购物车
个人中心
Linux集群之美
￥59.40
全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
Python自然语言处理实战:核心技术与算法
￥44.85
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。 第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识行规则扩展，因此本书未做深探讨。 第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输。 第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。 第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。 第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
TensorFlow 2.0神经网络实践
￥57.85
本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
￥65.40
本书结合编者十余年一线运维工作实战精心编撰，从Linux系统门到企业级服务器搭建和维护行了全面讲解，内容包括基础和实战两部分：基础部分主要介绍CentOS Stream 8 Linux的安装和系统初始化、Linux运维常用命令、用户和磁盘管理、日志与安全管理等内容；实战部分主要介绍各类服务平台的搭建和运维，包括日志管理工具禅道系统的安装和使用，HTTP服务器的搭建与配置，Samba、VSFTP、NFS共享平台的搭建与使用，Lighttpd、Nginx和Tomcat源轻型Web服务器的搭建与维护，数据库平台MySQL和高速内存数据库Redis的安装与运维，代码管理工具Git的使用，企业虚拟化工具Docker的安装与使用，Hadoop大数据平台的安装及集群搭建，以及集中式运维工具Ansible、SecureCRT和系统监控工具Zabbix的安装和使用等。
嵌入式实时操作系统:RT-Thread设计与实现
￥57.85
本书由自研源嵌式实时操作系统RT-Thread核心作者撰写，专业性毋庸置疑，系统剖析嵌式系统核心设计与实现，掌握物联网操作系统精髓。本书分为两大部分，共16章，第1～10章为内核篇；第11～16章为组件篇。 内核篇（第1～10章）详解RT-Thread内核，先对RT-Thread行总体介绍，再分别介绍RT-Thread的核心技术——线程管理、时钟管理、线程间同步、线程间通信、内存管理、中断管理与内核移植。 组件篇（第11～16章）分别介绍Env发环境、FinSH控制台、设备管理、文件系统和网络框架。 各章均有配套示例，方便读者动手实践和参考。
会话式AI:自然语言处理与人机交互
￥51.35
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章，分为三大部分： 第壹部分 基础篇（第1-2章） 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇（第3-8章） 这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇（第9-12章） 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。
Linux内核观测技术BPF
￥51.35
本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
Python机器学习(原书第3版)
￥90.40
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的*新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种*先进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。书中涵盖了众多*Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。
TensorFlow自然语言处理
￥65.35
第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
Keras深度学习实战
￥44.85
第1章介绍了Keras的安装和设置过程以及如何配置Keras。 第2章介绍了使用CIFAR-10、CIFAR-100或MNIST等数据集，以及用于图像分类的其他数据集和模型。 第3章介绍了使用Keras的各种预处理和优化技术，优化技术包括TFOptimizer、AdaDelta等。 第4章详细描述了不同的Keras层，包括递归层和卷积层等。 第5章通过宫颈癌分类和数字识别数据集的实例，详细解释如何使用卷积神经网络算法。 第6章包括基本的生成式对抗网络（GAN）和边界搜索GAN。 第7章涵盖了递归神经网络的基础，以便实现基于历史数据集的Keras。 第8 章包括使用Keras行单词分析和情感分析的NLP基础知识。 第9章展示了如何在Amazon评论数据集中使用Keras模型行文本概述。 第10章侧重于使用Keras设计和发强化学习模型。
Linux内核API完全参考手册(第2版)
￥65.35
本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本，对常用的内核API作了系统归纳，并编写了典型验证程序，使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括：模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
人人可懂的深度学习
￥41.40
采用通俗易懂的语言，简明而*地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
Windows Server 2012 Hyper-V虚拟化部署与管理指南
￥51.35
windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理领域为详尽和权威的指南之一，由来自于微软的资深虚拟化与云计算专家亲自执笔。《windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理指南》不仅对windows server 2012 hyper-v虚拟化的强大功能做了详尽的阐述，而且对windows server 2012在虚拟化、网络、存储、用户体验、云计算、自动化等多种领域的数百项新的改行了详尽的讲解。 全书共10章：第1～2章首先对windows server 2012和hyper-v 2012的新功能行了全面的介绍，然后对hyper-v 2012的部署行了详细的讲解；第3～9章分别讲解了hyper-v 虚拟机的管理、网络功能及其设置、存储设置、动态实时迁移、故障转移集群的管理、复制、备份；第10章介绍了system center virtual machine manager 2012的功能和配置。?
