万本电子书0元读

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59元6本 Vue+Spring Boot前后端分离开发实战
Vue+Spring Boot前后端分离开发实战
贾志杰
¥62.86
本书以实战项目为主线,以理论基础为核心,引导读者渐式学习Vue Spring Boot。Vue可以驱动采用单文件组件和Vue生态系统支持的库来发复杂的单页面应用,Spring Boot框架是目前微服务框架的*选择之一。利用Spring Boot Vue 的完美结合,能够让我们在发前后端分离项目时得心应手,从而快速发大型SPA应用。 本书共18章,分为Vue篇和Spring Boot篇。Vue篇(第1~9章)详细讲述Vue框架的技术知识,以及纯前端造的项目,从Vue框架基本语法的使用,逐步深到Vue实战项目的运用;Spring Boot篇(第10~18章)从零起步,系统深地剖析Spring Boot的核心知识及Spring Boot整合的众多流行技术。本书示例代码丰富,实际性和系统性较强,并配有视频讲解,助力读者透彻理解书中的重、难。 本书既适合初学者门,精心设计的案例对于工作多年的发者也有参考价值,并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。
59元6本 MATLAB 2020中文版从入门到精通
MATLAB 2020中文版从入门到精通
槐创锋 郝勇
¥51.50
全书以MATLAB 2020为基础,结合高等学校的教学任务和计算科学的应用,详细讲解了数学计算和仿真分析的各种方法和技巧,力争让学生与零基础读者*终脱离书本,将所学知识应用于工程实践中。 本书主要内容包括MATLAB基础知识,程序设计基础,二维图形、三维图形绘制,图像绘制,数列、级数与极限计算,符号运算,积分计算,微分方程,图形用户界面设计,Simulink仿真基础,MATLAB联合编程,优化设计,供应中心选址设计实例,数字低通信号频谱分析设计实例,函数*化解设计实例等。本书内容覆盖数学计算与仿真分析的各个方面,既有MATLAB基本函数的介绍,又有用MATLAB编写的计算程序,以及利用函数解决不同数学应用问题的方案等。 本书既可作为MATLAB初学者的门用书,又可作为相关工程技术人员、大学生、研究生的工具书。
59元6本 Hadoop 3实战指南
Hadoop 3实战指南
孙志伟 著
¥33.90
本书主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能,共5章。首先简单介绍Hadoop,让刚触Hadoop的读者对它有个基本了解; 着介绍目前使用比较多的分布式文件系统HDFS,内容涉及NameNode 的原理、HA、HDFS Federation和HDFS 3.0中新增的特性;然后从应用管理和资源调度这两个方面介绍一个通用的资源管理平台YARN;再后讨论如何在YARN平台中运行应用,比如如何将应用迁移到YARN平台,以及非Hadoop的应用是如何兼容YARN模式的。*后,书中给出了一些工作实战指南,包括如何搭建一个生产可用的Hadoop 3.0集群;如何将现有Hadoop 2.0集群升级到Hadoop 3.0,及其在升级过程中遇到的问题;如何针对Hadoop行二次发,并参与社区,向社区贡献代码;一个大数据平台应具备哪些组件等。
59元6本 用“芯”探核:龙芯派开发实战
用“芯”探核:龙芯派开发实战
胡伟武 杜安利 乔崇 叶骐宁 等著
¥44.16
这是一本带领读者快速熟悉、掌握龙芯派发的专著。本书基于龙芯派二代发板,首先由浅深地介绍了龙芯派二代的架构、龙芯派的启动和发配置、Linux 基本操作与常用工具等内容,带领读者快速上手龙芯派;然后通过Qt 编程、智能家居、无人机编队系统、数字采集系统、个人路由器、网络加速、图像识别、语音关键词检索等多个项目,手把手地带领读者掌握龙芯派发的方法,并提供了项目代码供读者一步步学习。
bash shell脚本编程经典实例(第2版)
bash shell脚本编程经典实例(第2版)
[美] 卡尔•阿尔宾(Carl Albing),[美] JP•沃森(JP Vossen) 著
¥78.00
bash是Linux下常用的shell。用户可以通过bash,以命令的形式操控Linux系统。作为一本bash用法速查手册,本书主要内容包括:标准输出和输以及执行命令;shell变量、shell逻辑和算术;中级shell工具和高级脚本;使用find、locate和slocate查找文件;处理日期和时间;编写安全的shell脚本;配置和自定义bash。第2版更新至Git,每个实例均包含一个或多个示例脚本,并讨论了解决方案的工作原理。
59元6本 AutoCAD 2021中文版从入门到精通
AutoCAD 2021中文版从入门到精通
CAD/CAM/CAE技术联盟
¥49.00
