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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。
深度强化学习:学术前沿与实战应用
￥65.35
本书共分为四篇，即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅深、通俗易懂，涵盖经典算法和近几年的前沿技术展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现，旨在理论与实践相结合，让读者学有所得、学有所用。 *篇（包含第1～3章）主要讲解深度强化学习基础，侧重于单智能体强化学习算法，相对简单，有助于初级读者理解，同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。 第二篇（包含第4～5章）主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解，从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析，以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时，还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。 第三篇（包含第6～7章）扩展到多任务场景，称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识，随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。 第四篇（包含第8～11章）主要讲解深度强化学习的实际应用，涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解，培养读者跨领域解决实际问题的能力，以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。
测试反模式:有效规避常见的92种测试陷阱
￥38.35
《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》系统归纳了在日常的发过程中容易出现的92种测试陷阱，从描述、可能出现之处、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因、建议和相关的陷阱等多个方面探讨了这些陷阱，可帮助测试人员、技术经理和其他利益相关者避免陷这些陷阱、在陷的时候识别这些陷阱，以及在逃脱陷阱的同时将负面后果小化。 《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》共分4章：第1章讲解测试、缺陷和测试陷阱等重要概念，并介绍如何对测试陷阱行分类和记录，以便能更容易地找到并理解它们；第2章总结了92种常见的测试陷阱，并对每种陷阱行了简要介绍，以帮助读者轻松寻找并识别出相关的陷阱；第3章是本书的核心内容，详细讲解经常发生的92种测试陷阱，包括名字、描述、适用性、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因和相关的规避陷阱或限制后果的建议；第4章提供了关于测试陷阱的整体总结，然后简单地介绍了未来可能使测试陷阱分类更加有用的研究。此外，附录部分还提供了词汇表、缩略语、注释、参考和计划检查单，帮助读者快速了解大部分陷阱，指导实际工作。
InDesign CC排版设计全攻略:视频教学版
￥44.85
InDesign是主流的专业排版设计软件，被广泛应用于书刊、媒体、平面设计、印刷出版、数字媒体等领域。本书由浅深、图文并茂地讲解了InDesign CC 2018的各项功能、应用技巧和设计手法，并且提供了丰富的设计案例和视频教学，特别适合InDesign新手阅读，对具有一定使用经验的用户其中的案例也有很好的参考价值，还可作为学校、培训机构的教学用书以及广大自学者的学习教材。
深度探索Linux系统虚拟化:原理与实现
￥57.85
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。
ROS机器人开发实践
￥65.35
本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特和使用方法，剖析ROS的发展方向。
智能语音处理
￥51.35
本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大话机器人
￥51.35
《大话机器人》第0章为绪论，对机器人的需求及教育现状行概述；第1童主要介绍机器人定义、机器人分类、机器人组成部件及相关技术参数等基本概念；第2章系统阐述前工业机器人时代国内外机器人的起源和发展历史，以及现代机器人的畅想；第3章主要介绍工业机器人到现代机器人的发展历程，包括*代、第二代和第三代机器人；第4章主要介绍当前机器人在各行业领域中的应用状况；第5章预测了机器人发展的两个趋势，即“向人”和“向机器”的对立属性发展，并围绕道德、法律、责任、义务、权利掌对机器人伦理问题行了讨论。 《大话机器人》对机器人发展历史行全面而系统的梳理，图文并茂，调动学生对机器人的兴致，并为教师配备了电子教案，方便教师展教学。 《大话机器人》可作为高等院校各类专业的机器人普及教材，也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。
TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)
