚拟化技术来解决各种服务依赖问题。 第8章介绍混沌工程的价值、实施先决条件、原则与实施方法。 第9章包括安全测试的需求分析、测试人员角色定位以及多种测试工具实战。
DevSecOps实战
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本书通过描述一家大型互联网企业和一家大型传统银行的DevSecOps转型的过程，帮助读者浅显易懂并且有代感地了解如何将DevSecOps在企业内部落地和实践。基于各类行业特的DevSecOps实施与落地方法，是本书的主要技术要。
灵枢真意集成
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《灵枢真意集成》堪称迄今为止历代解释和阐发 《黄帝内经·灵枢》一书精要的集大成之作。所引用 的中医大家相关内容为精彩和丰富。作者朱燕中紧 密围绕《灵枢》的原文精心遴选历代代表性医学家的 相关著作中核心的内容，明晰分类，从古至今，提 纲挈领，对原文予以逐条推敲、研判、归纳和总结， 对现在仍需斟酌和商榷之处努力结合作者自己的多年 的研读经典和临证经验做有力的探索。本书不仅适合 作为研读《灵枢》的工具书，也对针灸学习和实 践具有很好的指导价值和标杆意义。本书适用于中医 经典学习和研究的高校师生，针灸医生以及广大中医 经典爱好者。
风火少年战AI:人工智能从编程到实践
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本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识，并通过大量生活中的典型案例，帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。
Hadoop与大数据挖掘(第2版)
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本书基于源Hadoop生态圈的主流技术，深浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用下良好的技术基础。
人本:从工业互联网走向数字文明
￥59.40
以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
百万在线:大型游戏服务端开发
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第 一部分“学以致用”揭示了 Skynet 引擎的使用方法及注意事项，以“球球大作战”的案例贯穿本篇内容，全面又详尽地剖析服务端结构设计、通信协议格式、数据表结构设计、断线重连方案等众多核心技术。第二部分“木三分”揭示了在多核时代采用现代 C++ 编写多线程 TCP 网络服务器的高效做法，以 C++ 重写 Skynet 的案例贯穿本篇内容，使用大量图表，生动翔实地描述 Linux 环境下的编程技术。第三部分“各个破”列举了同步算法、热更新、防外挂等实际工程难题，并对其逐一破，非常具有实用价值。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
