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游戏开发实战宝典
￥69.90
本书讲解了目前移动端游戏发用到的关键技术，主要包括前端和后端两部分内容。然后结合前端与后端的这些技术给出了几个实战项目的设计以及实现方法。 对于前端部分，首先介绍了目前应用广泛的基于HTML5和Unity游戏前端的编程技术，然后介绍了游戏引擎的主要功能，后介绍了作者发的基于HTML5的游戏前端发框架的使用方法。 对于后端部分，首先介绍了Netty的主要功能，然后给出了作者发的基于Netty的游戏后台框架的使用方法。本书介绍的后台长连框架不仅适用于Netty，而且还适用于很多适合该框架所引的编程模型的其他框架，比如Spring boot的WebSocket或Python框架。 在本书的后部分，比较详细地讲解了基于前端和后端这两个框架之上的游戏发实战项目。同时还介绍了一个可以和这两个框架配合使用的自动生成代码的脚本工具——TreeBranch。同时，实战部分还讲解了游戏框架以及实战项目里所涉及的设计原则与模式，同时展示了作者的设计思路。 本书适用于从事游戏编程从业人员，也适用于有经验的发人员参考，通过阅读本书去扩展自己的设计思维。
电路板设计与开发——Altium Designer应用教程
￥41.86
《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》详细介绍了基于Altium Designer软件的电路原理图设计和PCB图设计。全书由7章内容组成：第1章介绍了电路板设计的基础知识，包括电路板设计的基本概念、电路板的发展过程、电路板设计软件Altium Designer和国际著名半导体公司等。第2章介绍了电路原理图的设计，包括原理图参数的设置方法、原理图设计的基本方法、原理图的处理方法和元件库文件的编辑方法等。第3章介绍了PCB图的设计，包括PCB图的基础知识、PCB图环境参数的设置和PCB图设计的详细步骤。第4章介绍了PCB图的高级操作和检查。第5章介绍了PCB图封装的设计。第6章介绍了电路的仿真技术，包括电路仿真的基础知识、仿真原理图的设计和仿真电路的应用实例等。第7章介绍了电路板设计的实验内容，包括原理图设计的实验、PCB图设计的实验和电路仿真的实验。 《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》既可以作为高等院校电子类相关专业的教材，也可以作为硬件工程师等电子工程技术人员行自学或参考的书籍。
数字化人机工程设计
￥68.60
数字化人机工程学是一门融合人体学、工程学、环境学、社会学和IT技术(含虚拟现实技术)的相关理论、方法及研究成果，为适应数字化设计制造领域在虚拟人机环境系统下行人机工效量化分析的迫切需要而发展起来的综合性学科。 全书共12章。第1章为数字化人机工程学概论；第2章介绍了人体特性参数(形态几何参数、物理参数、生理参数、电特性参数和振动特性参数等)；第3章介绍了人体的感知特征等；第4章介绍了人机系统作业空间、作业设施和人机界面的设计原理与原则；第5章介绍了人机环境系统的热舒适、振动舒适、光照和噪声等设计原则；第6章介绍了数字化虚拟人体模型及其建模方法；第7章介绍了数字化虚拟人运动模型建模与控制技术；第8章介绍了数字化虚拟人机工效的评价方法；第9章介绍了人机环境设计评估方法与标准规范；第10章介绍了面向数字化产品发的数字化人机工程设计系统的基本要求、系统体系结构与工作流、系统构建策略与技术路线等；第11章介绍了载运工具汽车的概念设计(驾驶室空间设计、热舒适性设计等)，以及拖拉机的驾驶室空间设计和振动舒适性设计；第12章介绍了DELMIA软件的应用案例。 《数字化人机工程设计》可以作为高等学校制造业设计制造类(机械工程、工业设计、载运工具装备设计等)专业的本科高年级、研究生的人机工程设计教材，也可供工业工程专业领域的工作者，以及从事人机环境系统研发、生产运作与管理等工作的技术人员和管理人员学习参考。
SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)
￥68.60
这是一本精解SPSS统计分析基础门与应用的教材，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。 全书共14章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等；第14章介绍如何使用SPSS行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、SPSS数据挖掘、建模注意事项。每章有教学重提示，章后有“知识总结与练习题”，帮助读者增强学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。
会话式AI:自然语言处理与人机交互
￥51.35
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章，分为三大部分： 第壹部分 基础篇（第1-2章） 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇（第3-8章） 这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇（第9-12章） 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。
Linux集群之美
￥59.40
全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
深度实践OCR:基于深度学习的文字识别
￥57.85
这是一部融合了企业界先工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础始构建OCR算法。 全书共10章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础知识； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容行一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法； 第10章介绍了一些版面分析方法。
MLOps实战:机器学习模型的开发、部署与应用
￥47.40
本书分为三部分。第1部分介绍MLOps主题，深探讨了它是如何(以及为什么)发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。 第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型发、生产准备、生产部署、监测和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。 第三部分提供了MLOps的具体示例，以便读者了解MLOps在实践中的设置和含义。
强化学习:原理与Python实现
￥57.85
第1章：介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。 第2～9章：介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序，使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。 第10～12章：介绍了多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法，包括AlphaGo的改版AlphaZero。
RPA智能机器人:实施方法和行业解决方案
￥51.35