￥57.85
本书由数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带领读者由浅深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。 本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识，后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景行了实现，并配有较详细的程序说明，可读性非常强。读者如果能对其中代码行复现，则必定会对TensorFlow的使用了如指掌。
MXNet深度学习实战
￥57.85
这是一本详细讲解计算机视觉算法实现以及MXNet框架的原理和使用的工具书。 作者是网易的资深计算机视觉算法工程师，本书融合了他丰富的工程实践经验，一方面详细讲解了深度学习框架MXNet的技术原理和应用方法，一方面以MXNet为工具讲解了算法实现的具体细节。辅以大量简洁的代码，助你从零基础始实现深度学习算法。 全书共12章，分为4个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 介绍了MXNet的发展、优势、预备知识、各种深度学习框架的对比，以及发环境的搭建，包括Docker的使用。 第二部分 基础篇（第3~7章） 纤细讲解了MXNet主要模块使用和原理，如MXNet的数据读取、数据增强操作、常用网络层的含义及使用、常见网络结构的设计思想、模型训练相关的参数配置等。 第三部分 实战篇（第8~10章） 以图像分类、目标检测、图像分割这三个常用领域为例演示了如何通过MXNet实现算法训练和模型测试，同时还结合MXNet的口详细讲解了算法实现的细节。 第四部分 扩展篇（第11~12章） 主要介绍了基于动态图构建网络结构的Gluon口，以及MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV。
C#神经网络编程
￥57.85
本书遵循循序渐、兼顾理论和实践的原则，从神经网络基本概念手，以图文并茂的形式生动地讲解激活函数和反向传播等概念原理，并以人脸识别和动作检测为例，让读者直观地了解深度学习的应用场景，在知识内容方面，不但包含决策树、随机森林等常规算法，还重讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法，在代码实践方面，比较深地讲解发细节，详细介绍了相关网络结构、参数调优和各种网络的对照比较，对程序员实际动手有比较强的参考意义。此外，本书还包含了常用激活函数，读者可以方便的在附录中查询相关函数特性，是一本集原理、实践与资料查询为一体的书籍。
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。
AutoCAD 2015中文版从入门到精通
￥38.35
本书以AutoCAD2015中文版为操作平台，结合典型实例循序渐地介绍了软件的每一个知识。全书共16章，第1～2章介绍AutoCAD2015的基础知识和绘图基础；第3～9章介绍二维图形的绘制和编辑方法，包括尺寸标注、文字和表格的添加、块操作以及图层管理等内容；第10～12章介绍了三维图形的绘制、编辑和渲染，并介绍了工程图的输与输出；第13～16章通过4个典型案例讲解了AutoCAD在机械设计、建筑设计、室内装潢设计和电气设计方面的应用。本书图文并茂、语言简洁、思路清晰、内容翔实，可作为初学者的门用书和相关工程技术人员的参考资料，也可作为各类计算机培训中心、中职中专、高职高专和AutoCAD认证考试的辅导与自学用书。
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。
我是微商3:开口就成交微演说修炼笔记
￥38.35
本书是微商界超级畅销书“我是微商”系列的第3本，它系统总结了作者们3年来的演说实战经验，首次披露了他们通过演说累计创造千万元收背后的不传之秘。本书依然以“造微商教育界的实战手册”为目标，让你快速掌握一口就成交的演说技法！ 本书从以下5个方面系统总结了如何才能做到口就能成交。 微演说技巧篇：揭秘演说的4个必要过程，从敢讲，到会讲，到讲好，到收到，囊括20大秘诀，帮助微演说初学者克服恐惧，尽快蜕变；呈现微演说4大板块、16种技巧，让每个初学者都能快速掌握演说的精髓。 演说稿设计篇：归纳*演说稿3大框架，以模板形式呈现，让每位伙伴都可以在20分钟内快速搭建文稿框架，快速记忆演讲稿内容；分享10种演讲稿内容设计方法，让每个人都做自己的导演，造走心、留人、自我销售的神奇演说稿。 演说团队造篇：揭秘作者（徐东遥）从0始，造300人万人迷导师团的全过程，告诉你如何一步步将团队所有小伙伴都激励成为超级演说家；揭秘团队激励的6大步骤，告诉你当团队造陷瓶颈期时，说什么样的话可以让伙伴们心潮澎湃，再创佳绩。 活动成交篇：在活动闭幕之前，教你如何通过微演说让加团队的伙伴倍受鼓舞，让未加团队的伙伴积极加，让一场活动的终结成为二次成交的始！ 大咖分享篇：中国电子商会微商教育委员会秘书长凌教头，次、一次、后一次的品牌招商战略及流程分享文字原稿；万人迷导师徐东遥，微信群1小时产生40万零售业绩的成交文字原稿及流程剖析。 参照本书介绍的方法，一步步落地执行，就能马上提升业绩、扩大团队。用微演说突破瓶颈，再造辉煌，你准备好了吗？
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。
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。?
