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图神经网络:基础、前沿与应用
￥114.43
本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的展情况。 本书适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
Flink核心技术:源码剖析与特性开发
￥70.34
本书主要分为两部分。部分以核心概念和基本应用为脉络，介绍了Flink的核心特性（如检查机制、时间与窗口、shuffle机制等），部署，DataStream API、Dataset API、Table API的应用，运行时的原理等内容，每一章先对概念做基本的介绍，然后基于应用实例详细分析Flink的设计思想和源码实现。第二部分基于对原理的理解，手把手教读者如何行定制化的特性发和性能提升，能够让读者对Flink的理解有质的飞跃。这一部分内容来自作者大量的工作实践，所引用例均源自企业级的真实需求，能够解决非常复杂的现网问题。
拥抱开源(第2版)
￥51.07
本书深阐释了自由软件如何成为源软件以及如何销售源软件。本书从源如何彻底改变软件的编写方式、合作方式、沟通方式、组织结构以及商业价值等多个方向展论述。内容涉及源所创造的机会和随之而来的挑战，公司如何创造商业模式来成功地销售“自由”软件，如何从创建社区到销售商业产品应用源发模式，审视与源项目和产品管理及许可相关的重要问题，以及源原则如何更广泛地适用于DevOps和其他组织实践。 本书不仅适合对源软件感兴趣的人员、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，而且适合作为高等院校相关专业的源教育通识读物。
AI芯片:科技探索与AGI愿景
￥127.36
本书旨在从创新的角度探讨AI芯片的现状和未来，共分9章。第1章为概论，介绍大模型浪潮下， AI芯片的需求与挑战。第2章、第3章分别介绍实现深度学习AI芯片的创新方法与架构，以及一些新兴的算法和思路。第4章全面介绍半导体芯片产业的前沿技术，包括新型晶体管、集成芯片、分子器与分子忆阻器，以及印类脑芯片等。第5章~第8章分别探讨用化学或生物方法实现AI、AI在科学发现中的创新应用、实现神经形态计算与类脑芯片的创新方法，以及具身智能芯片。第9章展望未来的 AGI芯片，并探讨相关的发展和伦理话题。 本书可供 AI和芯片领域的研究人员，工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，以及创投从业者参考，也可供AI、集成电路、计算机等相关专业的本科生、研究生和教学工作者，以及所有对AI芯片感兴趣的读者阅读。
智能电网及其安全工程技术分析
￥19.99
本书对智能电网环境下各个实体进行了分析，论述了各个实体在机密性、完整性等方面存在的问题，可很好地满足相关人才的学习需求。
全球移动互联网产业重点领域专利分析研究
￥11.40
本书从专利分析的基本理论入手，对专利分析和移动互联网的基本定义、*新技术路线等进行研究。重点通过对若干技术领域的技术跟踪分析，得到各主要国家在移动互联网领域的研究侧重和标杆方案。*后，重点研究国内外科技部门对该产业的政策引导方向，并结合前文的研究结果，从技术创新路线、科技创新管理等角度，对产业发展提出针对性较强的政策建议。
OpenAI API接口应用实战
￥69.30
OpenAI API是一个为发者、企业和研究者造的平台。通过这个API，用户可以轻松地融合和应用最前沿的AI技术，而无须独立训练模型或构建复杂的支持系统。这种便利性不仅加速了各类自然语言处理任务的实现（如文本创作和问答系统），还大大降低了发和运营的成本。随着对OpenAI不断地行研究和优化，API用户始终能够享受到最新的技术成果。此外，API还为各个行业的创新者辟了新的可能性，并助力各种新应用和服务的诞生。总之，OpenAI API不仅推动了AI技术的广泛应用，还为广大用户提供了一种简单、高效的方式来探索和实现AI的潜能。 本书分4篇，共19章，涵盖的主要内容有OpenAI API的基础知识、OpenAI API详解，使用OpenAI API实现智能问答、在线客服、教育辅导、编程助手、情感咨询、心理咨询、内容创作、旅行规划、法律咨询、多语言翻译、市场分析、文献检索等功能，发工作准备、聊天机器人实战、AI绘画系统实战、AI文本审核系统实战，以及OpenAI API展望等。 本书内容详尽，原理论述简单明了，案例丰富，可读性强，特别适合有发基础的后端Java 发人员阅读，也可供其他后端发语言的从业者借鉴。本书还适合需要了解最新ChatGPT技术的发人员阅读。
