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Excel 2016公式与函数应用大全
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本书精选了常用的函数，结合实例行详细讲解，帮助读者发挥创意，高效使用Excel函数和公式来处理工作中遇到的问题。本书共20章，前6章介绍公式和函数操作基础，分别是公式基础、函数基础、单元格引用、数组的应用、公式的审核与修正、分析与解决公式返回错误值；中间9章介绍9类函数的实际应用，包括逻辑函数、日期和时间函数、数学与三角函数、文本函数、查找与引用函数、信息函数、统计函数、财务函数、数据库函数；后5章结合实际介绍了函数在职场各个领域的应用，包括员工档案管理、员工考勤管理、员工薪资管理、公司销售管理、公司固定资产管理。本书是一本函数应用查询手册，内容全面、结构清晰、语言简练，适合正在学习函数使用方法的读者阅读，也可作为数据分析人员、财务人员、统计人员、行政人员及教师的案头手册。
智能硬件与机器视觉:基于树莓派、Python和OpenCV
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内容简介 这是一部讲解如何利用树莓派、OpenCV、Python等软硬件构建智能硬件并在其上实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能的实用性著作。 全书一共11章： 第1~4章首先讲解了机器视觉在智能硬件领域的应用场景以及智能硬件上4种常见的机器视觉技术方案；然后讲解了树莓派和OpenCV的安装、配置以及其他准备工作；*后通过一些简单的案例和代码手把手教读者如何使用OpenCV。 第5~11章是本书的核心内容，通过几个具体的综合案例讲解了如何使用树莓派低成本玩转如下机器视觉场景：拍摄照片和视频、处理相机的原始数据、道路和商场的人流统计、道路信息的文字识别、人脸识别与追踪、中央AI视频监控等。以上案例循序渐，环环相扣，所有代码均可在树莓派上运行，可轻松移植到任何ARM发板上。
AI自动化测试:技术原理、平台搭建与工程实践
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这是一部讲解如何将AI技术创造性地应用到自动化测试领域的前沿性著作。由腾讯互动娱乐事业群TuringLab实验室撰写，从技术原理、平台构建、工程实践3个维度全面讲解AI技术在中的应用，融合了团队先的理论研究成果和丰富的工程实践经验。 全书一共14章，分为三个部分： *部分 技术原理（第1-5章） 首先，从宏观角度介绍了自动化测试和AI技术的发展，以及二者的相互结合；然后，讲解了图像识别算法、强化学习、模仿学习等用于自动化测试的AI技术的原理；*后，介绍了Android设备的调试原理和技术。 第二部分 平台搭建（第6-11章） 以TuringLab实验室源的Game AI SDK为例，不仅讲解了AI自动化测试平台的架构设计、发流程、环境搭建和二次发等内容，而且还讲解了AI SDK Tool工具的使用，以及如何以图像类方式和数据类方式Game AI SDK。AI SDK下载地址为https://github.com/Tencent/GameAISDK 第三部分 工程实践（第12-14章） 主要讲了TuringLab团队在游戏AI自动化测试领域的*实践，包括手机游戏兼容性测试、自动化Bug检测、自动机器学习等内容。 提供大量简洁的代码实例，助你零基础实现AI自动化测试。
写给架构师的Linux实践:设计并实现基于Linux的IT解决方案
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本书是一本帮你全面掌握各种Linux组件与功能，以及相关技术的实用指南。书中分别从存储、可用性、数据监控和系统管理四方面详细介绍如何设计并实现基于Linux的解决方案。 在面对具体的问题时，作者首先指出有助于解决该问题的几项指标，然后介绍可供选择的各种工具与做法并分析优劣，*后通过详细的配置文件、程序代码及控制台命令帮助给出较为恰当的解决方案。 全书共15章，分为四部分。 第①部分（第1~5章）介绍使用GlusterFS部署高性能的存储解决方案时，应该如何做出必要的决策； 第二部分（第6~9章）讲解Kubernetes的优势，说明怎样用它来编排容器化应用程序的部署与管理工作，并演示解决方案的部署过程； 第三部分（第10~12章）讲解如何实现ELK stack（ELK栈），通过其中的Elasticsearch、Logstash与Kibana可以把环境日志管理好； 第四部分（第13~15章）介绍IaC（Infrastructure as Code）的工作原理，以及用Saltstack来管理系统有哪些好处，并且讨论一些设计经验。 本书适合Linux 系统管理员、Linux支持工程师、DevOps工程师、Linux顾问，以及使用各种源技术的专业工作者阅读参考，以帮助其学习基于Linux及源软件的解决方案，并提高架构、设计与实现水平。
软件定义存储:原理、实践与生态
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本书是软件定义存储（SDS）领域的集大成者和创性著作。倪光南院士、IDC中国副总裁武连峰、VMware全球副总裁李映、企事录创始人张广斌、DOIT创始人郑信武、猎豹移动CTO Charles Fan等数十位来自学术界和企业界的资深专家强烈推荐。 作者阵容超级豪华，所有作者都来自全球*优秀的存储技术/产品厂商，如EMC、VMware、HP、联想、飞康、Mellanox、达沃、先智、天玑、UMCloud等，全部都是存储领域的资深一线专家。 书中从技术、原理、实践、产品、厂商5个维度详细且完整地呈现出了SDS的生态图景。 第1~4章从技术、产品、厂商等3个维度详细介绍了SDS的定义、发展、分类和未来发展趋势，这是目前对SDS*系统化的科普性解读； 第5~20章以全球范围内*有实力的存储厂商/技术（EMC、VMware、OpenStack、飞康、Ceph等近20家）为主线，详细讲解了这些厂商主的存储产品的功能、技术原理、架构、应用场景和实践方法，同时配备了丰富的案例； 第21~26章从技术维度对SDS及其生态组件行了深讲解，包括SDS的备份、闪存存储与SDS、网络与SDS、SAS与SDS、内存虚拟化与SDS、容器与SDS等。
