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机器学习技术与实战:医学大数据深度应用
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本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重剖析了医药学领域的应用。
配电网可靠性规划
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本书主要阐述配电网可靠性规划的基本框架和关键技术，并针对当前可靠性规划实践中遇到的诸多技术问题做出了相应的探索。全书共9章，内容包括：供电可靠性指标伻价体系;供电可靠性理论评估的基本原理和方法；配电网可靠性规划的基本流程和关键技术；配电网可靠性规划评估方法；典型应用场景下的可靠性评估；基于供电可靠性的配电网线模式优化研究；供电可靠性控制目标分解；可靠性改措施分析；基于可靠性的配电网投资优化策略。本书可供从事配电网规划的技术人员和管理人员，以及高等院校相关专业本科生和研究生参考。
MATLABR2016a通信系统建模与仿真28个案例分析
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MATLAB及其Simulink通信、信号处理专业函数库和专业工具箱越来越成熟，并逐渐为广大通信技术领域的专家、学者和工程师所熟悉，在通信理论研究、算法设计、系统设计、建模仿真和性能分析验证等方面的应用也越来越广泛。本书以MATLAB R2016a为平台，在讲解各实现方法中给出相应的实例，使得本书应用性更强，实用价值更高。 全书共28章，主要介绍通信系统的信源与信道、通信系统滤波器、通信系统的调制与解调、通信系统的锁相环与扩频、MATLABSimulink系统建模与仿真、通信系统的实际应用和信号处理技术等内容。MATLAB以其独特的魅力，成为通信技术领域强有力的工具。 本书主要作为通信工程、电子信息工程等领域的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书，也可作为高等院校相关专业及领域本科生、研究生的学习用书。
高可靠性配电网规划
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供电可靠率是电力企业*为关注的考核指标之一，要从源头展供电可靠性的管控工作，就必须在配电网规划阶段采取有力的措施，展计及供电可靠性的配电网规划与评估。本书即以此为源，结合作者多年的实际工作经验，对高可靠性的配电网规划技术体系行了深的分析和探讨。本书旨在阐明高可靠性配电网规划与常规规划的异同之处，介绍配电网规划中有机结合可靠性的实现方式，而探讨提升可靠性的配电网规划实用思路。 本书可作为电力企业从事配电网规划的技术人员和管理人员的技术指导用书，也可作为普通高校研究生教学参考用书。
衬垫型自润滑关节轴承的失效机理与寿命评估
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本书共分10章，反映了作者研究衬垫型自润滑向心关节轴承失效机理和寿命评估方法的*新成果。通过摩擦磨损试验、衬垫剥离试验和加速寿命试验，结合微观分析，本书系统论述了衬垫材料、粘方法、前处理工艺以及不同工况等对衬垫粘性能、成膜机理、磨损失效机理和轴承摩擦学性能的影响，并提出了适合于复合摆动工况的关节轴承寿命方程。 本书内容对提高关节轴承摩擦副的减摩耐磨性能、延缓轴承失效以及准确预测轴承寿命具有重要意义。本书可供摩擦学、材料学、机械设计等领域的工程技术人员参考，同时可供有关院校的研究生和高年级本科生阅读参考。
Python数据分析与挖掘实战(第2版)
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内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和阶提升三个维度对数据分析与挖掘行了详细的讲解。 *部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。*后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。 第三部分 提高篇（第13章） 重讲解了基于Python引擎的源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。 本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
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增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
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全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。
STM32开发实战:LabVIEW卷
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作为学习LabVIEW与32位微处理器STM32的门级教材，本书从LabVIEWforARM嵌式软件架构手，在分析STM32芯片内部每个功能模块的基础上，着重介绍使用LabVIEW对其行编程的工作原理和发过程，让读者知其所以然。同时，本书还配套了40个实验例程和经典案例，帮助读者快速理解和掌握图形化ARM嵌式系统发。通过基本原理、实验例程、案例分析，这种循序渐、由浅深的方式引导读者完成由STM32初学者过渡到ARM嵌式发工程师的转变。
主数据驱动的数据治理——原理、技术与实践
