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μCOS-III内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
￥83.85
本书基于野火STM32全系列发板介绍uC/OS-III内核实现与应用发，全书分为两部分，第壹部分先教你如何从0到1把uC/OS-III内核写出来，从底层的汇编始讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现、如何支持多优先级、如何实现任务延时列表以及时间片等uC/OS的核心知识；第二部分讲解uC/OS-III内核组件的应用以及使用uC/OS-III行多任务编程。 本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域科技工作者的参考书，也适合相关专业的学生学习参考。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
￥44.85
本书主要用Python语言构建CNN,主要关注如何以*佳的方式利用各种Python和深度学习库（如Keras，TensorFlow和Caffe）来构建真实世界的应用程序。从构建CNN块始，基于*佳实践来指导你实现真实的CNN模型及解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。
机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
￥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题，总共分为10章。 第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术，并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题，并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术，使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书，同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考，帮助他们掌握机器学习相关的算法原理，并能通过专业工具平台快速搭建各类模型，构建机器学习的行业应用。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
￥57.85
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
AI安全之对抗样本入门
￥83.85
第1章介绍了深度学习的基础知识，重介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识。 第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境，虽然GPU不是必需的，但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。 第3章概括介绍了常见的深度学习框架，从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。 第4章介绍了图像处理领域的基础知识，这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。 第5章介绍了常见的白盒攻算法，从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。 第6章介绍了常见的黑盒攻算法。 第7章介绍了对抗样本在目标识别领域的应用。 第8章介绍了对抗样本的常见抵御算法，与对抗样本一样，抵御对抗样本的技术也非常有趣。 第9章介绍了常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS 2017对抗防御环境和轻量级攻防对抗环境robust-ml，通过这章读者可以了解如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗。
UML和模式应用(原书第3版)
￥42.90
本书英文版面世以来，广受业界专家和读者的好评，历经3个版本的锤炼，吸收了大量OOA/D的精华思想和现代实践方法。全书叙述清晰、用词精炼、构思巧妙，将面向对象分析设计的概念、过程、方法、原则和个人的实践建议娓娓道来，以实例为证，将软件的分析和设计的过程叙述得如逻辑推理一般，于细节处见真知。 本书是一本经典的面向对象分析设计技术的入门书，适用范围广泛，从初学者到有一定对象技术知识但希望进一步提高开发水平的中级读者，甚至是资深的专业人员，都可以从本书获益匪浅，同时，本书也适合作为高等院校相关课程的教材和各类培训班的辅导教材。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
￥59.40
本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
成功软件开发方法—由外到内开发实践指南
￥23.40
本书介绍由外到内的软件发方法，定义了利益相关者特定的分类和实用的方式。本书介绍了易用性以及实用的技术，以评估和改产品的快速有效部署、使用和支持的能力。本书还介绍了要与利益相关者的目标保持一致、用利益相关者的术语定义成功，应用由外到内的发技术和成功采用已验证的方法，增加成功的机会。 本书可供从事软件发工作的业界人员参考。
人件集——人性化的软件开发
￥31.85
《人件集:人性化的软件发》是人件领域中的经典著作，以专题的形式探讨了软件发中的人的因素。本书共分九个部分：部分介绍团队如何展工作以及如何为发更好的软件而更好地工作；第二部分涉及软件发人员的不同观；第三部分探讨团队组织和发的问题；第四部分探讨发者与其使用的工具之间的关系；第五部分针对提高软件质量提出了建议；第六部分着眼于软件可用性和用户界面设计问题；第七部分解释在用户界面设计和软件可用性方面的相同之处；第八部分探讨软件在沟通中涉及的一些话题；第九部分论述软件发中的组织文化。 本书的许多内容收自作者在多本知名计算机杂志的人件专栏文章。本书适合所有发并使用软件的设计人员、发人员和管理人员阅读。
自己动手制作软体机器人
￥77.35
软体机器人是机器人领域的新兴研究方向。软体机器人技术让机器人在非结构化、不稳定的环境下执行精巧、柔顺的操作任务成为可能。实现这一目标的关键在于使用柔性的材料 —— 硅胶、布料、气球、柔性塑料，以及它们的不同组合，并佐以神奇、新颖却又易于实现的创新思路。本书以通俗易懂的语言和快速上手的制作项目，向学生、发明家、创客介绍软体机器人技术及各种概念。 在本书中，你将会： 了解生物模型对软体机器人这一新兴领域带来的变革 探索新颖的材料和制造工艺在机器人领域内外的应用 寻找传统机器人机构设计的柔性替代方案 体验低成本、易实现的机器人制作项目 学习复杂项目的手工制作技巧 本书中介绍的项目涵盖了各种常用的工具使用及相关技术，包括单片机技术、3D印技术、模具加工与注塑技术等，这些工具和技术能让你轻松创造有趣的软体机器人和装备。
机器意识:人工智能如何为机器人装上大脑
￥65.40
