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MLOps实战:机器学习模型的开发、部署与应用
￥47.40
本书分为三部分。第1部分介绍MLOps主题，深探讨了它是如何(以及为什么)发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。 第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型发、生产准备、生产部署、监测和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。 第三部分提供了MLOps的具体示例，以便读者了解MLOps在实践中的设置和含义。
共创智能时代
￥49.00
本书是上海交通大学校友会人工智能分会“源聚”系列校友论坛、沙龙等活动的衍生书籍，记录了15位行业领军校友在母校活动中分享的真知灼见。从人工智能的社会责任、认知范式、数理基础等关键问题到城市治理、药物研发、工业智能、自动办公等应用场景，全面解析了人工智能的科学概念和社会影响。 书稿语言通俗易懂，案例丰富，既具备知识含量较高的专业性，也做到了深浅出的科普性，不仅适合人工智能相关领域的学术界、产业界人士参考，也可供所有对人工智能有兴趣的大众人士阅读。
区块链:技术原理与应用实践
￥45.50
本书以全景方式介绍了区块的过去与未来，从历史背景、基础知识、技术原理、产 业应用、发展趋势等方面，讲述了区块是怎样不断发展、变化并对社会产生影响的。 从区块1.0时代的数字货币，到区块2.0时代的数字金融，再到如今的区块3.0， 我们从信息互联网走向了价值互联网。如何用法律法规约束和监管区块，如何推动区块 应用落地，如何将区块与5G、大数据、人工智能等技术协同利用，充分发挥新一代 信息技术的价值，是当下区块行业发展的难题。这些在本书中都能得到解答。 区块发展至今，在如密码学、智能合约、超级账本等关键技术上取得了重大突破， 涌现了一大批诸如DAO、DeFi、NFT等优秀应用场景。面向未来，区块在新能源、碳中和、 知识产权、工业互联网等领域，会产生什么样的效应，催生什么样的应用，本书也做了详 细探讨。本书对想了解区块技术的普通用户以及想更深理解区块技术的专业人士都 是大有裨益的。 本书适合想要系统性、全局性了解当前区块技术的从业者，想要学习和实践区块 技术的传统IT从业者，研究和探索区块技术的高校与研究机构人士，以及其他对区块 技术感兴趣的读者。
数字孪生实战:基于模型的数字化企业(MBE)
￥57.85
本着“理论与实践、科学性与通俗化、系统性与模块化、前瞻性与可实施性相结合”的原则，本书内容分为技术篇、方案篇和实践篇。技术篇主要包括数字孪生推装备制造业转型与升级，数字孪生助力造基于模型的数字化企业；方案篇主要阐述基于模型的系统工程解决方案、基于模型的三维设计与仿真解决方案、基于模型的电子电气系统工程、基于模型的软件全生命周期管理方案、基于模型和产品成本管理方案、基于模型的工艺与虚拟验证解决方案、基于模型的闭环制造解决方案、基于模型的MBE数字化服务管理等。实践篇包括众多实际案例的背景、问题解决、采取的方案，以及取得的效果，更是包括了西门子自身的样板工厂。
快速开发(纪念版)
￥90.60
度失控，几乎是每一个软件发项目挥之不去的噩梦。如何从容赶急，如何通过正确的发策略和原则，避免典型错误，有效地行风险管理，从多个方面贯彻执行快速软件发，都可以从本书中找到答案。《快速发(纪念版)》借助于实际案例和数据，阐述了快速软件发方法的要领和精髓。 《快速发(纪念版)》前两部分描述快速发的策略和理念，其中的案例讨论有助于读者清楚地领略到策略和理念在实践中的作用。第Ⅲ部分则由27个快速发实践构成，对于技术领导、程序员和项目经理具有重要的参考和指导意义。
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。
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
深度实践OCR:基于深度学习的文字识别
￥57.85
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。
RPA智能机器人:实施方法和行业解决方案
￥51.35
这是一部为企业应用RPA智能机器人提供实施方法论和解决方案的著作。 作者团队RPA技术、产品和实践方面有深厚的积累，不仅有作者研发出了行业领先的国产RPA产品，同时也有作者在万人规模的大企业中成功推广和应用国际*有名的RPA产品。本书首先讲清楚了RPA平台的技术架构和原理、RPA应用场景的发现和规划等的理论知识，然后重讲解了人力资源、财务、税务、ERP等领域的RPA实施方法和解决方案，具有非常强的实战指导意义。 全书从逻辑上分为三个部分： 基础篇（第1章） 简单介绍了RPA的定义、产生背景、发展历程、优势、适用场景、行业生态，以及主流RPA平台的技术架构和原理，能帮助读者快速掌握RPA的基础知识。 方法论篇（第2章） 重讲解了企业应该如何去发现适合应用RPA的业务场景和业务流程、如何对识别出的RPA流程行评价和分析、PoC的几种方式、CoE组织的建立，以及RPA发和落地的通用管理理论。 实战篇（第3~5章） 详细讲解了RPA智能机器人在人力资源、财务、税务、ERP等领域的各种场景和业务中的实施方法论和解决方案，包含大量的典型案例。
