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HarmonyOS应用开发:快速入门与项目实战
￥53.40
本书为HarmonyOS应用程序发门书，以基础知识和实例相结合的方式系统地介绍了HarmonyOS应用程序发的常用技术、相关经验和技巧等。 【本书共分为9章：】 第1章从宏观的角度对HarmonyOS行简要的介绍； 第2章详细介绍了HarmonyOS移动应用发的门知识； 第3章通过一个计算器案例详细讲解HarmonyOS App发技能； 第4章通过一个通讯录的案例一步学习了利用Java UI框架发App的功能、线性布局和相对布局的混合使用，以及实现使用日志印和Toast信息提示等功能； 第5章同样也是一个通讯录的案例，讲解了利用JavaScript UI框架发App的功能以及hml、css和js文件的编写，并且着重讲解了JavaScript发的FA如何与Java发的PA行数据交互，以及如何通过fetch模块与服务端行HTTP网络交互等内容； 第6章通过一个相册的案例，重讲解了HarmonyOS权限控制的概念和动态权限申请的使用流程，同时讲解了如何读取系统相册数据库中的数据并行UI渲染； 第7章通过一个封装视频播放器的案例，完整梳理了发视频播放功能的相关流程和知识； 第8章讲解了如何在真机下行应用调试，以及分布式任务调度发的流程、动态权限申请等内容； 第9章介绍了一些常用的HarmonyOS第三方组件，包括UI布局类、控件封装类、动画播放类、音视频处理类、发框架类以及工具类等内容。
数智化采购:采购数字化转型的方法论与实践
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这是一本以指导实践为目的，以方法分享与案例解读为抓手，深剖析如何落地采数字化、如何实现从数字化向更高级别的智能化跃迁的指导手册。三位作者均是采领域的资深实践者，都拥有20年左右的实践经验，都经历甚至推动了从传统采到信息化采再到数字化采的转型，现在都在积极尝试并实践数智化采。本书是作者多年经验的精华，当前工作的总结，未来规划的分享。 本书只解决5个问题，即为什么要行采数智化、怎么规划采数智化转型路径、如何从业务角度行数字化及数智化转型、现有成功企业是如何做的、数智化采的未来到底是什么样子的。因此本书分为5个部分，分别对应解决上述5个问题。 部分——探究（第1章）：主要从数字时代、采管理变革、采职业转型3个维度，介绍了为什么数智化采是场必然的革命。 第二部分——架构（第2章和第3章）：主要介绍了数智化采4.0的架构与数智化采实施的方法论、关键。 第三大部分——业务规划（第4章）：基于采业务场景的数字化规划，重介绍了集团型采数字化规划、精益型供应数字化规划、敏捷型供应数字化规划、间采规划4类规划方式。 第四大部分——全景案例（第5~7章）：以Q集团为例介绍了央企、国企如何行采数智化实践；以长城汽车为例介绍了民营企业如何行采数智化实践；以震坤行为例介绍了电商企业如何构建数字化平台为业务赋能。 第五大部分——展望（第8章）：介绍了采中台、RPA未来如何现有采系统，展望了未来数智化采发展趋势，为读者全景呈现了数智化采的未来实践方向与发展可能。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
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本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
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这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
软件自动化测试实战解析:基于Python3编程语言
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本书是一本教会人们如何有效且高效地解决问题的工具书。我们所面对的很多问题，都可以通过划分为四种问题类型来有效处理。本书详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。
纳米忆阻器与神经形态计算
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本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
Rust编程:入门、实战与进阶
