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现代软件工程:如何*构建软件
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本书探讨了软件工程的真正含义，汇集了一些重要的软件发基本原则，将它们紧密结合成一个一致的模型，旨在帮助读者有效、快速地构建软件。全书共4个部分：第1部分探讨软件工程的真正含义，以及如何将工程的原则和原理应用到软件发中；第2部分讲述运用科学思想优化软件发过程的方法，包括迭代式、增量式工作，获得并利用快速、高质量的反馈，采用实验性和经验主义的科学方法；第3部分介绍管理软件复杂性的方法，深探讨模块化、内聚力、关注分离、信息隐藏和抽象、管理耦合等原则；第4部分介绍支持软件工程的工具，以及一些贯穿本书的软件发理念，包括可测试性、可部署性、速度、控制变量、持续交付等。
量子计算实战
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在加密、科学建模、制造物流、金融建模和人工智能等领域，量子计算可以极大提升解决问题的效率。量子系统正变得越来越强大，逐渐可用于生产环境。本书介绍了量子计算的思路与应用，在简要说明与量子相关的科学原理之后，指导读者实现量子计算算法。本书将带领读者使用基于Java的Strange量子模拟器编写量子程序，并探索量子位和量子逻辑门。在介绍标准Java和构建工具创建量子算法的同时，本书还引了有趣的示例和深的解释。 本书适合对量子计算、量子编程感兴趣的计算机专业和从业人员，以及其他有?Java编程基础的人阅读。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
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本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
AutoCAD中文版从入门到精通
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本书重介绍AutoCAD 2025中文版在产品设计中的应用方法与技巧。全书共16章，分别介绍AutoCAD 2025的基本概念、基本操作，基本绘图命令，基本绘图设置，精确绘图，平面图形的编辑，文字与表格，图案填充、块与属性，复杂二维图形的绘制与编辑，尺寸标注，快捷绘图工具，布局与印，三维绘图基础，实体绘制，实体编辑，机械设计工程实例，建筑设计工程实例等内容。全书由浅深，从易到难，内容翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。本书重要知识配有案例讲解，可以使读者对知识有一步的了解。另外，每章最后配有巩固练习，使读者能对全章的知识综合运用。 本书还随书附赠丰富的电子资源，包含全书讲解实例和练习实例的源文件，以及同步讲解的视频。 本书既可以作为大、中专院校相关专业以及CAD培训机构的教材，也可以作为从事设计工作的工程技术人员的参考书。
四旋翼无人机遥感侦测平台设计与开发
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本书介绍了四旋翼无人机的相关知识，包括工作原理、组成、动力系统、遥控系统、PX4 飞控、QGroundControl（QGC）地面站和组装等内容。第 一部分（第1～3章）系统介绍四旋翼无人机工作原理与组成，以及动力系统与遥控系统，阐述四旋翼无人机各部件的工作原理及其作用。第 二部分（第4、5章）详细介绍PX4飞控的构成与使用，并且逐一讲解与PX4飞控配套的QGC地面站的主要功能和高 级应用。第三部分（第6章）结合实际情况，为读者挑选无人机提供方案，并以F330无人机机架为例，逐步展示从零件选到组装完成的全过程，方便读者轻松完成无人机的组装。 本书适合具备一定动手能力，并且对四旋翼无人机感兴趣的读者阅读，也适合参加无人机比赛的初学 者或航模发烧友参考与学习。
Power BI数据挖掘与可视化分析
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本书结合具体实例由浅深、从易到难地讲述了 Power BI 数据挖掘与数据分析知识的精髓。本书按知识结构分为 10 章，讲解了初识 Power BI、获取数据、数据基础操作、数据分析模型、创建报表、制作可视化图表、数据可视化分析、应收账款分析报表案例、空气质量数据分析案例、考勤与薪酬分析案例等知识。配套资源包括书中案例源文件，以及用于演示所有案例操作过程和讲解基础知识的多媒体视频。 本书适合对数据分析与可视化感兴趣的读者阅读，可作为自学或教学的参考用书。
企业数字化转型人工智能技术落地指南
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本书首先从企业支持人工智能技术发展的视角出发，讲解如何认识数字化转型、数字化转型战略主要包含的方面、支持数字化转型的应用体系设计方法等。其次，承对应用体系设计的讨论，详细讲解如何研发并落地实施定制化的人工智能应用，内容包括对人工智能应用研发的整体认识，业务需求和业务知识的梳理，数据收集、数据处理与建模分析，模型上线运行和持续迭代等。后，基于相关讨论，分析人工智能应用研发的特，探讨人工智能领域在应用研发模式与策略、专业技能人才培养等方面可能产生的一些新变化，以及领域内各种业态可能出现的发展趋势。 本书适合企业技术总监、规划与计划人员、人工智能应用研发管理者与研发技术人员，以及对企业数字化转型和人工智能技术落地感兴趣的读者阅读。
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。
开发者关系实践指南
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本书是关于发者关系的实践指南，书中呈现了那些奋战在发者营销一线的专家的非凡见解。在本书中，许多公司的发者营销和发者关系的主要实践者分享了他们的知识、经验和实战案例，如微软 Azure 发者营销总监 Cliff Simpkins、Facebook 发者营销主管Desiree Motamedi、谷歌发者关系主管 Dirk Primbs 等。他们以发者为中心，从邮件营销、社区营销、造发者营销计划、构建发者关系、面向发者重新定位品牌等方面，通过具体实例，阐述了发者营销和构建发者关系的重要性，及其战略战术和方法措施。不管你是发者关系领域中久经沙场的老将还是刚刚起步的新手，都会发现这些内容是非常有见地的。 本书适合从事发者关系、发者营销等相关工作的人员阅读参考。
DevSecOps企业级实践:理念、技术与案例
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DevSecOps 在 DevOps 的基础上融安全底线思维，是软件工程领域的前沿理论。本书系统地阐述企业实践 DevSecOps 所需的理论、技术和方法，首先从软件工程发展趋势，尤其是敏捷、DevOps 等领域的发展趋势出发，结合 DevOps best实践、DevSecOps 相关报告和标准，循序渐地阐述 DevSecOps 理念；然后解读 DevSecOps best实践，根据 DevSecOps best实践涉及的重阶段和相关技术讲解平台设计与工具应用，并结合源、云原生等领域的流行工具介绍 DevSecOps 工具及平台建设方法；最后以作者的实战经验和业界的实践案例介绍 DevSecOps 的实施方法。
科学知识图谱:工具、方法与应用
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本书旨在讲述科学知识图谱中常用的工具及其应用。本书首先介绍知识图谱基础知识，智慧图书馆领域中文献题录数据的采集和预处理操作，然后介绍文献计量分析工具CiteSpace、VOSviewer、HistCite、Bibliometrix与SATI的应用，以及多元统计分析工具SPSS和社会网络分析工具UCINET的应用，最后阐述LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐狄利克雷分配）主题模型的应用。 本书适合科研人员、科研管理者和科学知识图谱爱好者阅读。