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“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识行总结，通过对数据治理的原理、技术、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者行数据治理、主数据管理实践提供重要的参考。 全书分为4篇，共14章。*篇数据治理概念（第1~3章），面向数据治理组织管理者，从数据治理的必要性、可行性、应用效果等行展，回答管理者关心的数据治理的核心问题； 第二篇数据治理实施（第4~8章），面向数据治理团队成员，介绍数据治理工作的前期准备、工作步骤、治理过程、后期运维等内容； 第三篇数据治理技术（第9~13章），面向IT工程技术人员，从技术视角展数据治理的系统架构与模型、数据治理质量评估、数据安全保护、数据集成服务等内容； 第四篇数据治理前景（第14章），对数据治理应用前景行展望。 本书可作为从事信息化建设的管理者、数据治理团队、IT咨询从业者、IT工程技术人员、相关专业在校师生的参考读物。
分布式系统架构:技术栈详解与快速进阶
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本书从全栈角度讲解了分布式系统涉及的各项主要技术，从原理剖析、应用场景和实践案例3个维度展，是作者多年分布式系统研发和架构经验的总结。 从前端到后端、从高效交互到负载均衡、从网络传输到Web服务器、从高并发到高可用……本书囊括了分布式系统的整个技术体系，内容详实、结构清晰，能帮助读者理解和掌握分布式系统架构设计的难和调优方案。 全书一共10章，具体内容如下： 第1章介绍了分布式架构的理念、目标、作用，以及架构和设计中的难； 第2章讲解了分布式架构中前端和后端的交互方式、交互难、高效交互调优； 第3章讲解了分布式环境下网络传输的过程、难、性能调优； 第4章讲解了Nginx的负载均衡、页面缓存、限流、高可用、性能调优； 第5章讲解了Varnish的HTTP加速、数据缓存、缓存策略、高可用、性能调优； 第6章讲解了Tomcat的原理、加载机制、安全管理、高可用集群、性能优化； 第7章讲解了分布式环境中高并发的问题，通过多种技术方案，如缓存、消息队列、分布式锁等方式去优化和处理，提高系统整体的吞吐量； 第8章介绍了普通事务与分布式事务的差异性，以及分布式事务的多种处理方式； 第9章讲解了如何通过高效索引优化、高可用的技术方案让MySQL能够提供更高效的数据库服务； 第10章讲解了分布式环境中的高可用，即如何通过容量预估、全路压测、容灾设计来提高系统整体的可用性和健壮性。
TensorFlow 2.0神经网络实践
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本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
强化学习:原理与Python实现
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第1章：介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。 第2～9章：介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序，使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。 第10～12章：介绍了多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法，包括AlphaGo的改版AlphaZero。
CTF特训营:技术详解、解题方法与竞赛技巧
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内容简介 本书由国内老牌CTF战队FlappyPig撰写，战队成员曾多次荣获XCTF国际联赛冠军、TCTF/0CTF冠军、WCTF世界黑客大师挑战赛季军，多次围Defcon全球总决赛，具有丰富的实战经验。 本书围绕CTF竞赛需要的安全技术、解题方法和竞赛技巧3个维度展，旨在通过作者扎实的技术功底和丰富的竞赛经验，引领对CTF竞赛感兴趣的读者快速门。书中依据CTF竞赛的特，分别从Web、Reverse、PWN、Crypto、APK、IoT这六个方面系统地对CTF竞赛的知识、模式、技巧行了深讲解，每一篇都搭配历年真题，帮助读者加深理解。 全书一共分六篇。 Web篇（第1~8章） 主要讲解CTF比赛中Web类型题目的一些基础知识与常用的工具和插件，这些知识和工具也可以用于部分渗透测试的实战中。 Reverse篇（第9~10章） 主要对CTF中逆向分析的主要方法、常用分析工具、逆向分析技术和破解方法行讲解，帮助读者提高逆向分析能力。 PWN篇（第11~17章） 对PWN二制漏洞挖掘利用的详细分析，主要讲解了针对各种漏洞的利用方法和利用技巧，作者可以结合实例题目加深理解。 Crypto篇（第18~22章） 对Crypto类型题目的知识和例题讲解，主要从概述、编码、古典密码、现代密码以及真题解析几个方向行叙述。 APK篇（第23~25章） 讲解CTF中的APK的相关内容，主要从APK的基础知识、Dalvik层的逆向分析技术，以及Native层的逆向分析技术三个方面介绍APK题目的寄出内容、解题方法和竞赛技巧。 IoT篇（第26~30章） 对IoT类型题目的讲解，内容涉及IoT、无线通信的基础知识和相关题型的解题技巧，帮助大家培养解决IoT相关题目的能力。
产品闭环:重新定义产品经理
