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利用Python进行数据分析(原书第2版)
￥77.35
本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要。第2版针对Python 3.6行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 第2版中的主要更新包括： •所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7) •更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引 •更新pandas库到2017年的新版 •新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示 •新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
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。
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。
人人可懂的深度学习
￥41.40
采用通俗易懂的语言，简明而*地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
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。
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。
机器意识:人工智能的终极挑战
￥59.40
自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
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。
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
￥96.85
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。首先介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。 代码获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：新版蜥蜴书
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。
自然语言处理Python进阶
￥38.35
第1章教你使用内置的NLTK语料库和频率分布。我们还将学习什么是WordNet，并探索其特和用法。 第2章演示如何从各种格式的数据源中提取文本。我们还将学习如何从网络源提取原始文本。*后，我们将从这些异构数据源中对原始文本行规范并构建语料库。 第3章介绍一些关键的预处理步骤，如分词、词干提取、词形还原和编辑距离。 第4章介绍正则表达式，它是*基本、*简单、*重要和*强大的工具之一。在本章中，你将学习模式匹配的概念，它是文本分析的一种方式，基于此概念，没有比正则表达式更方便的工具了。 第5章将学习如何使用和编写自己的词性标注器和文法规则。词性标注是一步句法分析的基础，而通过使用词性标记和组块标记可以产生或改文法规则。 第6章帮助你了解如何使用内置分块器以及训练或编写自己的分块器，即依存句法分析器。在本章中，你将学习评估自己训练的模型。 第7章介绍信息抽取和文本分类，告诉你关于命名实体识别的更多信息。我们将使用内置的命名实体识别工具，并使用字典创建自己的命名实体。我们将学会使用内置的文本分类算法和一些简单的应用实例。 第8章介绍高阶自然语言处理方法，该方法将目前为止你所学的所有课程结合到一起，并创建应对你现实生活中各种问题的适用方法。我们将介绍诸如文本相似度、摘要、情感分析、回指消解等任务。 第9章介绍深度学习应用于自然语言处理所必需的各种基本原理，例如利用卷积神经网络（CNN）和长短型记忆网络（LSTM）行邮件分类、情感分类等，*后在低维空间中可视化高维词汇。 第10章描述如何利用深度学习解决*前沿的问题，包括文本自动生成、情景数据问答，预测下一个*词的语言模型以及生成式聊天机器人的发。
持续测试
￥51.07
本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
UG NX 1926快速入门与深入实战
￥69.30
本书针对零基础的读者，循序渐的介绍了使用UG NX 1926行机械设计的相关内容，包括：UG NX 1926概述、UG NX 1926软件的安装、软件的工作界面与基本操作设置、二维草图设计、零件设计、钣金设计、装配设计、模型的测量与分析、工程图设计等。 为了能够使读者更快的掌握该软件的基本功能，在内容安排上，书中结合大量的案例对UG NX概述软件中的一些抽象的概念、命令和功能行讲解；在写作方式上本，本书采用采用软件真实的操作界面，采用软件真实的对话框、操控版和按钮行具体讲解，这样就可以让读者直观、准确地操作软件行学习，从而尽快手，提高学员的学习效率。 本书内容全面，条理清晰、实例丰富、讲解详细、图文并茂，可以作为广大工程技术人员学习UG NX 的自学教材和参考书籍，也可作为大中专院校学生和各类培训学校学员的UG NX课程上课或者上机练习素材。
奔跑吧Linux内核(第2版)卷2:调试与案例分析
￥70.34
本书基于Linux 5.0内核的源代码讲述Linux内核的调试技巧和案例。本书共6章。主要内容包括并发与同步，中断管理，内核调试和性能优化，基于x86_64的宕机难题解决方案，基于ARM64的宕机题解决方案，安全漏洞的产生原理与修复方案等。 本书适合从事Linux系统发人员、嵌式系统发人员及Android发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生阅读。
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
￥41.30
本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。 本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。
Django 3 Web应用开发实战
￥97.30
本书以Django Web项目发为主线，深系统地介绍了Django 3在Web发中的应用。从网站发门始，逐步深讲述Django框架的各功能要，每个功能要从源码角度分析，并在源码的基础上实现自定义的功能发。还介绍了Django的第三方功能应用，如DRF框架发API口、生成网站验证码、站内搜索引擎、第三方网站实现账号注册、异步任务和定时任务、即时通信实现在线聊天。本书提供了4个实战案例，包括信息反馈平台、博客系统、音乐网站平台、前后端分离与微服务架构，涵盖了网站的单体式发、前后端分离和微服务发，从单一的网站发转变到网站架构设计发。后讲述Django的上线部署方案，分别讲述Django如何部署在Windows和Linux系统上。 本书内容丰富，技术新颖，注重实战，适合有一定Python基础的Web发人员阅读，也可用作培训机构和大中专院校相关专业的教学参考书。
TensorFlow知识图谱实战
￥24.15
大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow 2构建知识图谱的门教程，引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。 本书分为13章：第1章从搭建环境始，包含TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者始学习；第2~4章介绍TensorFlow API的使用；第5章是Dataset API，学习使用原生API处理数据的方法；第6~8章是实战准备部分，介绍ResNet模型、词嵌（word embedding）模型、情感分类；第9 ~10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”；第11~13章搭建了知识图谱联合抽取模型，利用本书所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书，同时也适合设人工智能专业的大中专院校师生阅读，还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
智能前端技术与实践
￥63.90
本书旨在介绍智能前端发和深度学习。本书首先介绍了相关的发环境、前端发基础知识、深度学习基础知识、前端智能框架和卷积神经网络，然后讲述了线性回归、logistical 回归、XOR 问题、人体姿态检测：目标检测、光学字符识别等方面的案例，后讲解了前端智能化案例。 本书适合 Web 前端发人员、人工智能发人员阅读，也可作为计算机相关专业师生的参考用书。
产品经理方法论
￥63.87
本书结合案例介绍了产品经理需要用到的各种产品设计方法和思路，帮助读者将从本书所学到的知识灵活地运用到自己的工作中。本书主要内容包括产品原型设计过程中输、反馈、输出等类型控件的使用方法，产品原型的设计方法，通用的产品功能设计方法，通用的产品逻辑，基础系统产品的设计思路，通用的产品体系，通用的产品设计方法，通用的产品设计原则， 通用的产品管理方法。 本书不仅适合产品经理阅读，还适合运营人员、设计人员阅读。
DAX设计模式(第2版)
￥57.47
Power BI 自 2015 年 7 月发布后，极大地改变了商业智能市场的格局，连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。 DAX 设计模式是由 BI 领域专家——阿尔贝托·法拉里和马尔科·鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具行编写，并对应用模式行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。 本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。
