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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。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
￥53.40
本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
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鸿蒙HarmonyOS手机应用开发实战
￥104.30
华为自主研发的HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。借助HarmonyOS全场景分布式系统和设备生态定义全新的硬件、交互和服务体验。本书采用新的HarmonyOS 2版本作为基石，详细介绍如何基于HarmonyOS行手机应用的发，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、任务调度、公共事件、通知、剪切板、Java UI、JS UI、多模输、线程管理、视频、图像、相机、音频、媒体会话管理、媒体数据管理、安全管理、二维码、通用文字识别、蓝牙、WLAN、网络管理、电话服务、设备管理、数据管理、原子化服务、流转等多个主题。本书列举了大量解决实际问题的案例，具有很强的前瞻性、应用性、趣味性。 本书主要面向的是对移动应用或HarmonyOS应用感兴趣的学生、发人员、架构师。
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习
￥41.30
Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员行相关内容的学习与发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、发环境和作者答疑服务。 本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法；后通过经典的鸢尾花分析实例，回顾前面的学习内容，实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。 本书采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，示例丰富，适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。
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。
GraphQL实战——写给全栈工程师们
￥39.90
《GraphQL实战——写给全栈工程师们》以当下流行的移动互联网应用发为切，结合作者多年的前后端实际架构经验，针对目前互联网上程序员们对GraphQL的疑问和误解，并辅以业界真实案例，对前后端设计中的难要分别加以介绍。在前端，本书重讲述了如何提升用户体验和响应速度；在后端，主要讲解了在高并发海量数据环境下的设计与优化；*后，还介绍了如何让GraphQL与大数据平台整合来训练机器学习模型。 《GraphQL实战——写给全栈工程师们》内容涵盖前端、后端和大数据平台发，非常适合全栈程序员阅读，也可作为前端程序员、后端程序员、大数据工程师、算法工程师和技术型产品经理提升知识储备的参考书。
人工智能基础与进阶 第二版
￥49.90
人工智能是一门发展极其迅速且内容丰富的学科，其众多分支领域都值得大家去 探索和学习。 本书分为基础篇和阶篇两个篇章。 其中，基础篇内容包括了人工智能 的基本概念、人工智能的发展历史、计算机与环境感知、简单几何形状的识别、人工智 能搜索算法；阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类、深度学习网络、感 知信息处理。 此外还有配合知识学习的课程实践，包括图形匹配以及微缩车倒车库 等实验。 本书与《人工智能基础与阶（犘狔狋犺狅狀编程）》共同形成一套适合人工智能初 学者的教材，同时也适合广大对人工智能相关领域感兴趣的读者
SolidWorks基础与实战教程
￥48.30
本书针对SolidWorks软件，系统地介绍了草图绘制、特征设计、装配体设计、工程图设计等方面的功能。内容安排上采用由浅深、循序渐的原则。在具体写作上，首先介绍相应章节的基础知识，然后利用一个内容较全面的范例来使读者了解具体的操作步骤，该操作步骤翔实、图文并茂，引领读者一步一步完成模型的创建，使读者既快又深地理解SolidWorks软件中的一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SolidWorks自学教程和参考书籍，也可作为大专院校计算机辅助设计课程的实训教材。随书附线上教学资源，包括书中的实例素材文件和操作视频录像文件。
SolidWorks 2021产品设计标准教程(实战微课版)
￥48.86