高级C/C++编译技术(典藏版)
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学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
Kubernetes Operator开发进阶
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本书详细讲解Operator发过程中所涉及的各个知识，从简单的Operator示例应用手，帮助读者快速上手Operator的发流程，着深分析client-go、Deployment控制器等的源码，通过一个阶应用的发过程详细介绍Operator发的各方面知识。通过本书的学习，读者能够轻松掌握Operator的发技巧，深理解Operator的底层原理，而在日常工作中更好地利用Operator实现各种复杂的应用治理逻辑的发。
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。
智能风控:原理、算法与工程实践
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内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一些经作者实践证明效果较好的模型优化方法，并对模型融合的思路行了较为详细的介绍。 第8章重讲解了知识图谱相关的复杂网络基础知识及网络表示学习方法，其中的社区发现算法常用于团伙欺诈检测。此外，本章中的部分方法对信用评估模型的优化也有很大帮助。
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。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
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这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
自己动手实现Lua:虚拟机、编译器和标准库
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本书是一本面向Lua程序员和脚本语言爱好者的语言自制指南和实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，详细阐述Lua语言的核心语法和实现原理，深探讨Lua虚拟机、编译器和标准库，并给出了实际可以编译执行的代码。助你从零基础始编程实现Lua语言，彻底理解脚本语言工作原理。全书分为3个部分，共21章。*部分主要讨论LuaAPI和虚拟机实现，包括二制chunk格式、Lua虚拟机指令集、元编程、错误处理等。第二部分主要讨论Lua语法和编译器实现，包括词法分析、语法分析、代码优化、代码生成等。第三部分主要讨论Lua辅助API和标准库实现，包括基础库、实用工具库、包和模块、协程等。
机器学习实践指南:案例应用解析(第2版)
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全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战和机器学习实战篇。由于目前出版的机器学习大多偏重理论，这对机器学习类书籍的读者带来了极大的挑战，抽象的理论加上成堆的数学公式将大量渴求学习的人们挡在了门外。针对这种情况，本书力求理论联系实际，对理论基础行一定的介绍，注重机器学习算法的实际运用，让读者明白其中原理，而对机器学习算法涉及的深层数学知识及其复杂的数学推导在本书中涉及较少。
新编Excel会计与财务管理应用大全(2016实战精华版)
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本书共分18章，详细介绍了财务管理表格的创建、会计报表、会计账簿中的函数应用、Excel中的财务函数、销存管理、企业往来账务处理、员工工资核算与管理、固定资产管理、资产负债管理、现金和银行存款管理系统、现金流量表管理、编制和分析财务报表、活用数据透视表统计销售数据、企业成本分析、创建图形分析销售利润、财务预算和规划分析、网络化财务管理、数据查询与工作表印等内容。
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。
深度探索Linux系统虚拟化:原理与实现
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这是一部深度讲解如何在Linux操作系统环境下用软件虚拟出一台“物理”计算机的著作。 两位作者都是百度的资深技术专家，一位是百度的主任架构师，一位是百度智能云的副总经理，都在操作系统和虚拟化等领域有多年的实践经验。 本书从计算机体系结构、操作系统、硬件等多个方面深度探索了如何从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度去虚拟化Linux系统，不仅剖析了其中的关键技术原理，而且深阐述了具体的实现。 全书共6章： 第1章：CPU虚拟化 介绍了X86架构下的VMX扩展，讨论了在VMX下虚拟CPU的完整生命周期，着重阐述了Host和Guest的切换、指令的模拟以及KVM是如何虚拟多处理器的。 第2章：内存虚拟化 讨论了操作系统如何为虚拟机呈现物理内存，结合影子页表以及EPT探讨了KVM如何完成从GVA到HPA的2层地址映射。 第3章：中断虚拟化 首先，讨论了从单核系统的8259A始，到多核系统的APIC，再到绕I/O APIC直从设备向LAPIC发送基于消息的MSI的虚拟化原理和实现。然后，讨论了Intel为了提高效率，是如何从硬件层面对虚拟化中断行支持的，以及KVM是如何使用它们的。 第4~5章 外设虚拟化 从完全虚拟化始，依次讲解了半虚拟化（Virtio）和Intel的VT-d支持下的硬件辅助虚拟化。通过实现一个模拟串口带领读者直观体会了设备虚拟化的基本原理，然后深阐述了Virito标准和实现，以及支持SR-IOV的DMA重映射和中断重映射。 第6章 网络虚拟化 讨论了在通用硬件网络的基础上，操作系统如何虚拟出专用的网络设备，为租户组建虚拟网络。