ROS机器人编程实践
￥53.40
本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步发高度智能自主机器人的能力。本书适合机器人技术人员和业余爱好者阅读。
AI游戏开发和深度学习进阶
￥47.40
本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法，并以此为目标，帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外，也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
￥59.40
内容简介 这是一部指导读者在Serverless 架构下发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。 本书由阿里巴巴官方出品，来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具技术负责人联合撰写，全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验，得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。 具体内容上，本书主要包含如下几个方面： （1）Serverless架构基础 详细介绍了Serverless架构的概念、特和应用场景，Serverless架构下的应用发、部署的流程和方法，以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署，这些都是在Serverless架构下发和部署应用的基础知识。 （2）机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用 详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合，为读者在Serverless架构下发机器学习应用下基础。 （3）Serverless架构下的机器学习项目实战 首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化，为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引；然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、发、部署到运维的全流程。 （4）Serverless应用性能优化 总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验，比如冷启动的优化方案、发注意事项等。
馆藏墓室壁画数字修复技术(上下册)
￥110.60
在文物数字化生存的大背景下，各博物馆对馆藏文物陆续行了高清数字化采集，产生了大量饱含岁月痕迹的文物影像资料。这些数字化文物信息是研究文化、考证历史的重要素材。在文物不可逆地走向衰亡的过程中，利用数字化信息处理手段记录、重建文物信息是文物科技保护的发展趋势。特别是对于壁画类平面文物，其画面传承的文史信息消亡，则文物本体的价值也就不复存在了，它们是博物馆急需修复的文物类型。博物馆馆藏壁画的修复有着繁琐的流程，修复周期很长。因修复效果无法预测与修复人员紧缺的现状，大部分壁画存储在保管部，迟迟未能展厅。本文研究对象是高清采集的馆藏墓室壁画数字化信息，研究目标是通过对现存信息的分析，非触无损地提取壁画的数字档案，并模拟壁画手工修复的过程，建立一整套满足博物馆管理流程的数字修复体系。 馆藏墓室壁画数字修复依据贝叶斯的逆概原理，包括：提取壁画残存信息的先验知识，建立壁画病害信息的数据模型，建立壁画缺损信息的修复模型三大部分。论文在研究过程中充分考虑此类反问题求解的强病态性与格式塔视觉心理学原则，通过建立主、客观评价方法，并设计交互式数字修复管理平台，共享远程专家经验，动态调整修复方案。
持续测试
￥51.07
本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
C# 8.0核心技术指南(原书第8版)
￥167.40
本书全方位地介绍了 C# 的语言特性。在内容上，它兼顾了各种类型的读者。对于初学者，本书不论是介绍基本的语法，还是介绍高级的语言特性，都采用了讲解和示例结合的方法。而对于经验丰富的读者，本书的每一章都详尽而系统，是的案头参考书。 本书在前一版的基础上行了大量的修订工作。不但将既有的内容和范例全部迁移到 .NET Core 之上，对 C# 8.0 与 .NET Core 3.x 提供的新特性行了详细的介绍，还在部分示例中专门对编写跨平台运行的程序的技巧或陷阱行了说明。可以说，本书从内容上涵盖了目前 C# 与 .NET Core 全新正式发行版的内容。