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这是一部注重编码能力训练的实战性著作，既能帮助读者扎实掌握Rust的主要语法知识并具备实战能力，又能指导读者快速从初学者晋级为高手。 全书秉持学以致用的原则：一方面，没有事无巨细地罗列Rust的每一个语法知识点，但是常用知识点和重要知识点悉数囊括；一方面，将各种常见数据结构和算法与Rust编程实战相结合，同时精选39道LeetCode高频算法面试题，帮助读者快速语法知识固化为实战能力。 全书一共15章，分为3个部分： 第1部分（第1~11章）Rust编程语法 非常有针对性地讲解了Rust的常用语法，由浅入深，循序渐进，能帮助读者快速掌握Rust的语法知识并具备基本的编程能力 第二部分（第12~13章）Rust编码能力训练 将数组、栈、队列、哈希表、链表、树等实用的数据结构和递归、分治、回溯、二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索、排序、动态规划等常用算法与Rust编程实战结合，并精选39道LeetCode高频算法面试真题，帮助读者将语法知识转化为编程实战能力。 第三部分（第14~15章）Rust综合进阶实战 以排序算法为主题，围绕功能拓展和性能拓展两条主线，结合工程管理、泛型、trait系统、高阶函数、闭包、迭代器、单元测试、多线程并发和异步并发等重要的语法知识点进行综合实战训练，进一步在实战中提升编程水平。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
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内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
Lazada官方跨境电商运营全书
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当前，中国是跨境电商领域的创新者和领先者。基于中国巨大的消费市场、强大的制造能力、持续创新的商业模式和飞速发展的数字经济产业，一方面跨境电商正在帮助各国品牌和海外商品中国市场，满足中国消费者对美好生活的向往，另一方面，跨境电商正在助力中国品牌和优质商品快速全球市场。近年来，中国跨境电商出口增速远远超过一般外贸出口，并涌现出了一大批成功的中国跨境电商出口企业、大卖家和新品牌。 东南亚跨境电商是新蓝海，跨境电商行业一直是国家大力支持的行业。随着阿里系、腾讯系对东南亚电商市场的投资，在未来，东南亚的电商市场会快速发展。Lazada是出海的优选平台，本书详细介绍Lazada平台规则、注册流程、选品、详情优化、上架、物流、广告、收款平台等。集合了11 位Lazada 官方认证讲师和优质大卖家的运营心得，书中有大量的运营干货！内容务实，知识新鲜。相信本书一定会对商家的跨境电商事业有帮助！
可信数据空间:数据流通利用新范式
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可信数据空间既是打通数据流通利用堵点的重要数据基础设施，也是重塑数据信任关系的突破性模式创新，必将成为数据要素化治理的核心组成部分。构筑可信数据空间是推动数字经济与实体经济深度融合、推进“人工智能+”应用和发展新质生产力的关键举措。 本书立足国内外数据空间实践，以服务“数字中国”战略和推动数据流通利用理论与方法创新为核心，着重从制度、生态、场景和技术互相促进的多维视角，深入探讨可信数据空间的基础理论、运行机理、要素结构、技术框架与经营模式等理论问题。同时，针对当前数据共享流通和开发利用实践中的堵点、痛点和难点，在跟踪数据空间国际前沿与实践案例的基础上，聚焦数据链、产业链、创新链融合发展新机制，探索数据空间多主体互惠共生的内在机理，提炼面向应用场景的可信数据流通利用模式，从而提出推进我国可信数据空间建设的总体思路和对策建议。 本书吸纳了信息资源管理、经济学、法学、公共管理等多学科理论和文献，对可信数据空间的运行与发展展开了综合性探讨，非常适合作为信息资源管理、信息工程、网络空间安全等专业相关课程的教辅读物，也可作为学者和从业者学术研究的理论参考用书。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
数字时代的问卷调查:LimeSurvey的综合应用(社会科学研究方法系列丛书)
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本书探讨了如何在数字时代超越传统的纸笔问卷调查，采用拥有广大全球用户的LimeSurvey问卷调查系统，创新性地展电子化、网络化、系统化的问卷调查项目。 本书系统全面地介绍了如何通过LimeSurvey创建和优化电子问卷、启动问卷调查项目、行问卷调查项目管理和数据管理，说明了将LimeSurvey应用到具体的问卷调查项目中的各应用要和使用技巧。 除了全面展示LimeSurvey作为通用型电子问卷引擎和问卷管理系统的功能外，本书还一步探讨了如何发挥LimeSurvey系统的优势，将其应用于网络化和数字化时代中的面访调查、电话调查、网络调查、混合模式调查等各种场景，创新性地发出新的应用场景和方向，展示了LimeSurvey的多样性和灵活性。
Python广告数据挖掘与分析实战
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这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识； 第3～6章深讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。
零代码实战:企业级应用搭建与案例详解