跟老男孩学Linux运维:Shell编程实战
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本书可分为五大部分：*部分为第1章~第4章，此部分着重介绍新手如何学好Shell编程。涉及的内容包括Shell编程的门介绍、基础知识、运行原理、编程语法、编程习惯、变量知识以及变量的深实践。第二部分为第5章~第8章，着重讲解变量的多种数值运算、条件测试与比较、if条件判断语句、Shell函数等相关的知识。第三部分为第9章~第13章，着重讲解case条件语句、while循环和until型循环、for循环和select循环、条件与循环控制及程序返回值、Shell数组等知识。第四部分为第14章~第16章，着重讲解Shell脚本发规范与编码习惯、Shell脚本的调试知识和技巧、Shell脚本发环境的配置调整和优化等。第五部分为第17章~第20章，着重讲解Linux信号及trap命令的企业应用实践、Expect自动化交互式程序的应用实践、贯穿全书技术的面试题和企业实战案例，以及子Shell知识。
Java高并发编程详解:多线程与架构设计
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本书主要包含四个部分： 第①部分主要阐述Thread的基础知识，详细介绍线程的API使用、线程安全、线程间数据通信，以及如何保护共享资源等内容，它是深学习多线程内容的基础。 第②部分引了ClassLoader，这是因为ClassLoader与线程不无关系，我们可以通过synchronized关键字，或者Lock等显式锁的方式在代码的编写阶段对共享资源行数据一致性保护，那么一个Class在完成初始化的整个过程到*后在方法区（JDK8 以后在元数据空间）其数据结构是怎样确保数据一致性的呢？这就需要对ClassLoader有一个比较全面的认识和了解。 第③部分详细、深地介绍volatile关键字的语义，volatile关键字在Java中非常重要，可以说它奠定了Java核心并发包的高效运行，在这一部分中，我们通过实例展示了如何使用volatile关键字以及非常详细地介绍了Java内存模型等知识。 第④部分，站在程序架构设计的角度深讲解了如何设计高效灵活的多线程应用程序，这一部分长达15个章节，其重要程度可见一斑。
大数据分析师面试笔试宝典
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《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容行解析，将当前大数据分析涉及的热技术一网尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要具备一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。本书尽量不去证明一些在理论界已有的结论，而是用浅显的语言来解释复杂的公式，以便读者更为轻松地掌握全书的知识，从而能够从容面对面试以及日常工作。
深度实践OCR:基于深度学习的文字识别
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这是一部融合了企业界先工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础始构建OCR算法。 全书共10章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础知识； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容行一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法； 第10章介绍了一些版面分析方法。
HTML 5与CSS 3权威指南(第3版·上册)
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《HTML 5与CSS 3权威指南（第3版 上册）》是HTML 5与CSS 3领域公认的标杆之作，被读者誉为“系统学习HTML 5与CSS 3的*著作”和“Web前端工程师案头图书之一”。 前两版累计印刷超过15次，网络书店评论超过8000条，98%以上的评论都是五星级的好评。不仅是HTML 5与CSS 3图书领域当之无愧的领头羊，而且在整个原创计算机图书领域是佼佼者。 第3版首先从技术的角度根据*的HTML 5和CSS 3标准行了更新和补充，其次根据读者的反馈对内容的组织结构和写作方式做了一步的优化，内容更经典，阅读体验也更好。 全书共29章，分为上下两册： 上册（1~17章）全面系统地讲解了HTML 5相关的技术，以HTML 5对现有Web应用产生的变革篇，顺序讲解了HTML 5与HTML 4的区别、HTML 5的结构、表单及新增页面元素、图形绘制、多媒体、本地存储、文件、WebRTC通信、扩展的XML HttpRequest、离线应用、Web Workers、地理位置信息、拖放与通知等内容； 下册（18~29章）全面系统地讲解了CSS 3相关的技术，以CSS 3的功能和模块结构篇，顺序讲解了各种选择器及其使用、文字与字体的相关样式、盒相关样式、背景与边框相关样式、布局相关样式、变形处理、动画、颜色相关样式等内容。 全书一共389个示例页面和2个综合性的案例，所有代码均通过作者上机调试，读者可下载书中代码，直在浏览器查看运行结果。