生活对我们的“掌掴”有很多种形式。有时，它会十分暴力，出手就是重拳，比如爱人离世、罹患重病、离婚失业、重大意外等。有时，它会相对温和，比如嫉妒、孤独、怨恨、失败、失望和拒绝等。无论是哪种形式，有一都毫无疑问：它会伤害我们！我们大多数人都没有学习过如何应对生活中的那些艰难挑战。 本书基于纳承诺疗法，为你提供了一条有效应对的路径。你将学会： 如何处理痛苦的想法、感受、情绪和回忆 如何消除痛苦情绪对你的影响 如何以一种友好和支持的方式自我关怀 如何勇敢地面对丧失 如何一步步地重建你的生活 我们并不是等风暴平息才能启生活，而是本就一直生活在风暴中。在本书中，哈里斯将用自己的人生故事和临床实践告诉你如何跳出生活的陷阱，带着生活赐予我们的宝藏勇敢前行。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.40
本书视角独特，将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1）机器学习的软件工程方法：用软件工程（Software Engineering）中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发（TDD）方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境，以及开源算法包的大量实践应用案例等。2）机器学习全生命周期：书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路，以项目需求为起点，历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章，阐述充分，并且不是单纯地阐述理论，而是重在实践。同时，聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3）提出机器学习是一门实验学科：书中有大量的工业实践代码，例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等，对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科，工具、方法和策略的重要性，并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解（梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化）等主题，而重在展现机器学习的实际应用，以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面，本书力求既贴近工程实践又不失理论深度，给读者良好的阅读体验。
Python深度学习:模型、方法与实现
￥77.40
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键概念，学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
￥53.40
内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
SPSS数据挖掘与案例分析应用实践
￥77.35
SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅深、循序渐、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生、MBA学员学习和参考。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
￥47.40
本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
分身:元宇宙艺术的打开方式
￥66.00
元宇宙作为真实世界的延伸与拓展，带来的巨大机遇和革命性作用毋庸置疑，而艺术与元宇宙碰撞所激发的火花，也是我们无法预料又值得期待的。本书以“分身”为线索，从哲学史、艺术史和科技史多个维度，对元宇宙的内涵及其与艺术的关联行了深浅出的分析。“分身”“元宇宙”“艺术”看似独立的三个关键词，在本书中以“主体”“载体”“方式”的角色，构筑了元宇宙艺术的完整世界观。 本书针对元宇宙的数字世界如何融合科学与艺术、元宇宙与每个人的元宇宙是一种怎样的关系、我们如何用艺术的方式元宇宙，以及元宇宙艺术如何形塑未来，展示了元宇宙艺术所构建的具有未来性的艺术生态共同体。
Linux内核分析及应用
￥51.35
本书由架构师亲力造，分享了他十多年后端发经验，特别是围绕Linux系统行的服务发经验。本书共8章,主要内容包括：第1章介绍Linux对程和线程的实现原理，并分析了Memcached和Nginx工作程池模型的实现；第2章介绍并发的概念以及Linux中的并发相关工具，然后分析常见源软件的并发问题；第3章介绍Linux是如何行内存管理的，分析了Memcached和Redis的内存管理机制。第4章介绍Linux系统对中断行的封装和实现；第5章介绍I/O的全过程，以及某些源系统中I/O相关调用的实现等；第6章介绍Linux文件系统的整体架构及核心概念，然后介绍ext4文件系统的特，以及TFS小文件系统的设计思路；第7章介绍Linux程隔离技术，以及Docker容器的部分实现；第8章介绍Linux网络层数据的流转过程,以及lvs如何在netfilter上定制，后分析了Nginx服务器socket监听初始化的过程。
生成对抗网络入门指南
￥44.85
本书是结合基础理论与工程实践的门型书籍，深浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。 本书主要内容： l?人工智能门知识与发工具 l?GAN的理论与实践 l?DCGAN，WGAN，cGAN等主流GAN衍生模型的介绍 l?文本到图像的生成与图像到图像的生成 多媒体与艺术设计领域中的GAN应用
Python3智能数据分析快速入门
￥77.35
内容简介 本书以Python相关技术为工具，讲解了如何基于机器学习等AI技术行智能数据分析。 作者在Python数据挖掘与分析领域有10余年的工作经验，对AI技术驱动的智能数据分析有非常深的研究。本书面向没有Python编程基础和AI技术基础的读者，由浅深地提供了系统的Python智能数据分析的技术和方法。 全书共9章，从逻辑上可分为两个部分： 第壹部分：Python编程基础（1~4章） 这部分详细介绍了从事Python编程需要掌握的各种基础知识，包括发环境的搭建与配置，以及各种语法和常见Python库的原理和使用方法。 第二部分：智能数据分析（第5~9章） 这部分对Python的数值分析库NumPy、数据处理库pandas、绘图库Matplotlib/Seaborn/Bokeh、机器学习与数据分析建模库scikit-lear等行了详细地讲解，包含数据读取、数据预处理、模型构建、模型评价、结果可视化等整个数据分析的过程，能指导读者快速门Python智能数据分析。
深度学习:核心技术、工具与案例解析
￥44.85
本书共10章，可分为3个部分：第1～2章为*部分，简介深度学习算法的发展历史和前沿技术简；第3～4章为第二部分，介绍深度学习主流框架；第5～10章为第三部分，主要为实践案例部分，结合应用场景使用深度学习技术解决相应问题，譬如语音识别器、聊天机器人、人脸识别器、对战机器人、推荐引擎构建等。
