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人人皆可Vibe编程:玩转氛围编程
￥51.07
本书围绕Vibe编程这一AI驱动的全新创作方式，构建了从基础理论到实战应用的完整知识体系。通过介绍核心概念、常用AI编程工具、“4步创作法”和5大技巧，并结合20多个涵盖生活场景与商业应用的实战项目，帮助读者掌握与AI高效协作的技能，实现“从自然语言描述到代码生成”的闭环。 本书适合非技术背景的创业者与自由职业者，产品经理、设计师等非技术岗位的专业人士，寻求效率提升的技术从业者，以及教育工作者与学生群体阅读。
计算流体力学大串讲
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计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）是一门交叉学科，融合了流体力学、数值分析与计算机技术，致力于通过数学建模和数值模拟解决复杂流体流动问题。它不仅推动了航空航天、机械工程、能源开发等领域的技术进步，也为现代科学研究提供了强有力的支持。本书以深入浅出的方式，系统阐述了计算流体力学的基本理论与核心方法，旨在为读者开启一扇通往流体模拟世界的大门。 全书共分8章，内容层层递进。第1章从动力学基础出发，引入流体力学的基本概念。第2章深入探讨连续性方程、动量方程与能量守恒方程等偏微分方程的推导与特性。第3章聚焦计算区域与控制方程的离散化方法。第4、5章分别介绍有限差分法、有限体积法及代数方程组的求解技术。第6～8章则围绕扩散问题、对流-扩散问题及压力-速度耦合问题展开详细讨论。 本书适合高校相关专业的本科生与研究生作为参考教材使用，也可供科研人员和工程技术人员参阅。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从本书中获得有用的理论知识和可借鉴的实践方法。
白话AI安全:32个故事带你读懂AI的攻防博弈
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随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的“故事+对话”形式，揭开AI安全的神秘面纱，以“AI的攻防博弈”为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。 本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。*篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。 本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
一书读懂物联网:基础知识+运行机制+工程实现
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《一书读懂物联网》以物联网工程技术为核心内容，结合数据处理的流程和技术，介绍了物联网的基础知识、运行机制及工程实现。 《一书读懂物联网》分为6部分，总计16章，内容包括物联网基础、物联网的体系结构、物联网的应用、数据的感知、物体的辨识、嵌式系统、局域连性、广域传输与网络、物联网的通信协议、数据存储、数据分析与处理、物联网产品设计与工程实现、物联网系统设计与工程实现、物联网的标准化、物联网的安全性、物联网与人工智能等。 《一书读懂物联网》可作为从事物联网工程相关工作的门读物，也可以作为计算机学科、电子工程学科、通信学科等相关专业的参考书。
AI时代的数据价值创造:从数据底座到大模型应用落地
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本书旨在帮助数据行业的从业者在 AI 时代提升数据管理和数据技术认知水平，内容覆盖数据价值创造的理论、技术和实践。 本书共 8 章。第 1 章回顾企业数据的发展历史，并讲解现代企业数据组织。第 2 章从多维度解析数据价值的创造路径，包括从构建数字化决策、加速业务创新和推动 AI 变革等视角介绍数据价值创造的方法和成果。第 3 章系统讲解数据管理的方法与技术，包括数据资产管理、数据资产运营、数据平台架构的规划及实践案例。第 4 章讲解数据要素价值化的路径探索，包括数据要素在多行业的应用、基础体系、可信数据流通技术及数据资产表。第 5 章讲解数据底座的技术与实践，包括数据底座的架构要求、分布式存储技术、分布式计算技术等，以及多种架构介绍。第 6 章讲解数据与 AI 的融合，包括推荐系统、基于 LLM 的数据治理分析、数据标注等。第 7 章介绍企业 AI 应用的方法论与知识融合。第 8 章是数据领域技术趋势与思考，包括数据技术的自主可控、源技术的发展与挑战、数据中台的发展历程与思考、数据编织技术的原理与展望。 本书适合对大数据技术、数据管理、数据价值、数据与 AI 融合及相关技术感兴趣的读者阅读，尤其适合从事大数据相关工作或旨在推动企业数字化转型的读者阅读。
揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
零基础自学AI应用开发
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本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至*佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
SOLIDWORKS 2023中文版机械设计从入门到精通
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内容提要 SOLIDWORKS是三维CAD软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学易用等特点。 本书系统地介绍了SOLIDWORKS 2023中文版软件在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计、仿真分析等方面的功能。本书每章的前半部分介绍软件的基础知识，后半部分利用一个或多个内容较*的实例介绍具体的操作步骤，引导读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深入地理解SOLIDWORKS软件中一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SOLIDWORKS自学教程和参考书，也可作为各类院校计算机辅助设计课程的参考用书。
GPT图解 大模型是怎样构建的
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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零始搭建起一个又一个语言模型。 无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
200问通关Java面试
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本书是一本面向Java工程师的面试指南，共分为7章。第1章介绍了面试准备工作、面试软技能及 AI工具赋能面试。第2章至第7章分别深讲解了Java技术、JVM技术、Spring 框架技术、Redis、关系数据库以及部署技能相关的面试考查问题，具体包括Java数据结构、Java多线程、NIO、异常类型、设计模式、JVM运行时数据区、垃圾回收器、JVM优化技术、Spring Boot功能、ORM 框架、Spring Boot安全、Redis数据类型、Redis内核原理、SQL、MySQL、Linux和DevOps等知识。 本书能为求职者提供全面且实用的指导与支持，帮助求职者更好地准备Java相关岗位的面试，从而顺利获得心仪的工作机会。