这是一部为企业应用RPA智能机器人提供实施方法论和解决方案的著作。 作者团队RPA技术、产品和实践方面有深厚的积累，不仅有作者研发出了行业领先的国产RPA产品，同时也有作者在万人规模的大企业中成功推广和应用国际*有名的RPA产品。本书首先讲清楚了RPA平台的技术架构和原理、RPA应用场景的发现和规划等的理论知识，然后重讲解了人力资源、财务、税务、ERP等领域的RPA实施方法和解决方案，具有非常强的实战指导意义。 全书从逻辑上分为三个部分： 基础篇（第1章） 简单介绍了RPA的定义、产生背景、发展历程、优势、适用场景、行业生态，以及主流RPA平台的技术架构和原理，能帮助读者快速掌握RPA的基础知识。 方法论篇（第2章） 重讲解了企业应该如何去发现适合应用RPA的业务场景和业务流程、如何对识别出的RPA流程行评价和分析、PoC的几种方式、CoE组织的建立，以及RPA发和落地的通用管理理论。 实战篇（第3~5章） 详细讲解了RPA智能机器人在人力资源、财务、税务、ERP等领域的各种场景和业务中的实施方法论和解决方案，包含大量的典型案例。
C# 8.0核心技术指南(原书第8版)
￥167.40
本书全方位地介绍了 C# 的语言特性。在内容上，它兼顾了各种类型的读者。对于初学者，本书不论是介绍基本的语法，还是介绍高级的语言特性，都采用了讲解和示例结合的方法。而对于经验丰富的读者，本书的每一章都详尽而系统，是的案头参考书。 本书在前一版的基础上行了大量的修订工作。不但将既有的内容和范例全部迁移到 .NET Core 之上，对 C# 8.0 与 .NET Core 3.x 提供的新特性行了详细的介绍，还在部分示例中专门对编写跨平台运行的程序的技巧或陷阱行了说明。可以说，本书从内容上涵盖了目前 C# 与 .NET Core 全新正式发行版的内容。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
￥53.40
本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
企业级数据与AI项目成功之道
￥53.40
只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
￥59.40
内容简介 这是一部指导读者在Serverless 架构下发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。 本书由阿里巴巴官方出品，来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具技术负责人联合撰写，全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验，得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。 具体内容上，本书主要包含如下几个方面： （1）Serverless架构基础 详细介绍了Serverless架构的概念、特和应用场景，Serverless架构下的应用发、部署的流程和方法，以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署，这些都是在Serverless架构下发和部署应用的基础知识。 （2）机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用 详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合，为读者在Serverless架构下发机器学习应用下基础。 （3）Serverless架构下的机器学习项目实战 首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化，为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引；然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、发、部署到运维的全流程。 （4）Serverless应用性能优化 总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验，比如冷启动的优化方案、发注意事项等。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(第2版)
￥59.40
本书将读者耳熟能详的《西游记》故事与常见、易懂的人工智能应用案例相结合，用一个个小故事来解读人工智能，在轻松愉快中学到知识，在解决一个个问题的成就感中树立信心，在由浅深的一个个实践操作过程中逐步形成对人工智能的基本认知。
深度强化学习:学术前沿与实战应用
￥65.35
本书共分为四篇，即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅深、通俗易懂，涵盖经典算法和近几年的前沿技术展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现，旨在理论与实践相结合，让读者学有所得、学有所用。 *篇（包含第1～3章）主要讲解深度强化学习基础，侧重于单智能体强化学习算法，相对简单，有助于初级读者理解，同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。 第二篇（包含第4～5章）主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解，从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析，以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时，还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。 第三篇（包含第6～7章）扩展到多任务场景，称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识，随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。 第四篇（包含第8～11章）主要讲解深度强化学习的实际应用，涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解，培养读者跨领域解决实际问题的能力，以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。
基于Linux的企业自动化实践:服务器的构建、部署与管理
￥77.40
本书提供了一系列有价值的过程、方法和工具，用于企业级Linux部署的精简和高效管理。全书分为三部分。第1部分介绍系统管理基础知识和技术，包括在本书中用于自动化以及包管理和高级系统管理等的工具Ansible。第二部分介绍如何确保一致性和可重复性仍然是Linux服务器环境的核心方面，从而促Linux服务器环境的可伸缩性、再现性和高效性。第三部分介绍企业中Linux服务器的日常管理，将探讨如何使用Ansible和其他工具来实现这些管理目标。第四部分将带你亲身体验安全基准并介绍如何在企业中应用、实施和审计安全基准的实例。
Linux内核观测技术BPF
￥51.35
本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
机器学习编程:从编码到深度学习
￥59.40
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的，适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
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。
AI嵌入式系统:算法优化与实现
￥59.40
本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
