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每满80减40 Orleans:构建高性能分布式Actor服务
Orleans:构建高性能分布式Actor服务
吴哲昊
¥90.00
Orleans是由微软公司基于.NET平台构建的跨平台、分布式源应用框架,可用于快速搭建面向大数据吞吐量和高并发场景的互联网应用服务。 ? ? 《Orleans构建高性能分布式Actor服务》主要介绍了虚拟Actor模型和Orleans运行时、资源管理、消息传递、集群构建、数据持久化及可靠性管理等组件,还对Orleans的流式处理、分布式事务、多集群配置与部署等功能行了介绍。全面介绍了Orleans 的主要功能与特,并结合实际互联网应用场景给出了多个应用实例。 ? ? 《Orleans构建高性能分布式Actor服务》可作为软件发及测试工程师、架构师在设计构建分布式应用服务时的参考用书,适合对大型互联网应用服务发感兴趣的读者阅读学习,还可以作为大中专院校分布式软件发相关课程的教学用书。
每满80减40 基于Linux的企业自动化实践:服务器的构建、部署与管理
基于Linux的企业自动化实践:服务器的构建、部署与管理
(美)詹姆斯·弗里曼(James Freeman)
¥77.40
本书提供了一系列有价值的过程、方法和工具,用于企业级Linux部署的精简和高效管理。全书分为三部分。第1部分介绍系统管理基础知识和技术,包括在本书中用于自动化以及包管理和高级系统管理等的工具Ansible。第二部分介绍如何确保一致性和可重复性仍然是Linux服务器环境的核心方面,从而促Linux服务器环境的可伸缩性、再现性和高效性。第三部分介绍企业中Linux服务器的日常管理,将探讨如何使用Ansible和其他工具来实现这些管理目标。第四部分将带你亲身体验安全基准并介绍如何在企业中应用、实施和审计安全基准的实例。
每满80减40 MLOps实战:机器学习模型的开发、部署与应用
MLOps实战:机器学习模型的开发、部署与应用
(英)马克·特雷维尔(Mark Treveil);(美)the Dataiku Team
¥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。
每满80减40 CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
陈祥琳
¥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。
每满80减40 Linux内核观测技术BPF
Linux内核观测技术BPF
(美)大卫·卡拉维拉(David Calavera);(意)洛伦佐·丰塔纳(Lorenzo Fontana)
¥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。 
每满80减40 强化学习:原理与Python实现
强化学习:原理与Python实现
肖智清
¥57.85
第1章:介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用,并给出完整的编程实例。 第2~9章:介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型,覆盖了所有主流强化学习理论和算法,包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序,使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。 第10~12章:介绍了多个热门综合案例,包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法,包括AlphaGo的改版AlphaZero。
每满80减40 写给 青少年的人工智能 实践
写给 青少年的人工智能 实践
核桃编程 著
¥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。
每满80减40 自然语言处理Python进阶
自然语言处理Python进阶
(印)克里希纳·巴夫萨(Krishna Bhavsar)
¥38.35
第1章教你使用内置的NLTK语料库和频率分布。我们还将学习什么是WordNet,并探索其特和用法。 第2章演示如何从各种格式的数据源中提取文本。我们还将学习如何从网络源提取原始文本。*后,我们将从这些异构数据源中对原始文本行规范并构建语料库。 第3章介绍一些关键的预处理步骤,如分词、词干提取、词形还原和编辑距离。 第4章介绍正则表达式,它是*基本、*简单、*重要和*强大的工具之一。在本章中,你将学习模式匹配的概念,它是文本分析的一种方式,基于此概念,没有比正则表达式更方便的工具了。 第5章将学习如何使用和编写自己的词性标注器和文法规则。词性标注是一步句法分析的基础,而通过使用词性标记和组块标记可以产生或改文法规则。 第6章帮助你了解如何使用内置分块器以及训练或编写自己的分块器,即依存句法分析器。在本章中,你将学习评估自己训练的模型。 第7章介绍信息抽取和文本分类,告诉你关于命名实体识别的更多信息。我们将使用内置的命名实体识别工具,并使用字典创建自己的命名实体。我们将学会使用内置的文本分类算法和一些简单的应用实例。 第8章介绍高阶自然语言处理方法,该方法将目前为止你所学的所有课程结合到一起,并创建应对你现实生活中各种问题的适用方法。我们将介绍诸如文本相似度、摘要、情感分析、回指消解等任务。 第9章介绍深度学习应用于自然语言处理所必需的各种基本原理,例如利用卷积神经网络(CNN)和长短型记忆网络(LSTM)行邮件分类、情感分类等,*后在低维空间中可视化高维词汇。 第10章描述如何利用深度学习解决*前沿的问题,包括文本自动生成、情景数据问答,预测下一个*词的语言模型以及生成式聊天机器人的发。
每满80减40 会话式AI:自然语言处理与人机交互
会话式AI:自然语言处理与人机交互
杜振东;涂铭
¥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。
每满80减40 TensorFlow 2.0神经网络实践
TensorFlow 2.0神经网络实践
(意)保罗·加莱奥内(Paolo Galeone)
¥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。
每满80减40 持续测试
持续测试
陈磊 编著
¥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。
每满80减40 Linux从入门到精通
Linux从入门到精通
姚伟
¥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。
每满80减40 Python机器学习(原书第3版)
Python机器学习(原书第3版)
(美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka);(美)瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili)
¥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。
每满80减40 利用Python进行数据分析(原书第2版)
利用Python进行数据分析(原书第2版)
(美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney)
¥77.35
本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要。第2版针对Python 3.6行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 第2版中的主要更新包括: •所有的代码,包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7) •更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引 •更新pandas库到2017年的新版 •新增一章,关于更多高级pandas工具和一些使用提示 •新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
每满80减40 区块链:技术原理与应用实践
区块链:技术原理与应用实践
唐毅
¥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。
每满80减40 数字孪生实战:基于模型的数字化企业(MBE)
数字孪生实战:基于模型的数字化企业(MBE)
梁乃明,方志刚,李荣跃,高岩松
¥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。
每满80减40 快速开发(纪念版)
快速开发(纪念版)
史蒂夫·麦康奈尔(Steve McConnell)
¥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。
每满80减40 敏捷软件开发(珍藏版)
敏捷软件开发(珍藏版)
罗伯特·C·马丁(Robert C· Martin)
¥111.30
《敏捷软件发(珍藏版)》作为敏捷软件发的里程碑之作,重介绍了敏捷软件发的原则、模式和实践。全书共6部分30章4个附录,以场景化方式阐述了什么敏捷软件发的核心,强调了工程实践是敏捷软件发的重要基石。本书的写作风格诙谐幽默,巧妙地通过通俗易懂和画面感十足的的表述漫画来帮助读者理解可能枯燥晦涩的专业技术要。 《敏捷软件发(珍藏版)》适合真正想要通过敏捷方式来提升软件发技能以及及时交付软件价值的所有读者阅读和参考。
每满80减40 人人可懂的深度学习
人人可懂的深度学习
(爱尔兰)约翰·D·凯莱赫(John D· Kelleher)
¥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。
每满80减40 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
(法)奥雷利安·杰龙
¥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
每满80减40 深度实践OCR:基于深度学习的文字识别
深度实践OCR:基于深度学习的文字识别
刘树春
¥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。