扩散模型——核心原理与强化学习优化
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本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；*后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
轻松学Linux:从Manjaro到Arch Linux
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本书主要讲解 Linux 操作系统的相关知识，从 Manjaro 操作系统门，然后逐步深，重围绕 Arch Linux 操作系统展，旨在为读者造简单易学、内容丰富且具有较强实用性的 Linux 操作系统门书。本书的主要内容包括 Manjaro 操作系统的安装和使用、常用的Linux 命令与命令行、系统管理与系统工具的操作、Arch Linux操作系统的安装和使用、窗口管理器与桌面环境的配置和使用、Linux操作系统的维护和高级应用，以及 Wine 与虚拟机的使用等。本书将理论与实践相结合，带领读者快速搭建并使用 Arch Linux 操作系统，帮助读者提升工作效率。此外，本书穿插了 Linux 操作系统的相关人物、简史、技术背景等丰富知识，能够让读者更加全面地了解 Linux 操作系统。本书适合想要门 Linux 操作系统、搭建个性化的 Linux 操作系统的读者阅读，也可作为高校相关专业的参考教材。
算法详解(卷4)——NP-Hard问题算法
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算法详解系列图书共有4卷，本书是第4卷——NP-Hard问题算法。全书共有6章，主要介绍了快速识别NP-Hard问题的方法和处理NP的算法工具。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维与计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
趣学Python——教孩子学编程(第2版)
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Python是一款解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库，因而在各行各业中得到广泛的应用。对于初学者来讲，Python是一款既容易学又相当有用的编程语言，国内外很多大学设了学习课程，将Python作为一门编程语言学习。 本书是一本可让读者轻松、快速掌握Python编程的门读物。全书分为3部分，共16章。第一部分是第1章到第10章，介绍Python编程基础知识，包括Python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第二部分是第11章和第12章，介绍如何用Python发实例游戏弹球。第三部分包括第13章到第16章，介绍了火柴人实例游戏的发过程。 本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅深，力求将读者阅读和学习的难度降低。任何对计算机编程有兴趣的人或者初次触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习Python编程。
Airflow实战
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本书由浅深地介绍了如何快速搭建Airflow集群，包括不同操作系统的快速搭建方法、Airflow的安装方法、Airflow集群的部署方法、Airflow中的核心概念和其他重要概念、Airflow的架构和组件、Airflow的系统管理、实践经验以及其他常见的调度系统。附录提供了Docker和Kubernetes的简介。此外，本书还提供了在生产环境中使用Airflow的诸多实践与经验，无论是对研发工程师创建工作流、排查工作流问题，还是对运维工程师维护集群运转、优化集群性能，都有极其重要的借鉴价值。 本书图文并茂，理论翔实，示例丰富，适合正在使用或者即将使用Airflow作为调度系统的研发工程师、Airflow平台的运维工程师以及对Airflow感兴趣的读者阅读。
Joy RL:强化学习实践教程
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本书是继《Easy RL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门造的一本深实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速门强化学习的代码实践，并辅以一套源代码框架“JoyRL”，便于读者适应业界应用研究风格的代码。与“蘑菇书”不同，本书对强化学习核心理论行提炼，并串联知识，重视强化学习代码实践的指导而不是对理论的详细讲解。 本书适合具有一定编程基础且希望快速实践应用阶段的读者阅读。
大数据安全治理与防范——流量反欺诈实战
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互联网的快速发展方便用户传递和获取信息，也催生了大量线上的犯罪活动。在互联网流量中，黑灰产通过多种欺诈工具和手段来牟取暴利，包括流量前期的推广结算欺诈、注册欺诈和登录欺诈，流量中期的“薅羊毛”欺诈、刷量欺诈和引流欺诈，流量后期的电信诈骗、资源变现欺诈等。这些流量欺诈行为给互联网用户和平台方造成了巨大的利益损失，因此为了保护互联网平台健康发展和用户上网安全，必须加大对欺诈流量的打击力度。 本书主要介绍恶意流量的欺诈手段和对抗技术，分为?5?个部分，共12章。针对流量反欺诈这一领域，先讲解流量安全基础；再基于流量风险洞察，讲解典型流量欺诈手段及其危害；接着从流量数据治理层面，讲解基础数据形态、数据治理和特征工程；然后重点从设备指纹、人机验证、规则引擎、机器学习对抗、复杂网络对抗、多模态集成对抗和新型对抗等方面，讲解流量反欺诈技术；*后通过运营体系与知识情报来迭代和优化流量反欺诈方案。本书将理论与实践相结合，能帮助读者了解和掌握流量反欺诈相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建流量反欺诈体系的能力。无论是信息安全从业人员，还是有意在大数据安全方向发展的高校学生，都会在阅读中受益匪浅。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深的理解。
全程软件自动化测试:开源实战
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本书系统阐述自动化测试在软件开发生命周期中的理论体系与工程实践。 本书从自动化测试方法论入手，*覆盖软件全生命周期中的应用场景，包括测试左移、持续集成、测试右移、敏捷开发和DevOps等；深入探讨自动化测试的框架选型、测试用例管理、测试策略等核心理论与方法；详细解析TDD、ATDD和活文档等自动化测试实践；对比分析单元测试、API自动化测试、UI自动化测试、性能测试和自动化安全测试等不同测试类型，并介绍在不同平台下的数十种主流开源自动化测试框架和工具。此外，本书前瞻性地探讨自动化测试在Serverless架构下的应用，以及大语言模型辅助自动化测试的理论与实践。 为增强学习效果，本书附赠超过10小时的配套教学视频，使本书兼具理论深度与实践指导价值。 本书可作为软件测试工程师、质量分析师、软件开发人员和项目管理人员的参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业师生的教学用书。
