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深入浅出系统虚拟化:原理与实践
￥34.65
本书是一本论述系统虚拟化原理与实践的专业图书。全书分为6章,第1章概述系统虚拟化的基本 概念、发展历史、趋势展望、主要功能和分类,以及目前典型的虚拟化系统,并介绍openEuler操作系统的虚 拟化技术。第2~4章分别介绍系统虚拟化的三大组成部分: CPU 虚拟化、内存虚拟化和I/O 虚拟化的相 关原理,并配备相应实验便于读者理解。第5章介绍基于ARMv8的鲲鹏虚拟化架构,并概述其CPU、中 断、内存、I/O 和时钟虚拟化的基本原理。第6章结合代码讲解轻量级虚拟化平台StratoVirt的基本原理 和技术特,读者可以跟随本书从零始造一个具备基本功能的轻量级虚拟化平台。 为便于读者高效学习、深掌握系统虚拟化的基本原理,本书的源代码及安装运行说明均保存于 GiantVM 和 StratoVirt源社区。后续将通过源社区行代码更新和线上交流。 本书可作为相关领域工程技术人员的参考书,也可作为高年级本科生和研究生的学习用书,还可作为 对虚拟化技术感兴趣的爱好者的自学用书。
嵌入式系统技术应用与开发
￥29.90
本书按照*新的教学改革要求，依托电子信息工程技术骨干专业建设和课程研究项目成果行编写，突出嵌式系统项目发和应用能力的培养。主要内容包括嵌式系统概述、ARM嵌式微处理器、嵌式操作系统、Android Studio发环境、嵌式应用程序发和嵌式系统硬件发。本书基于Android Studio发环境，从初学者的角度出发，循序渐地针对嵌式应用程序发行了介绍，并提供了大量的Android应用项目发实例。 本书可作为高等职业院校电子信息类、物联网类、人工智能类专业高年级学生的教材，也可作为工程技术人员行嵌式系统发的参考书。
MATLAB 2020 数学计算从入门到精通
￥79.90
《MATLAB 2020数学计算从门到精通》以MATLAB 2020为基础，讲解数学计算的各种方法和技巧。全书共9章，主要内容包括MATLAB基础数学计算、MATLAB基础知识、概率分布、方差分析及回归分析、集合、积分计算、方程组的求解、大地测量学和形态学图像处理。本书覆盖数学计算的各个方面，实例丰富而典型，指导读者有的放矢地行学习。 《MATLAB 2020数学计算从门到精通》既可作为MATLAB初学者的门用书，也可作为工程技术人员、本科生和研究生的学习用书。 《MATLAB 2020数学计算从门到精通》附赠340分钟的讲解视频，读者扫码即可在线观看，同时还附赠全部案例的程序源代码，读者也可自行下载（详见封底）。
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。
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。
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。
Java自然语言处理(原书第2版)
￥51.35
本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的，然后探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后，读者将始对不同的输和任务执行NLP，例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP，以及其他内容。在本书的*后，读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
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。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
￥59.40
这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
￥47.40
本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
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。
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。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
￥53.40
这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
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。
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。
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。
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。
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。
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。
