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AI治理大家谈
￥51.07
本书内容来自第三届人工智能合作与治理国际论坛，探讨适合人工智能健康发展的治理体系，分享各个国家、地区，以及政、产、学、研各界在人工智能治理方面的最佳实践，帮助读者更好地理解和参与人工智能治理的程。 本书根据3个主论坛和5个专题论坛的内容，共分为42讲，涵盖如下主题：人工智能引领韧性治理与未来科技、人工智能治理技术、元宇宙助力高质量发展与可持续未来、人工智能产业发展与治理、人工智能及其对未来工作的影响、正视人工智能引发的性别歧视、人工智能伦理标准、人工智能助力发展中国家。 本书适合人工智能研究者、政策制定者、企业和组织领导者，以及对人工智能治理感兴趣的公众阅读。
从区块链到Web3:构建未来互联网生态
￥34.90
从诞生以来，区块技术满足了很多新场景的商业化需求，虽然几经整顿，但它仍是Web3和元宇宙发展的基石。虽然已经有一些书讲述了区块和Web3技术的知识，但从生态上去探讨二者之间，以及二者与元宇宙之间的关系，是这本书的特色。只要理清不同技术的内涵和本质，以及系统地看待区块和Web3、元宇宙的关系，我们才能知道，未来可以通过这些技术、场景、平台来创造哪些新体验，满足哪些新需求。本书分别探讨了We3和区块、元宇宙的发展历程、技术与应用，并就Web3与区块的生态构成行了深探讨，并展望了区块和Web3的未来。 本书适合相关计算机专业的本科生、研究生，上公选课的各专业本科生，对Web3和元宇宙感兴趣的社会人士阅读。
ChatGPT原理与应用开发
￥63.87
随着ChatGPT 的出现，大语言模型的能力得到了业内外的认可，新的商业模式不断涌现，旧的设计和实现都将重构。本书主要介绍基于ChatGPT 发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。 全书共8 章内容，第1 章介绍与ChatGPT 相关的基础知识，第2～5 章分别介绍相似匹配、句词分类、文本生成和复杂推理方面的任务，第6～8 章分别介绍ChatGPT 的工程实践、局限与不足，以及商业应用，以帮助读者更好地构建自己的应用。 本书以实践为主，尤其注重任务的讲解和设计，但同时也对自然语言处理相关算法的基本原理和基础知识行科普性介绍，适合所有对大语言模型感兴趣的发者阅读。
深入解析Windows操作系统 (第7版)(卷2)
￥127.87
本书剖析了Windows核心组件行为方式的“内部原理”，主要内容包括服务设备驱动程序和应用程序的系统机制（ALPC、对象管理器、同步、WNF、WoW64 和处理器执行模型）、底层硬件架构（陷阱处理、分段和侧信道漏洞）、 Windows 虚拟化技术（包括基于虚拟化的安全、如何防范操作系统漏洞），以及操作系统为行管理、配置和诊断所实现的底层机制细节，缓存管理器和文件系统驱动程序如何交互以提供对文件、目录和磁盘的可靠支持等。
RPA数字财务机器人中级实战教程
￥19.90
本书将带领大家一起体验机器人如何帮助财务人员运营企业ERP系统，提升管理效率的工作场景。未来，绝大部分财务核算工作，机器人都可以替代人工完成，财务人员只需监督和管理机器人的运营和流程；本书将尝试给广大企事业财务工作者、财经专业教学老师和财会专业学生呈现一幅没有任何计算机专业背景的会计工作者如何编制设计RPA财务机器人流程并指挥管理机器人完成财务核算任务的一个个工作场景和一幅幅流程画卷。
TensorFlow机器学习(原书第2版)
￥77.40
本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。
风火少年战AI:人工智能从编程到实践
￥59.40
本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识，并通过大量生活中的典型案例，帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。
神经网络与PyTorch实战
￥38.35
全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识，并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子，使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解；第3～9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建，涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能，并通过例子使读者完全掌握相关技术；第10和第11章介绍生成对抗网络和强化学习，使读者了解更多神经网络的常用用法。
深度学习:卷积神经网络从入门到精通
￥51.35
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Spring Cloud微服务架构实战
￥44.67
本书以实战化训练为宗旨，用详尽的案例讲述 Spring Cloud 的项目搭建方法和常用技术。每个案例都配有详细讲解和代码，可以帮助读者快速掌握书中的各个知识。本书首先介绍系统架构的发展历史、常见的微服务架构、Spring Boot 和 Spring Cloud 的关系；然后介绍Spring Cloud 发环境的搭建，如 JDK、IntelliJ IDEA、Maven 的安装和配置；继而介绍微服务环境的创建、微服务项目案例的搭建和微服务的调用；后介绍常用的微服务技术，如 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Config。 本书适合具备 Java 基础的发人员、对微服务架构和 Spring Cloud 感兴趣的读者、想要了解 Spring 或Spring Cloud 的发人员阅读。对尝试选择或实施微服务架构的团队来说，本书具有较高的参考价值。
自然语言处理实战:从入门到项目实践
￥54.90
本书以实际业务场景为例，介绍自然语言处理（NLP）系统发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。读者将深理解NLP系统的发流程，知道如何消除发痛，从算法、数据等方面提高NLP系统的质量。全书分为四大部分，共有11章。部分概述NLP技术，为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的发要，内容涉及文本分类、信息提取等。第三部分专注于NLP重应用的垂直领域：社交媒体、电子商务、医疗行业、金融业等，并辅以Python示例。第四部分将所有知识融会贯通，并讲解如何利用所学知识部署NLP系统。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