Linux从入门到精通
￥73.50
本书从Linux的概念说起，由浅深地介绍如何使用Linux命令行日常操作与管理。每章都附有实战案例，方便回顾所学内容与生产工作中的实用技巧。读者不但可以系统地学习Linux的基础操作，而且能对Linux上的运维、发有更为深的理解。本书共10章，涵盖的主要内容有Linux系统选择与安装、Linux门命令与文件管理、Linux用户与权限、磁盘挂载与扩展、程管理与性能监控、网络通信与安全等。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Linux的门读者和阶读者阅读，也适合经常与Linux系统交道的发、测试、运维岗位的IT从业者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
云原生Kubernetes全栈架构师实战
￥96.60
本书以一个Kubernetes工程师的视角，全面系统地介绍Kubernetes常见的知识、企业应用实践及运维管理方法。本书共分18章，第1、2章介绍如何快速搭建高可用的Kubernetes集群；第3～7章介绍Docker的基础和镜像的制作优化，以及Kubernetes的基础概念（Master、Node和Pod）、核心调度资源（Deployment、StatefulSet、DaemonSet、CronJob）、服务发布（Service和Ingress）和配置管理（ConfigMap和Secret）。第8～11章主要介绍Kubernetes的持久化存储、动态存储、CSI、高级调度（容忍、污和亲和力）、服务质量、权限管理、Kubernetes资源配额管理。第12、13章主要介绍云原生存储、中间件容器化、Operator和Helm的使用。第14～16章主要介绍针对Kubernetes的日志收集（EFK）、监控告警（Prometheus和Grafana）、生产级服务发布Ingress的使用。第17章主要介绍基于Kubernetes、Jenkins、Harbor、GitLab等工具建设生产级的DevOps平台，实现发、测试、UAT、生产环境的流水线设计。第18章主要介绍服务网格Istio的使用，实现对Kubernetes内部服务的细粒度流量管理。 本书从概念到实践，从手工到自动化，内容翔实且丰富，其中的范例与项目均在实践中多次验证，可直用于生产环境。本书适合Kubernetes初学者、发人员、运维人员、架构师使用，也可以作为培训机构和大专院校的教学用书。
Revit建模进阶标准教程(实战微课版)
￥55.86
《Revit建模阶标准教程》基于32个独立项目，讲解了Revit的高级内容，包含内建模型、基本族、参数化族、体量建模以 及灯光与渲染。本书的目的是引领读者在掌握了基础的Revit建模之后，快速提高综合建模技能。 从内建模型、基本族、参数化族到体量建模，各项目是独立的，便于读者利用零碎时间学习。但这 四大部分从前往后，也有一定循序渐的规律，便于读者渐式提高其技能。 《Revit建模阶标准教程》力争从结构和逻辑方面，剖切Revit各复杂功能的运用，以利于读者触类旁通，深领会。 绪论着重讲解Revit软件处理问题的结构和逻辑；第1部分（项目1～项目13）为基于项目的基础建 模篇，各案例着重讲解基础建模的各基本命令、界面、属性、材质、灯光等的综合与灵活运用；第2部 分（项目14～项目18）讲解无参数简单族的创建，基于案例讲解族建模的基本方法和步骤；第3部分 （项目19～项目25）讲解参数化族的创建，相对于第2部分是提高内容，基于案例讲解族建模和参数设 置的基本方法、步骤和要；第4部分（项目26～项目32）讲解体量族的创建，基于案例讲解族建模的 基本方法和步骤，并讲解体量族、普通族、项目的综合运用；第5部分为附录，解释了Revit高级建模中 必然会遇到的一些概念和参数，如实体建模的方法、参照、驱动、自适应、构件重复等。 全书项目案例都同步提供了视频教程，读者可以扫码观看。 《Revit建模阶标准教程》适合作为高等院校建设工程类专业学生学习BIM阶知识的教材或参考书，同时可供建设工程 领域工程师、建筑师和研究人员参考。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
￥53.40
本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
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。
TensorFlow深度学习实战
￥65.35
本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
