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基于深度神经网络的遥感图像分割
￥28.50
遥感图像特定目标分割是遥感图像处理的研究热和重要方向。本书在分析遥感图像特定目标分割的关键性问题基础上，介绍基于目标特征建模和基于深度神经网络两种分割方法。其中，在目标特征建模方法中，重阐述了主动轮廓模型及改算法的原理和实现方法；在深度神经网络方法中，重讲述了全卷积神经网络、Encoder-Decoder架构和深度神经网络条件随机场三种典型算法。 本书适合作为从事遥感图像目标分割方法及应用研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。
现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树
￥83.85
决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型，其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现，将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛而作，旨在帮助读者系统且全面地了解决策树，并成功地将其用于工程实践。
白话深度学习与TensorFlow
￥44.85
基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。
移动App性能评测与优化
￥38.35
移动应用的使用量和重要性与日俱增，通过移动应用性能的评测与优化可以捕捉到移动应用所有的功能或者性能方面的问题。本书通过六个专题方向介绍腾讯公司在移动应用方面的实战经验，涉及内存、电量、流畅度、导航、网络优化和应用安装包瘦身。每个专题都有案例说明，重在讲述问题解决的思路，以及过程中碰到的问题。读者可以通过本书快速了解提升应用的思路与方法，造更加优秀的移动应用。主要内容有：第1章是内存篇，介绍了各种内存使用情况分析的方法和一些优化技巧。第2章是电量篇，从app层面到rom层面，从硬件测试方法到软件测试方法，结合多个案例多方面介绍电量测试的切和测试方法以及测试原理。第3章是流畅度篇，介绍了Android流畅度的测试和优化方法。第4章是导航篇，介绍了路线规划、语音播报这两个导航中*重要的模块的测试方法和经验。第5章是网络篇，重介绍提升上传速度和成功率、产品流量优化。第6章是应用安装包瘦身篇，结合一个瘦身实际案例介绍了当前常用的瘦身方法、瘦身工具以及瘦身过程中的技巧。第7章是工具篇，介绍腾讯公司发并源的工具，专门针对移动应用的性能评测与优化，可帮助读者真正应用到实际工作中。
跟老男孩学Linux运维:核心基础篇(上)(第2版)
￥90.35
本书从脉络上可分为五大部分。第壹部分为Linux门环境与基础（第0章~第4章），此部分着重介绍了新手需要了解的计算机核心硬件基础知识。第二部分为Linux目录结构与文件属性（第5章~第9章）。着重讲解的是Linux的目录结构与重要文件路径知识，Linux系统机启动核心知识，大量和文件、目录相关的核心命令讲解与实践，Linux系统文件类型、权限、用户、用户组、时间戳、软硬连等核心知识。 第三部分为中高级实战知识和技能篇（第10章~第15章）。着重讲解的是Linux系统各类特殊字符，正则表达式与三剑客知识，Linux系统12位权限，Linux系统定时任务，Linux用户管理知识与企业级用户管理项目案例。
智能物联网的存储器设计与实现
￥65.35
本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现，阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器，讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路；探讨了具有嵌式存储器的微控制器，用于多种互联网设备的智能控制；详述了用铁电RAM（FeRAM）、电阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技术制作神经形态存储器，用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容的存储器技术，包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
Python人脸识别:从入门到工程实践
￥44.85
内容简介 这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速门，而且适合有一定基础的读者迅速达到可以行工程实践的水平。 作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验，本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零始实现一个工程级别的人脸识别引擎。 全书一共8章： 第1章介绍了人脸识别的基础和常识； 第2-4章详细讲解了与人脸识别相关的数学、机器学习、计算机视觉、OpenCV相关的基础和算法； 第5章讲解了深度学习的原理以及使用Keras实现深度学习模型的方法； 第6章介绍了常用的人脸识别算法； 第7~8章详细讲解了人脸识别引擎的实现方法以及如何将做好的模型行工程化。
深度学习:主流框架和编程实战
￥38.35
本书是利用实例来讲解深度学习框架以及深度学习方法的综合性著作，介绍了四大深度学习框架（TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet），还详细介绍了调参、二次口的编程、迁移学习的模型等内容。
构建高可用Linux服务器(第3版)
￥51.35
本书是Linux运维领域公认的经典畅销书，是51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师的工具书！ 酒哥在Linux运维领域潜心实践近10年，一直在运维一线，技术和思维都紧跟时代的发展，非常清楚运维工程师们需要什么，应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶，同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来，就广受关注和好评，曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大*技术影响力的图书”和“受读者喜爱的原创图书”。笔者根据运维技术的发展和读者的反馈意见，不断地对书的内容行优化：更新了过时的技术；补充了*的内容；限于篇幅，部分内容作为电子版免费提供给读者在线阅读，从而使得这本书的内容更加完善。
PaddlePaddle深度学习实战
￥44.85
本书采用由简繁的原则撰写而成。我们希望本书能成为一名能带领读者领略PaddlePaddle精妙的精神导游。从较为简单的线性回归、逻辑回归到较为复杂的RNN数字识别、个性化推荐、云上部署等，本书结合若干实例，系统地介绍了PaddlePaddle的使用特。教会读者如何使用框架就像教会了读者一套外功拳法。然而本书不仅关注框架本身的细节用法，还非常注重基础知识和理论，目的是教会读者内功心法。书中既详细描述了神经网络的各个细节，也深讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深理解深度学习的精髓。本书共分为10章，每一章都包含理论介绍和对应的代码实现。
Docker技术入门与实战(第2版)
￥44.85
本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目。第2版参照Docker技术的新展对全书内容行了修订，并增加了第四部分专门介绍与容器相关的知名源项目，利用好这些源平台，可以更好地在生产实践中受益。
机器人操作系统ROS原理与应用
￥38.35