人工智能原理与应用教程
￥69.80
本书重点梳理人工智能基础理论知识体系,突出基础性、*性、前沿性和实践性 特点,以机器学习和优化方法基本原理为主线,结合典型工程应用循序渐进地为读者 构建从“0”到“1”的知识体系,指引读者快速掌握应用系统开发和环境应用。 针对传统 人工智能教材缺乏数学原理与模型代码即刻印证的问题,本书给出人工智能基础理论 深入浅出的描述,选用精简的案例呈现模型代码,带领读者轻松、快速掌握人工智能的 核心思想。 本书每章*后配有一定量的课后作业,可以作为机电类本科生、研究生入门级教 材和教学参考书,同时也可供工程技术人员和对人工智能感兴趣的读者参考。
Axure RP10原型设计完全自学一本通
￥69.30
本书内容浅显易懂，简明扼要，从交互设计动画制作的基础知识出发，详细讲述了如何使用AxureRP 10制作交互设计动画，大部分知识点配有实例操作，使得学习过程不再枯燥乏味。本书内容章节安排如下。第1章 熟悉Axure RP 10。本章主要介绍了Axure RP 10的主要功能，Axure RP 10的下载、安装、汉化与启动，Axure RP 10的工作界面，自定义工作界面，使用Axure RP 10的帮助资源，查看视图，使用标尺，参考线，显示栅格，设置遮罩和对齐/分布对象等内容，帮助读者快速熟悉Axure RP 10软件。第2章 Axure RP 10的基本操作。本章主要介绍了文件的新建和存储、文件的打开与导入，以及自动备份、还原与恢复操作等内容。第3章 页面的管理。本章主要包括了解站点、管理页面、编辑页面、自适应视图、图表类型、创建流程图、组合对象、锁定对象和隐藏对象等内容。第4章 使用元件。本章详细介绍了每种元件的使用方法和技巧，以及钢笔工具的使用方法，并对元件在实际原型设计中的应用技巧进行了讲解。第5章 元件的属性和样式。本章主要介绍了Axure RP 10中元件的属性，以及应用元件样式的方法和技巧，同时详细介绍了设置各种样式的方法。第6章 母版与第三方元件库。本章主要介绍了母版的创建和使用方法，以及第三方元件库的创建和使用方法。第7章 简单交互设计。本章主要介绍了向元件中添加各种交互效果的方法和技巧，并详细介绍了各种参数的设置操作，同时还对交互样式的设置方法和技巧进行了讲解。第8章 高级交互设计。本章主要介绍了Axure RP 10中变量、表达式、中继器的基本操作，以及函数的相关知识。第9章 团队合作。本章主要讲解了团队项目的创建、编辑、发布，以及团队项目的检入和检出等内容。第10章 发布与输出。本章主要介绍了Axure RP 10中的几种生成器，以生成不同格式的原型设计供客户查看。第11章 设计制作PC端网页原型。本章介绍了运用Axure RP 10绘制PC端网页原型设计实例。第12章 设计制作移动端网页原型。本章介绍了运用Axure RP 10绘制移动端网页原型设计实例。
PyTorch自然语言处理入门与实战
￥51.14
运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习！ 这是一本兼顾理论基础和工程实践的门级教程，基于 PyTorch，揭示自然语言处理的原理，描绘经典学术研究脉络，通过实践与项目展现技术与应用的细节，并提供可扩展阅读的论文出处。
计算机网络抢分攻略 真题分类分级详解
￥25.54
本书面向参加计算机相关专业的硕士研究生招生考试（以下简称计算机考研）的考生，以全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础（以下简称全国统考）的考试大纲中“计算机网络”部分的内容为依据，在研究、分析全国统考和院校自主命题考试的历年真题及其命题规律的基础上编写而成。 本书就全国统考的考试大纲行了深解读，提供了应试策略，并根据“计算机网络”所涉及考的知识体系分章讲解，每章以“知识分类 经典例题精解”的形式，剖析了常考题型、命题特及解题方法，帮助考生掌握解题思路与解题技巧。此外，章末提供了“过关练习”，供考生行自测练习。本书还提供了面向“计算机网络”的2套全真模拟题，供考生实战演练。 本书适合参加计算机考研（包括全国统考和院校自主命题考试）的考生备考学习，也适合作为计算机相关专业学生的学习用书和培训机构的辅导用书。
软考直通车:系统集成项目管理工程师高频考点与应试专题
￥55.30
2024年1月，软考中项出版了第3版官方教程，其中新增了很多内容。对于考生而言，最直的问题就是，面对内容的更新，该如何高效地复习和备考？ 为了解决此问题，也为了帮助考生顺利通过软考中项，拿到证书，以及帮助读者深刻领悟项目管理精髓，能够学以致用，作者编写了本书。本书分为认知篇、知识精讲篇和应试专题篇。认知篇首先介绍软考相关基本信息，然后分析软考中项各科目的考试特及备考策略，最后论述对学习本质的理解，也就是对“认知”的认知。知识精讲篇主要通过分析软考命题的规律，从官方教程中提炼出重考，为考生减负。应试专题篇主要通过让考生刻意练习，做到举一反三、触类旁通，能答对题拿到分。 本书适合所有参加软考中项的考生使用，也可以作为项目管理人员的参考用书。