深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例
￥111.30
《深度学习全书——公式 推导 代码 TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。
SAP Fiori开发实战——从入门到大师
￥90.00
本书详细讲解了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 发。 全书共 １６ 章， 主要内容包括 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 环境、 实施和发四部分， 分别从业务顾问、 实施专家、管理员和发者的角度， 详细地介绍了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 运行环境、 安全、 启动面板、 发环境、 数据访问、 前端技术、 工作流、 应用实施、 应用增强、 应用发、 应用扩展、 集成等内容。 全书以 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的三种应用类型为主线， 以 ＳＡＰＵＩ５ 前端技术为基础， 将架构原理和应用实践相结合，重把 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用实施的方法和步骤、 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用发的环境和技术， 通过要概述、 示例操作、 代码解析、 图表展示的形式， 立体地呈现给读者，满足从门到大师不同层次的用户对 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 知识的获取和使用需求。
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
￥96.85
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。首先介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。 代码获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：新版蜥蜴书
写给 青少年的人工智能 实践
￥37.76
这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助青少年启蒙科学素养，阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅能学习 Python 语言的基本使用，还可以从数据、算法等多个角度来一探人工智能的奥秘。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。 本书用了大量形象的比喻，用贴近青少年生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者读得懂、喜欢读。 本书从“如何实现人工智能”出发，讲述了流行的人工智能编程语言之一—Python 语言的基本使用，帮助小读者初步学习一种获取数据的重要手段—网络爬虫，以及如何行简单的数据处理，了解什么是算法，体验简单的人工智能算法，领略算法的魅力。当然，终还会指导小读者一行行地亲手写出代码，在自己的计算机上运行自己写出的人工智能程序。全书从多个角度了人工智能的大门，让读者得以窥见门内的风景。
中文版Mastercam 2022数控加工从入门到精通
￥59.90
《中文版Mastercam 2022数控加工从门到精通》以Mastercam 2022版本为平台，介绍了在该软件中行产品设计、模具分模、2D平面加工、3D曲面粗加工和精加工、多轴加工、钻削、车削以及线切割等设计与数控加工的相关操作。书中配套资源丰富，包含全书所有实战案例、综合案例的源文件与结果文件，以及高清语音教学视频，读者可在正文中扫描案例旁对应的二维码行观看，由专业工程师亲自示范教学，可以大幅提高个人的学习兴趣和效率。 《中文版Mastercam 2022数控加工从门到精通》图文并茂，讲解层次分明、重难突出、技巧独特，可以作为CAD工程设计、CAM加工制造、模具设计人员及一线加工操作人员的案头指南，也可以作为大中专院校及社会培训班机械CAD、模具设计与数控编程加工等专业师生的培训学习用书，还可以作为对加工制造行业有浓厚兴趣读者的学习手册。
工业物联网技术及应用
￥66.50
面向智能制造应用需求，以物联网技术与先制造技术深度融合为主线，主要介绍：工业物联网概念和体系架构；工业现场智能感知技术；工业现场海量数据实时传输技术；工业大数据存储与处理技术；工业大数据集成与融合技术；工业物联网技术行业应用，包括汽车制造、3C制造、轨道交通装备、航空航天等。
软件需求与可视化模型(微软技术丛书)
￥48.30
需求文档的模糊性和歧义性是导致很多软件项目*终无法满足用户需求的主要原因。针对这一现状，本书主要侧重于以视觉化方式来表达软件需求，介绍了4大类22个可视化需求模型，旨在指导读者通过软件需求的视觉化模型来一步明确需求，促发人员对需求的理解，从而一步推动软件项目的成功。 本书取自需求领域两位专家十多年的实践经验，具有重要的指导和参考意义，可以帮助读者准确理解需求，发出满足用户需求和可以帮助用户达成任务目标的软件产品。