本书主要分析ROS的核心功能实现原理，探讨基于ROS的智能机器人软件系统优化发方法与实现技术。本书主要分为四部分：智能机器人发展现状和ROS基本框架;ROS核心功能包集实现原理及源码分析;基于ROS的服务、工业智能机器人发;ROS优化及智能机器人软件展望。
Web测试囧事
￥38.35
着重讲解Web测试中可能遇到的各种问题以及思考和解决思路。第1～4章，重介绍了Web测试中为关键的功能测试，并从发和测试技术、测试覆盖率、测试实践和业务需求4个方面分析了功能测试中Bug产生的原因及其解决思路。第5、6章详细介绍在Web测试中安全和性能测试实践，从思维和实践两个维度讲解。第7章详细介绍在行Web自动化测试过程中你可能遇到的各种问题，以及应对策略。第8章详细介绍移动Web测试需要行的实践与测试思路调整。第9章介绍了非功能性的其他测试。第10章通过介绍在需求澄清、测试环境管理和运维中的测试实践，阐述如何通过这几方面的测试活动提升产品质量。
嵌入式软件测试:方法、案例与模板详解
￥38.35
本书全面介绍嵌式系统软件测试的设计方法、流程和常用模板，并且以实际工作案例的方式，对测试方法和流程行详细介绍。本书分为三个部分，“方法篇”介绍嵌式测试的流程管理、配置管理，并介绍基本的应用场景，例如，基于业务的场景、探索式测试、任务驱动的测试等方法体系，以及基于思维导图实现嵌式测试的设计方法。“案例篇”以一个真实的嵌式测试项目为主线，从需求说明书始具体讲解嵌式软件测试的各个环节，包括测试计划、测试方案、测试用例、缺陷分析、测试报告等，多维度地介绍嵌式系统测试流程的细节实现。“模板篇”包含大量测试案例与模板详解，而且相关网站提供这些案例与模板的电子版，可供读者直下载参考使用。本书的特是：扎根嵌式系统，重突出，系统全面，实用性强。
机器学习算法(原书第2版)
￥65.35
与机器学习领域很多偏重于理论的书相比，本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上，侧重于介绍如何在Python环境下使用机器学习方法库，并通过大量实例清晰形象地展示了不同场景下机器学习方法的应用。从这个角度来说，本书是一本使机器学习算法通过Python实现真正“落地”的书，而这无疑将给想要或致力于机器学习应用的读者带来方法理解和实现上的巨大裨益。 书中所有实例都是用Python编写，使用了scikit-learn机器学习框架、自然语言工具包（NLTK）、Crab、langdetect、Spark（PySpark）、Gensim、Keras和TensorFlow（深度学习框架）。这些程序适用于基于Linux、和Windows系统的Python 2.7和3.3 版本。 本书主要面向希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家。
深度探索Vue.js——原理剖析与实战应用
￥132.30
本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。 全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue 2.x的发基础，第3章为Vue 2.x的组件发，第4章为Vue CLI发完全指南，第5章为Vue CLI项目实战，第6章为Vite Vue 3完全发指南，第7章为Vue 3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：Web前端发展史、Vue的诞生、Vue 2.x基础指令、Vue 2.x常用API、Vue 2.x组件系统、Vue 2.x组件化实战、Vue CLI脚手架搭建、Vue Router 3.x路由系统、Vuex 3.x状态管理系统、Axios网络插件、ElementUI框架、Vue 2.x综合项目实战、Vue 3.x基础语法、Vue 3.x组合式API、Vue 3.x响应式API、Vite脚手架、Vue 3.x函数式编程、Vue Router 4.x路由系统、Vuex 4.x状态管理系统、Pinia状态管理系统、ElementPlus框架、Vue 3.x的综合项目实战、Vue 2.x的响应式数据原理、Vue 3.x的响应式数据原理、虚拟DOM原理、Vue 2.x仿真实现、Vue 3.x仿真实现、Vue Router仿真实现和状态管理的高级原理。 书中包含大量应用示例，从基础门到阶发终渗透到原理和实现。书中的发示例基于VS Code发工具和Chrome浏览器实现，书中从框架基础到商城项目的实际发，分别通过Vue 2.x和Vue 3.x两套生态体系完整的阐述了如何使用Vue框架生态行完整的应用发，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为Vue框架初学者的门书籍，也可以作为行业在职前端程序员及培训机构的参考书籍。
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
￥51.35
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结，并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分（第6~7章）：详细介绍面向不完整数据的TS建模过程，随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题，并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分（第8章）：以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例，展现缺失值填补方法的现实意义。
工业大数据融合体系结构与关键技术
￥51.35
本书针对工业大数据的融合架构与关键技术行了研究，在对工业4.0、物联网和云计算行分析的基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据行了阐述，给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景，充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术，阐述了现有方法的利弊，分析了存在的问题，并提出了一系列创新的解决方案。
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
￥51.35
本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后，通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念，读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序，该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA，这是一个Python库，它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后，读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
深度强化学习理论与实践
￥62.30
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶；第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。 本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。
写给青少年的人工智能(Python版)
￥48.86
本书以通俗易懂的方式介绍人工智能的基础知识及其应用，采用案例的形式讲解，方便读者轻松阅读。 全书共5章，首先介绍人工智能的基础知识，然后从文本、图像、语音三方面介绍自然语言处理、图像处理、语音识别等人工智能研究领域，后通过实战案例让读者全面了解人工智能的应用。 本书适合有志于了解人工智能基础知识及应用的初、高中学生，也可以作为人工智能初学爱好者的学习资料。
