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检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务（搜索、广告、推荐系统）检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史，以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能，包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等，并提供了相应的代码。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章，分为四大部分。第1部分（第1~2章）介绍了深度学习的相关理论知识；第2部分（第3~6章）介绍了业务中如何上线一个深度学习模型，包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程，采用单机实现；第3部分（第7~9章）介绍了检索算法基本理论以及演历史，并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现；第4部分（第10~11章）介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式，以加快模型的训练速度，从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频，读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现，主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
算法精解:C语言描述
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本书是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中常用的技术——指针和递归，后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书下坚实的基础；第二部分对表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构行了深阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法行了精辟的分析和讲解。 本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜：具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码，在很多数据结构和算法的实现过程中，有大量细节问题是伪代码不能解决的；每一章都有精心组织的主题和应用；全部示例来自真实的应用，不只是一般的练习；对每种数据结构、算法和示例都行了详细分析；每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答，旨在强调这一章的重要思想…… 本书中的代码尤为值得强调：所有实现都采用C语言编写，所有代码都优先用于教学目的，所有代码都在4种平台上经过完整测试，头文件记录了所有公共的口，命名规则适用于全书所有的代码，所有的代码都包含大量注释…… 本书内容包括： · 数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构：表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法
商用机器学习:数据科学实践
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本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
强化学习入门:从原理到实践
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本书以理论和实践相结合的形式深浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（*后一章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类*围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
基于ARM的嵌入式系统和物联网开发
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本书重介绍利用ARM?MPEA-平台发嵌式系统和物联网，其中NXP LPC1768和K64 F具有快速微控制器、各种数字和模拟I/O、各种串行通信口和易于使用的基于网络的编译器等强大特性，是嵌发工程师*受欢迎的工具之一。包含大量的原创发技术和案例，是发项目的实用指南。
C语言解惑:指针、数组、函数和多文件编程
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本书的前提是读者已经学过C语言，书中将完整、系统地论述各个部分的知识并结合实用程序和趣味游戏程序，综合讲解函数设计、多文件编程和结构化程序设计的方法。本书既可以作为教师、学生及工程技术人员的参考书，也可以作为常备手册。
企业级业务架构设计:方法论与实践
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这是一部从方法论和工程实践双维度阐述企业级业务架构设计的著作。 作者是一位资深的业务架构师，在金融行业工作20年，有丰富的大规模复杂金融系统业务架构设计和落地实施经验。本书在出版前邀请了微软、亚马逊、阿里、百度、网易、Dell、Thoughtworks、58、转转等10余家企业的13位在行业内久负盛名的资深架构师和技术专家对本书的内容行了评，一致好评推荐。 作者在书中倡导“知行合一”的业务架构思想，全书内容围绕“行线”和“知线”两条主线展。“行线”涵盖企业级业务架构的战略分析、架构设计、架构落地、长期管理的完整过程，“知线”则重关注架构方法论的持续改良。 全书分为五个部分： 业务架构基础篇（第1～3章） 介绍了业务架构的发展历程、作用、与IT架构的关系，以及业务模型的相关知识。 业务架构设计篇（第4～7章） 详细讲解了战略分析、对标分析、组织结构的影响、业务架构设计方法、标准化方法，并以一个虚拟案例综合演示了业务架构的设计过程。 业务架构落地篇（第8～13章） 演示了业务架构方案制作、基于业务架构的实施、项目完成后的管理机制，比较了与敏捷发的异同，集中讨论了企业级项目的实施困难，*后以一个设计实例展示了业务架构设计对提升企业发效率的作用。 架构方法改良篇（第14～16章） 系统总结了如何行面向构件化的业务架构设计、如何构建轻量级架构设计工具、如何基于构件模型提升传统企业产品创新效率，该部分属于对之前方法的改良设想，需要读者对此多加思索，切勿生搬硬套。 业务架构与中台篇（第17章） 将业务架构设计方法与当前热——“中台”模式行了对比，“传统”方法并不一定会因新技术、新概念的发展而黯然失色，对方法论的深探索和积极思考往往会让“传统”焕发新的“生命力”，深度思考比追逐热更重要。
营销数据科学:用R和Python进行预测分析的建模技术
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本书关注的是使用R与Python预测分析建模来解决实际问题。在每一章加入一些特定应用领域和业界问题的案例，并提供有效的解决方法。通过展示建模技术和编程工具，我们将抽象的概念转换为具体的例子。这些详实的案例有助于读者理解相关知识。
云原生分布式存储基石:etcd深入解析
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本书为读者深度解析分布式键值存储系统，全书分为3部分，第1部分是对分布式系统的概念和一致性协议的综述，重解析Raft协议，使读者对分布式键值存储系统有初步了解；第2部分介绍etcd安装、部署、运维、安全等方面的知识，帮助读者一步掌握分布式系统的使用方法，熟悉其常见功能和使用场景；第3部分是本书的特色部分，从代码层次深探讨了etcd各大关键特性的具体设计与实现原理，读者读完本部分，会对整个etcd的架构有更加清晰的认识，可以从中汲取灵感，从而将一些实用的经验应用到自己的分布式系统中。
基于深度学习的自然语言处理
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将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。