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深度揭秘在面对新物种、新商业、新颠覆者不断涌现的市场环境中，微软、微软、Salesforce等企业如何走出商业和产品周期的危机，如何寻找新的业务和利润增长。作者提出了一套关于产品创新、业务组合、商业执行、企业管理等系统而又完整的工具和方法论，从而帮助企业不断走向新的成功。
Serverless从入门到进阶:架构、原理与实践
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-本书的核心思想是，企业要想长久且健康地存活，需要正确理解自己的客户、产品和销售方式，在不同发展阶段，选择适合自己的会计利润、经济利润或现金利润作为战略目标。 本书从理论与实践双重维度，深度剖析一家公司在不同发展阶段该如何去做正确的经营性思考，如何从战略上设计公司的长期发展规划和目标，从哪些角度管理可以让公司的日常运行和工作更轻松。作者邀请了15家企业，从12个利润创造视角，分享利润创造过程。这15家企业在其所属行业处于冠军位置，它们靠严谨的利润思维，实现了商业上的成功。
云边协同大数据技术与应用
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本书以云边协同技术的发展历程为线索，介绍云边协同技术体系，具体内容组织如下。 第1章以云边协同技术为线索，首先介绍云计算与边缘计算的发展历程，然后梳理云边协同技术的发展，并详细介绍云边协同数据处理系统发展过程中的驱动因素，以及数据处理在云边协同架构下的模式演化和未来的复杂应用的潜在计算模式。 第2章详细介绍云边协同环境下的数据预处理技术，对云边协同环境下需要处理的数据具有的多样性、异构性、限制性、稳定性和高吞吐等特做了介绍，然后对数据清理、集成、归约等预处理技术以及典型批流融合处理架构和系统行详细介绍，后展示了典型技术案例SlimML。 第3章具体介绍边缘智能技术，包括边缘训练前沿技术（如通信销优化、梯度计算优化等）和边缘推断前沿技术（如模型压缩、模型分割、多模型并行、多模型流水线等）。 第4章着重介绍物联网与边缘智能数据安全隐私，从数据安全与隐私技术的起源和发展讲起，对云边协同环境下的数据安全挑战行总结，后详细介绍实现数据安全与隐私保护的差分隐私技术、安全多方计算技术、同态加密技术和区块技术，并展望了未来的数据安全与隐私保护技术。 第5章从实际的云边协同应用出发，详细介绍视频、工业互联网和智慧城市场景中的典型云边协同技术及其面临的挑战。 本书的读者对象主要包括大数据应用发人员、大数据运维工程师、高校和研究院大数据方向师生以及源软件爱好者。
Koa开发:入门、进阶与实战
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这是一本能指导你零基础掌握Koa完整知识体系并深理解Node.js难的著作，将带领你在成为全栈工程师的道路上迈出坚实的一步。 本书作者是字节跳动抖音电商团队的前端架构师，曾利用Koa和Node.js等技术从零发过一款可对标Egg的BFF框架，并在生产环境中能支撑上千个线上服务，在Koa和Node.js方面积累了丰富的经验。 这本书以门、阶、实战为学习曲线，从基本用法、底层实现、常见场景解决方案、难和重等等角度对Koa和Node.js行了详细的讲解。 主要包括如下如下知识： （1）Koa的基本概念和完整用法，构建完整的Koa知识体系； （2）Koa的源码实现和底层原理分析； （3）Koa在实际业务中遇到的问题及其解决方案； （4）从零搭建一个企业级BFF框架； （5）BFF框架的架构设计、工程建设以及常见业务场景的解决方案； （6）Node.js中比较常见但难以理解的概念和知识； （7）Node.js底层架构解析。 全书有大量实例和代码，能帮助读者在实践中迅速从新人成长为高手。
企业级数据与AI项目成功之道
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只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
内容平台:产品运营方案与实践
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随着微信公众号、今日头条和抖音等内容平台的崛起，内容在生活中扮演着越来越重要的角色，相关从业人员爆炸式增长。但是市面上缺乏系统性介绍内容平台产品运营方面的资料，以致大家都在“摸着石头过河”。本书以提升读者在内容平台方面的技能和加强对这个行业的理解为目标，系统性地介绍平台产品运营的工作框架和具体的工作细节，阐明如何*优化用户体验。本书首先概括性地勾勒出平台的工作框架，帮助读者建立起科学的认知。随后分别阐述平台四要素——内容池、内容分发、用户增长和商业化，顺着搭建平台的方向，一步一步地深入工作细节。*后关注平台和行业的发展，带领读者拓宽视野，展望未来。本书的讲述深入浅出，哪怕是内容平台运营的门外汉也能跟随本书从零搭建起一个完整的平台，快速上手相关工作。此外，平台专家可以从本书中找到优化平台产品体验的灵感，在面对具体问题时获得有针对性的建议。