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职场中的每一个人都需要具备基本的产品思维和能力，闭环思维能帮助你从0到1构建完整的产品知识体系；对于产品经理、设计师、运营人员、项目经理等与产品研发直交道的从业者，如果想实现产品技能的有效突破，可通过闭环思维获得一条快速、有效的路径。 本书从、线、面3个层次详细讲解了产品经理在不同阶段所面临的问题和需要具备的知识，从道、器、法、术、势5个维度系统讲解C端和B端产品经理应掌握的工具、方法和技能。 全书一共5章： 第1章 产品之“道” 首先介绍了产品闭环的内涵、重要性和具体方法，然后依次介绍了产品经理的分类、工作职责、成长路径、思维模型、能力模型、发展瓶颈、面试方法，*后系统总结了B端产品经理的方法论； 第2章 产品之“器” 详细讲解了产品经理常用工具的使用、UML建模方法、Axure设计规范，以及产品流程设计； 第3章 产品之“法” 系统讲解了需求落地、PRD/MRD文档撰写、用户研究、产品闭环设计“七步法”、后台系统设计、B端产品闭环设计等大量内容； 第4章 产品之“术” 不仅从闭环视角讲解了用户运营、活动运营、内容运营、产品运营、新媒体运营、渠道运营等，而且讲解了会员体系、积分体系、用户增长体系、北极星指标、数据可视化等内容； 第5章 产品之“势” 基于闭环思维，讲解了项目管理和团队管理的相关内容，包括项目的全生命周期管理、项目复盘、敏捷发、需求变更管理、高效产品团队的闭环管理以及产品规划。
Abaqus有限元分析从入门到精通(2022版)
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《Abaqus有限元分析从门到精通(2022版)》共8章，第1章为概述，介绍Abaqus软件发展、组成及帮助文档等内容；第2章为Abaqus基础知识，介绍窗口功能、工作环境设置、基本仿真流程、关键术语及文件格式，并给出了一个简单实例；第3章和第4章分别为结构线性静力学分析和结构非线性静力学分析，在介绍基本概念、功能应用、设置原则等知识的基础上，给出了框架受力分析、螺栓受力分析等多个典型实例；第5章和第6章分别为显式动力学分析和热学分析，在介绍基本概念、基本功能、一般流程等内容的基础上，给出了冲压件、铣削件、焊件等常见工艺制件的分析实例；第7章和第8章分别为复合材料仿真分析和与fesafe联合的疲劳仿真分析。 《Abaqus有限元分析从门到精通(2022版)》选取了Abaqus在企业中的典型应用，体现了Abaqus的主要应用领域与优势，步骤详细，实例丰富，深浅出。每个实例都有配套的讲解视频，扫码即可观看，方便读者学习的同时，力图给予更多的经验总结。 《Abaqus有限元分析从门到精通(2022版)》适合初、中级结构设计/分析工程师，以及机械设计、力学等相关专业的本科生和研究生学习和参考，也可作为教学用书。
数据分析即未来:企业全生命周期数据分析应用之道
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本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织造行之有效的数据分析能力。全书分为三部分，第壹部分分析基础篇，讨论了如何通过整合组织的人员、流程、技术和数据等资源来实现这样的分析能力；第二部分分析生命周期*佳实践篇，介绍了不同种类的分析产品和服务，以及如何支持分析产品或服务的设计、发和交付；第三部分分析能力卓越常青之道，围绕如何让分析产品对组织的完善和持续改产生*大作用展讨论，内容包括如何衡量分析项目的效率和效果两个方面，以及如何应用行为经济学、社会心理学和变革管理等其他学科的经验和知识改和完善分析过程。
智能RPA实战
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这是一部从实战角度讲解“AI RPA”如何为企业数字化转型赋能的著作，从基础知识、平台构成、相关技术、建设指南、项目实施、落地方法论、案例分析、发展趋势8个维度对智能RPA做了系统解读，为企业认知和实践智能RPA提供全面指导。 达观数据是国内智能RPA领域的龙头企业，服务了近千家企业客户，本书将它们的工作经验和方法论都融了其中。全书一共10章： 第壹部分（第1~3章） 概览性地介绍了认知RPA必须掌握的基础知识、企业级智能RPA平台的功能以及能够与RPA相结合的人工智能技术； 第二部分（第4~5章） 首先从管理者的视角总结了RPA建设和运营过程中的实践经验，以及自动化卓越中心（CoE）的建立，然后详细讲解了RPA项目实施的完整步骤和方法论（需求规划、设计发、测试部署、持续运维等）。 第三部分（第6~9章） 立足全球，讲解了智能RPA在财税、金融（银行、证券、保险）、制造、政务等多个行业的应用场景、解决方案、落地方法，包含大量案例。 第四部分（第10章） 从RPA技术和RPA应用两个视角对RPA的发展趋势行了展望，同时也分析了RPA未来会给工作方式和就业情况带来的影响。
深入理解JVM字节码
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这是一本揭示JVM字节码“黑科技”的著作，它从原理和应用两个维度深剖析了JVM字节码。书中内容涉及JVM字节码的大部分应用场景，如Java性能优化、软件防护与破解、APM等，通过大量实战案例讲解了它在这些场景中的实操技巧。 本书共 12 章，从逻辑上分为两大部分。 【第①部分：原理篇（第1~8章）】 第1章详细剖析了class文件的内部结构； 第2章介绍了字节码的概念以及Java虚拟机栈和栈帧的相关内容； 第3章介绍了字节码的阶知识，包括泛型擦除、synchronized关键字、反射的底层实现原理； 第4章介绍了javac编译器的原理，以及javac编译的七大阶段和各阶段的作用； 第5章从字节码的角度介绍Kotlin的常见语法糖、coroutine等原理； 第6章介绍了ASM和Javassist这两个字节码操作工具； 第7章介绍了Java Instrumentation的原理； 第8章介绍了JSR 269插件化注解处理原理。 【第②部分：应用篇（第9~12章）】 第9章介绍了字节码在cglib、Fastjson等框架上的应用； 第10章介绍了反编译、破解、防破解和逆向工程的相关内容； 第11章介绍了APM的概况、分布式跟踪的基本原理等； 第12章详细介绍了Android dex文件的组成结构，以及Android字节码指令与Java字节码指令的区别。