￥44.85
本书主要用Python语言构建CNN,主要关注如何以*佳的方式利用各种Python和深度学习库（如Keras，TensorFlow和Caffe）来构建真实世界的应用程序。从构建CNN块始，基于*佳实践来指导你实现真实的CNN模型及解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
￥53.40
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。
深入浅出联邦学习:原理与实践
￥47.40
全书共9章，分为4部分。 *部分 基础（第1～2章） 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。 第二部分 原理（第3～5章） 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。 第三部分 实战（第6～7章） 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践，并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展（第8～9章） 概述了联邦学习的形态、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。
安卓传奇:Android缔造团队回忆录
￥75.60
本书讲述了Android如何从一个无法引起投资者兴趣的相机软件发展成为安装在全球30亿台设备上的移动操作系统的故事。作者花了四年时间，采访了早期Android团队的大部分成员，让这些鲜为人知的精彩故事得以保存下来，并以幽默诙谐的笔风呈现给读者。作者按照时间顺序讲述了这家初创公司是如何起步的，团队成员是如何走到一起的，以及他们是如何构建出这个操作系统的。这个雄心勃勃的项目从脆弱的低谷始，这家初创公司终被谷歌收，并在激烈的行业竞争中披荆斩棘，成为席卷全球的移动操作系统。本书讲述的是Android的故事，任何对这个行业或产品感兴趣的人都可以阅读它，包括软件技术发者、手机用户、产品经理、市场人员和公司高层决策人员，等等。
PyTorch机器学习从入门到实战
￥38.35
近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的门图书，从深度学习原理手，由浅深，阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容，同时穿插学习PyTorch框架的各个知识和基于知识的实例。*后，综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题，比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说，本书是深度学习和PyTorch的门教程，同时也引领读者机遇和挑战共存的人工智能领域。
Linux集群之美
￥59.00
随着云原生技术的流行和普及，除了传统的Linux高可用集群技术，云原生的负载均衡技术在产品或系统中的比重也越来越大，因此本书基于这两方面讲解Linux集群的实现。 书中内容除了介绍传统的Linux集群和分布式系统以外，还介绍了微服务环境（包括Kubernetes和Mesos）下各组件（如Kong和Istio）的用法，以及如何在复杂的项目环境中保证Linux集群服务的高可用。 在实际工作中，系统架构设计绝不轻松，成熟的架构实现都是经过生产环境逐渐演变完善的。 本书也以笔者维护过的高并发、高流量网站架构与秒杀系统说明了网站的系统架构设计思想。书中内容都是基于项目实践或工作内容提炼而来的，相信对读者会有一定的启发！
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
￥63.90
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSpore Lite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架发和训练的经典深度学习模型实例。 本书既可以作为深度学习相关方向学生的专业用书，又可以作为相关科研人员和发人员的参考用书。
CFD基础与Fluent工程应用分析
￥70.27
本书是 CFD 基础及 Fluent 工程应用分析的指导性教材或参考书。本书根据ANSYS Fluent 2021编写，并结合Mesh模块的网格划分方法，详细介绍计算流体力学、多相流、动网格、滑移网格、流固耦合等基础知识，涵盖Mesh模块内复杂几何体的网格划分实例，以及Fluent软件在各个工程领域的实际应用分析。全书共 12 章：第 1章为计算流体力学基础，第 2 章为 Fluent 简介，第 3 章为网格划分，第 4 章为稳态与瞬态流动分析，第 5 章为离散相流动分析，第 6 章为传热流动分析，第 7 章为多孔介质流动分析，第 8 章为多相流动分析，第 9 章为动网格流动分析，第 10 章为滑移网格流动分析，第11 章为流固耦合分析，第 12 章为化学反应、燃烧与微流动分析。书中以详解实例的方式来说明 Fluent 软件在各个工程应用领域的详细操作及一些值得注意的问题，设有大量练习题，具有较强的实用性。 本书可作为机械、材料、暖通、水利、动力、能源、航空、冶金、环境、建筑等相关专业的本科生和研究生的教材，也可供上述领域的技术人员，特别是行 CFD 应用研究的人员参考。
R的极客理想——量化投资篇
￥51.35
本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本，是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来，让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。本书中的原创观点和方法，都是基于理论研究和实践的成果。实际上，长久以来我也在找这样一本书，能够把书本上的理论模型与实际业务相结合，但并没有找到，或者并没有符合中国市场的实际案例应用，所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记，我也会经常翻看，让自己的头脑始终保持思路清晰。
深度学习:从基础到实践(上、下册)
￥127.87
本书从基本概念和理论手，通过近千张图和简单的例子由浅深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的门级参考用书。
