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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。
机器学习入门:数学原理解析及算法实践
￥47.40
本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭人工智能领域的神秘面纱，走人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。
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。
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。
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。
企业级数据与AI项目成功之道
￥53.40
只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
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。
机器学习入门:Python语言实现
￥53.40
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
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。
机器意识:人工智能的终极挑战
￥59.40
自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
基于Linux的企业自动化实践:服务器的构建、部署与管理
￥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。
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。
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。
电路板设计与开发——Altium Designer应用教程
￥41.86
《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》详细介绍了基于Altium Designer软件的电路原理图设计和PCB图设计。全书由7章内容组成：第1章介绍了电路板设计的基础知识，包括电路板设计的基本概念、电路板的发展过程、电路板设计软件Altium Designer和国际著名半导体公司等。第2章介绍了电路原理图的设计，包括原理图参数的设置方法、原理图设计的基本方法、原理图的处理方法和元件库文件的编辑方法等。第3章介绍了PCB图的设计，包括PCB图的基础知识、PCB图环境参数的设置和PCB图设计的详细步骤。第4章介绍了PCB图的高级操作和检查。第5章介绍了PCB图封装的设计。第6章介绍了电路的仿真技术，包括电路仿真的基础知识、仿真原理图的设计和仿真电路的应用实例等。第7章介绍了电路板设计的实验内容，包括原理图设计的实验、PCB图设计的实验和电路仿真的实验。 《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》既可以作为高等院校电子类相关专业的教材，也可以作为硬件工程师等电子工程技术人员行自学或参考的书籍。
机器学习实战:模型构建与应用
￥77.40
本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。
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。
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。
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。
强化学习:原理与Python实现
￥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。