扩散模型从原理到实战
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AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切，由浅深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
自然语言处理迁移学习实战
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迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用门图书，能够带领读者深实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的展；其次，深探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。
程序员的制胜技
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本书专注于介绍项目发领域的实战方法和高效范式，共 9 章，从预备理论知识始，按照业务发的真实流程详细阐述了以往发的经验误区，并结合实际的.NET 和 C#代码，给出经过大量项目检验的解决方案。 本书绝不是市面上随处可见的技术手册。作者用他独有的幽默感和数十年的软件发经验，将软件发的实战故事一一道来。 正如作者所言，无论你是非科班出身的发者，还是已经行几年的发“上道人”，本书都能对你有所裨益。
华为云计算实战指南
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本书针对华为云计算系统（FusionCompute 8.0）在生产环境中的实际应用，分9章详细介绍如何在生产环境中部署、使用FusionCompute 8.0。全书以实战操作为主，以理论讲解为辅，通过搭建物理环境，介绍如何部署CNA、VRM，创建、使用虚拟机，以及部署高级特性等操作。通过学习本书，读者应该可以快速提高自己的实际动手能力。 本书内容通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适合 FusionCompute 平台的管理人员学习，也可以作为华为HCIA云计算课程的参考教材。
元宇宙中的硬科技
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本书从元宇宙的起源和现实应用场景出发，基于元宇宙的“BIGCHINA”技术框架，为读者依次揭元宇宙背后八大硬科技—区块（Blockchain）技术、交互（Interactivity）技术、通信技术（Communication Technology，5G、6G）、云和边缘计算（Cloud and Edge Computing）技术、高性能计算和量子计算（High-Performance Computing and Quantum Computing）技术、物联网和机器人（IoT and Robotics）技术、网络（Network）技术、人工智能（Artificial Intelligence）技术的神秘面纱。本书将上述八大支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的“技术图谱”，为想要了解元宇宙及其背后核心技术的读者提供有趣的科普阅读体验。此外，本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
国产基础软件集群平台技术与应用
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本书是国产基础软件集群的实操指南，在揭示国产基础软件集群平台本质的基础上，对国产基础软件集群行分类介绍，按照操作系统、数据库、中间件的顺序，分别对银河麒麟高可用集群软件、达梦数据共享集群、神通数据库共享存储集群、东方通中间件应用服务器集群的概念和特等行了介绍，并解析了这些集群的架构，阐述了如何搭建这些集群。最后，本书从实践应用出发，列出了几个重行业的部署实践指南，帮助读者加深对内容的理解，做到学以致用。 本书适合对基础软件行业感兴趣、想了解国产基础软件的人士，以及基础软件相关行业的从业者。
产品经理方法论——构建完整的产品知识体系
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本书系统地介绍了产品经理需要掌握的知识，包括产品的基本概念、撰写产品文档的方法、绘制流程图的方法、绘制产品原型图的方法、研究和分析用户的方法、管理需求的方法、设计产品的方法、分析数据的方法、理解技术的思路、管理项目的方法、产品设计实践、产品学习方法等。 本书适合产品经理或想要成为产品经理的读者阅读。
GitLab CI/CD 从入门到实战
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本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识，包括CI/CD的几个基本概念（pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件）；然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景，并给出一些示例；后介绍CI/CD的实践，通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式，包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成，以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录，分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
Spark大数据实时计算:基于Scala开发实战
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本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala手，第1～4章重介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际发应用，为读者后面学习Spark框架下牢固的编程基础。第5～10章重介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等，对它们行详细的剖析和解读。后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战发项目，让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。 本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设
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随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，而行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统行全面的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书作为门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解，又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。无论是大数据、信息安全相关从业人员，还是有志于从事大数据安全方向相关工作的初学者，都会在阅读中受益匪浅。
