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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。
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。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
￥57.85
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
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TensorFlow机器学习(原书第2版)
￥77.40
本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。
纳米忆阻器与神经形态计算
￥53.40
本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
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。
大话统计学(溢彩实训版)——基于R语言+中文统计工具
￥97.30
“统计学”是兼具数学计算与图形可视化的课程，也是大数据、运筹学、数据挖掘、数据科学、统计计算、统计学习、机器学习、深度学习和人工智能等技术的基础学科。 目前学习统计学的难在于先学理论还是先学统计工具。统计学的理论体系庞杂而精密，学习起来枯燥艰辛；而如果从统计工具应用上手，则会有其他问题出现，所有的统计软件(如SPSS)，并非计算机辅助教学(CAI)，它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了统计”以后，再来用它。针对这个矛盾，《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》将从零始触统计学，利用自行发的统计小工具配合理论学习，将其真正应用到工作中，稳步跟大数据时代。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》内容前后连贯—从概率到抽样，从描述到推断，从检验到因果。全书思路清晰，用大量图表将内容贯穿到一起。形式上有引言、观念图、流程图、思维导图、阶层图、分类图、关联图、步骤图、流程图，以及因果表、比较表、决策法则表等。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》因图表和数据可视化的需要，采用彩色印刷，不仅可以更好地展示统计图表细节，更让《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》的各类流程图、思维导图等学习图谱更精准易读。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》专门的配套软件《中文统计》是在Excel(2003—2016版本适用)环境下，安装一个“加载项”，输统计资料，就可以得到统计结果。另外，《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》提供PPT课件和代码。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》适合所有想掌握统计学的读者，也可以作为高校教材，由于内容较多，教师可自行选择教学内容。