全书共11章，包括SolidWorks 2021操作基础、基本建模命令、编辑命令、修饰命令、参数式零件 设计、装配体设计、工程图设计、钣金设计门、运动仿真门、综合实例、SolidWorks第三方插件简 介，其中，第三方插件和设计库方面的内容是本书特有的内容。 本书以短小的实例为基础，将SolidWorks的基本命令穿插实例中，深浅出，并为每个实例录制 了操作视频，引导读者快速掌握SolidWorks软件的应用。 本书编者根据多年的教学体会，结合机械公司一线岗位工作的经验，所选案例丰富，重突出，具 有很强的实用性。 本书既可作为理工类本科院校、高职高专院校机械专业学生的教材，也可作为培训机构的教材，还 可作为工程师自学的参考书。读者学完本书之后，能够独立行产品设计，也能运用SolidWorks第三方插 件设计标准件，并能制作机械动画。
Scrum精髓:敏捷转型指南
￥55.30
短短几年时间，Scrum跃升为敏捷*方法，在全球各地得以普遍应用。针对如何用好、用巧这个看似简单的框架，本书以通俗易懂的语言、条理清晰的脉络阐述和提炼出Scrum的精髓。全书共4部分23章，阐述了七大核心概念：Scrum框架，敏捷原则，冲刺，需求和用户故事，产品订单，估算与速率，技术债；五大角色：产品负责人，ScrumMaster，发团队，Scrum团队结构，经理：Scrum规划原则及四大规划活动：多层次规划、产品组合规划、产品规划和长期规划；冲刺四大活动：规划、执行、评审和回顾。 本书取自作者十多年的实践经验，对员工个体和管理层都具有重要的指导和参考意义，可以帮助企业导Scrum方法实现敏捷转型，从而在动态的商业环境中以积极的心态拥抱变化，做出优秀、卓越的产品，成就创业、守业、常青基业。
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。
自动控制原理(上)
￥39.90
本教材详细介绍了自动控制的基本理论和分析方法，分上、下册，本书是上册，共有7章，第1章深浅出地讲述了自动控制系统的一般概念；第2章介绍了控制系统的数学模型；第3~5章介绍了控制系统的3种分析方法：时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法；第6章介绍了控制系统的校正；第7章通过几个控制系统的应用示例，生动形象地阐述了控制系统原理，以一步加深读者对控制系统的理解和认识。同时，为方便理解和夯实相关知识，每章均配备有例题和习题。 本教材比较全面地涵盖了大学本科“自动控制理论”课程的内容，可作为高校自动化、电气工程及其自动化、机械工程及其自动化、热力工程、通信工程、电子信息工程等相关专业的“自动控制原理”课程教材，也可作为相关教师、自动化相关专业研究生、科技与工程技术人员的参考书。 本教材各章节内容的介绍基于MATLAB的控制系统计算机辅助分析与设计方法，需要读者有相应的MATLAB应用基础，以加强对课程的理解。
高能效类脑智能:算法与体系架构
￥59.40
什么是企业人力资源管理？ 企业为什么需要人力资源管理？ 谁是企业人力资源管理的*责任人？ 自己什么都不会，怎么做？ 用什么判断自己的工作过程、结果和方向是否正确？ 自己所学的专业不是人力资源管理，对做好人力资源管理工作有没有影响？ 自己是应届大学生，想从事人力资源管理工作，该从哪里始？ 自己工作几年了，现在想改行做人力资源管理工作，可以吗？ 未来想成为人力资源管理高管，现在该怎么做？ 作者历时五年，独立首创和首次公发布的“人力资源管理成熟度模型”，已经成为一个管理工具。它可以用来检查和评估企业的人力资源管理成熟度如何，也可以用来检查和评估人力资源管理从业人员的管理能力成熟到了什么水平。《老HR手把手教你搞定HR管理（初级版）：从有证书到会干活》是“人力资源管理成熟度模型”基础操作级的全部内容。 《老HR手把手教你搞定HR管理（初级版）：从有证书到会干活》有大量的企业实战案例，逐一讲解操作步骤和方法，以及法律依据与解决问题的思路，并提示了操作时的风险防范，适合于各种类型企业的员工管理。本书适合企业管理者和自主创业者阅读，也适合在校大学生作为配套的职业技能辅导书。
昆仑子牙练AI:人工智能从开发到实战
￥47.40
本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索，围绕人工智能技术的特色和应用，介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容，并通过大量实例帮助读者动手实践，掌握用AI解决实际问题的能力。
深入浅出联邦学习:原理与实践
￥47.40
全书共9章，分为4部分。 *部分 基础（第1～2章） 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。 第二部分 原理（第3～5章） 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。 第三部分 实战（第6～7章） 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践，并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展（第8～9章） 概述了联邦学习的形态、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。
可解释机器学习:模型、方法与实践
￥47.40
本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。
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。