Netty、Redis、Zookeeper高并发实战
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本书为了让读者扎稳高性能基础，浅显易懂地剖析高并发IO的底层原理，细致细腻地解析Reactor高性能模式，图文并茂地介绍Java异步回调模式。掌握这些基础原理，能够帮助读者解决Java后台发的一些实际问题。 本书共12章，主要介绍高性能通信框架Netty，并详尽介绍Netty的EventLoop、Handler、Pipeline、ByteBuf、Decoder、Encoder等重要组件，然后介绍单体IM的实战设计和模块实现。本书对ZooKeeper、 Curator API、Redis、Jedis API的使用也行详尽的介绍，让读者具备高并发、可扩展系统的设计和发能力。
云原生:运用容器、函数计算和数据构建下一代应用
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探讨设计云原生应用所需的技术 介绍容器和函数计算的区别，并学习它们的适用场景 有针对性地设计应用来满足数据相关的需求 学习DevOps的基础知识和一些发、测试、运维实践 学习一些构建和管理云原生应用的技巧、方法和实践 理解构建一个具有可移植性的应用所需的代价，并且学会对需求做出取舍
集成电路静态时序分析与建模
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由于芯片尺寸的减小、集成度密集化的增强、电路设计复杂度的增加、电路性能要求的提高等因素，对芯片内的时序分析提出了更高的要求。静态时序分析是大规模集成电路设计中非常重要的一个环节，它能验证设计在时序上的正确性，并决定设计是否能够在要求的工作频率下运行。本书由集成电路设计专业论坛www.icdream.com站长刘峰编著，共11章，基于广度和深度两个方面来阐述整个CMOS集成电路静态时序分析流程与时序建模技术，并通过实践案例对技术应用行更深的讲解，使初学者在静态时序分析与建模两方面得到理论与实战的双重提高。本书适合作为微电子与集成电路相关专业的研究生、本科生、职业技术类学生的教材和教辅书，也可作为电子、自控、通信、计算机类工程技术人员学习使用集成电路设计软件和修集成电路设计的专业技术参考书与工具书。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
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本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书，你将学会： 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API（v4.0.0） 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM） 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
网络爬虫原理与实践:基于C#语言
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本书基于C#语言介绍网络爬虫发的基本原理、技巧和应用实例，适合网络爬虫发的爱好者和研究者阅读。读者*好具备一定的编程基础，或者正在学习C#编程，以便更好地理解本书的内容。 本书具有以下特： 1）内容简明、由浅深。本书不追求内容上的面面俱到，而是围绕网络爬虫的核心环节，介绍其基本原理和实现方法，并行适当的功能扩展。与其他同类书籍相比，本书篇幅适中，适合初学者阅读。 2）实例丰富，代码翔实。书中尽量选择逻辑简明、功能完整的典型实例，从需求、设计、实现的角度分别行介绍。而且，几乎所有实例都给出了主要实现代码，并对关键代码行了详细注释，方便读者行实践。
构建高可用Linux服务器(第3版)
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本书是Linux运维领域公认的经典畅销书，是51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师的工具书！ 酒哥在Linux运维领域潜心实践近10年，一直在运维一线，技术和思维都紧跟时代的发展，非常清楚运维工程师们需要什么，应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶，同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来，就广受关注和好评，曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大*技术影响力的图书”和“受读者喜爱的原创图书”。笔者根据运维技术的发展和读者的反馈意见，不断地对书的内容行优化：更新了过时的技术；补充了*的内容；限于篇幅，部分内容作为电子版免费提供给读者在线阅读，从而使得这本书的内容更加完善。
Ansible权威指南
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全书分为3篇：1.基础篇详细讲解运维自动化发展历程,Ansible部署安装、发展史、基础门、Playbook使用及应用场景,特别对YAML语言行基础普及，以避免读者只知其一不知其二。2.中级篇重介绍Ansible与当前各流行App应用结合使用,如ELK、ZABBIX、DOCKER等,通过实战案例说明Ansible的正确使用方式。针对Playbook常用功能模块的使用等行重剖析介绍。3.高级篇主要介绍Ansible的Web自动化之路，为大家介绍Web自动化逐步实现过程，并同步放源码以方便大家研习。通过阅读本书，读者不仅熟悉并应用Ansible,ansible-playbook，初步实现脚本自动化,同时还能实现Web自动化,从根源解放运维双手。
广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师
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内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难以及针对性的数据分析方法论、应用商店如何做数据分析和效果优化、多广告推广渠道综合效果评估和统筹优化的问题。 第8章对互联网广告这一商业生态行梳理，为广告优化师的个人成长提供了有价值的参考建议。
KUKA工业机器人与西门子S7-1200PLC技术及应用
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本书以工业自动化控制中常用的西门子 S7-1200 PLC、V90 伺服驱动 器及 KUKA 工业机器人的综合应用为主，结合 KUKA 工业机器人实训平 台，以设备的安装、编程、调试为主线，从基础到综合实战，详细讲解了 工业机器人和 PLC 相关基础知识，并通过绘图、码垛、装配及喷涂等典 型工作站应用讲解，让读者能够轻松掌握工业机器人及 PLC 系统集成相 关的技能。 本书适合工业机器人和 PLC 相关专业在校学生使用，也可用于企业 职工技能提升。
OpenCL异构并行计算:原理、机制与优化实践
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本书一共分为4个部分：第1章介绍并行计算的沿革与现状。第2章介绍了OpenCLC语言的相关语法。第3章到第5章讲解了OpenCL运行时口及其功能。第6章讲解了OpenCL更底层的工作机制，并结合当前主流的GPGPU做详细分析。第7章到第11章则是以四个实际常用算法来介绍如何用OpenCL做加速并行计算。通过阅读本书，读者不仅能全面掌握OpenCL的常规用法，而且还能深了解OpenCL的运作机制，如何将计算设备的性能发挥到极致。这样就可以充分利用硬件特性来调整算法，使得计算速度能达到峰值。
Java自然语言处理(原书第2版)
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本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的，然后探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后，读者将始对不同的输和任务执行NLP，例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP，以及其他内容。在本书的*后，读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