Kafka源码解析与实战
￥47.00
本书系统介绍Kafka的实现原理和应用方法，并介绍Kafka的运维工具、客户端编程方法和第三方集成方式，深浅出、图文并茂、分析透彻。本书共10章，主要内容包括：第1章介绍Kafka诞生的背景和主要涉及目标。第2章介绍Kafka的基本组成、拓扑结构以及内部的通信协议。第3章介绍BrokerServer及内部的模块组成。第4章介绍BrokerServer内部的九大基本模块。第5章介绍Broker的控制管理模块。第6章介绍Topic的管理工具。第7章从设计原则、示例代码、模块组成和发送模式四个方面介绍有关消息生产者的相关知识。第8章介绍两种消费者：简单消费者和高级消费者。第9章介绍Kafka的典型应用，包括与Storm、ELK、Hadoop、Spark典型大数据系统的集成。第10章介绍了一个综合实例，描述Kafka作为数据总线在安防整体解决方案中的作用。
机器学习(第2版)
￥53.90
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。 本书深浅出、内容全面、案例丰富，每章都提供Python程序代码和习题，供读者巩固所学知识。另外，本书还为读者提供了配套的微课视频。
渗透测试理论与实践
￥69.30
"本书是一本面向网络安全初学者的门和实战指南。本书以精心挑选出来的11台Vulnhub靶机为核心，全面分析并介绍了渗透测试的思路、流程以及在每个测试环节所涉及的主要知识和操作方法。全书共分为4篇15章，前两篇主要介绍了渗透测试的流程、概念和方法，第3、4篇主要介绍了SQL注、文件上传、文件包含这3种主流的Web安全漏洞。 本书的**特色是理论与实战深结合，尤其是在前两篇，都是通过对靶机实战从而引出了所要介绍的知识。经过实践验证，这是一种对初学者比较友好的讲解方式，便于读者快速理解渗透测试的思路和流程。后两篇则是在此基础上的阶，需要读者先从代码层面理解Web漏洞的产生原因，再而通过对靶机实战掌握其应用方法。 本书的读者对象包括网络安全爱好者、职业技能大赛和CTF比赛的参赛队员，以及希望通过实战项目提升技能的专业人士。同时，本书也适合作为高等院校相关专业的教材及教学参考书。"
Python数据分析与挖掘实战
￥35.90
本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，可帮助读者巩固所学的内容。 本书可作为“1 X”证书制度试工作中的大数据应用发（Python）职业技能等级（高级）证书的教学和培训用书，也可作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，还可作为数据挖掘爱好者的自学用书。
Bootstrap基础教程
￥35.90
Bootstrap是一个基于HTML5和CSS3的前端发框架，它现成可用的HTML标记、CSS样式、JavaScript插件，极大地提高了Web前端界面的发效率。目前，它已成为了前端设计领域流行的辅助技术。 本书共分8章，围绕Bootstrap 4框架的使用，讲述了Bootstrap 4框架中各类排版元素，表单、表格、列表、图片、导航等各类CSS组件和轮播、对话框、下拉菜单、滚动监听等JavaScript插件。前7章都有丰富的实例，第8章是一个综合案例。此外，个账实训案例均配有微课视频。
智能控制与强化学习
￥89.50
在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先值迭代框架下迭代策略的稳定性行全面深的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次，基于迭代历史信息，提出一种新颖的收敛速度可调节的值迭代算法，有助于加快学习速度、减少计算代价，更高效地获得非线性系统的最优控制律。结合人工智能技术，对无模型值迭代评判学习控制的发展前景也行了讨论。 本书内容丰富、结构清晰、由浅深、分析透彻，既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书，又可供相关领域的技术人员使用。
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。
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。