      本书针对AutoCAD 认证考试*大纲编写,重介绍AutoCAD 2021 中文版的新功能及各种基本操作方法 和技巧。*的特是,在大量利用图解方法行知识讲解的同时,巧妙地融工程设计应用案例,使读者能 够在工程实践中掌握AutoCAD 2021 的操作方法和技巧。 全书共15 章,分别为AutoCAD 2021 门,简单二维绘制命令,基本绘图设置,精确绘图,编辑命令,面 域与图案填充,高级绘图和编辑命令,文字与表格,尺寸标注,图块、外部参照与光栅图像,辅助绘图工具,三 维造型基础知识,基本三维造型绘制,三维实体操作和三维造型编辑等内容。 本书除利用传统的纸面讲解外,随书还附送了海量配套资源,具体内容如下。 1.90 集高清同步微视频,可像看电影一样轻松学习,然后对照书中实例行练习。 2.14 个经典综合实例,用实例学习上手更快、更专业。 3.36 个上机练习,学以致用,动手会做才是硬道理。 4.74 道模拟考试题,助考证一臂之力。 5.附赠6 套大型设计图集及其配套的长达10 个小时的视频讲解,可以增强实战能力,拓宽视野。 6.AutoCAD 应用技巧大全、疑难问题汇总、经典练习题、常用图块集、快捷命令速查手册、快捷键速查 手册、常用工具按钮速查手册等。 7.全书实例的源文件和素材,方便按照书中实例操作时直调用。 本书内容翔实、图文并茂、语言简洁、思路清晰、实例丰富,既可作为初学者的门与提高教材,也可作为 AutoCAD 认证考试辅导与自学教材。
59元6本 TensorFlow计算机视觉原理与实战
TensorFlow计算机视觉原理与实战
欧阳鹏程;任浩然
¥62.30
本书以Python数据处理工具和深度学习的基本原理为切,由浅深介绍TensorFlow的使用方法。由原理着手到代码实践,内容从基本的回归问题始,到近年来大热的卷积神经网络和生成式模型。本书省去大量烦琐的数学推导,以通俗易懂的语言和示例阐述深度学习的原理。 本书共8章,第1和2章介绍TensorFlow的环境搭建与Python基本数据处理工具,为后面介绍TensorFlow做准备;第3~5章讲解TensorFlow和深度学习中的基本概念及深度学习常用数据集;第6~8章从易到难深讲解不同的神经网络模型并配合大量的示例,一步巩固TensorFlow代码的使用。本书配有整套代码,在重、难处配有讲解视频,读者可以根据自身兴趣与需求对代码行修改并通过视频对难以理解的知识行巩固。 本书的难度、层次清晰,适合任何希望门人工智能领域的学生或工作者阅读,同时也包含新的技术,适于想要紧跟视觉研究的从业人员阅读。
59元6本 深度学习必学的十个问题——理论与实践
深度学习必学的十个问题——理论与实践
李轩涯;张暐
¥34.86
深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践,内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章 介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制; 第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难以及相应的解决方法; 第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题; 第5章分析神经网络的小组成部分——神经元; 第6章讨论三种方案解决深层网络的训练难题: 批标准化、SELU、ResNet; 第7章、第8章讲述了两种重要的神经网络模型: 卷积神经网络和循环神经网络; 第9章讨论了对于神经网络的无监督学习方式; 第10章详细讨论以变分自编码器和对抗生成网络为代表的概率生成网络。 本书适合对于深度学习感兴趣的大学生、工程师阅读参考。阅读本书需要具备基础的Python编程技术和基本的数学知识。
鸿蒙操作系统开发入门经典
鸿蒙操作系统开发入门经典
徐礼文
¥83.30
本书涵盖鸿蒙北向应用发全部内容和南向硬件发基础内容。 本书共5篇14章,发准备篇(第1和2章)分别是鸿蒙操作系统简介和鸿蒙应用发准备。第1章总体介绍鸿蒙操作系统的重要特性及技术架构,第2章介绍鸿蒙应用发环境搭建,鸿蒙应用发IDE、真机调试证书申请、真机模拟器使用。基础知识篇(第3~5章)系统的讲解鸿蒙两大应用发框架的使用:Java UI和JavaScript UI框架,以及鸿蒙面向Ability发技术。分布式发篇(第6~8章)分别介绍鸿蒙分布式任务调度,分布式数据服务,分布式文件服务。应用实战篇(第9~12章)通过不同语言框架发不同平台应用,后介绍如何申请鸿蒙发布证书,以及发布鸿蒙应用到华为官方应用市场的流程。硬件发篇(第13和14章)介绍源鸿蒙源码编译环境搭建和海思发版的鸿蒙系统烧写及嵌式发门。 本书适用于鸿蒙系统应用发爱好者,Java、JavaScript发者,以及嵌式爱好者阅读。
59元6本 机器学习流水线实战
机器学习流水线实战
[美]汉内斯•哈普克(Hannes Hapke),[美]凯瑟琳•纳尔逊(Catherine Nelson) 著
¥54.90
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线,从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节,以及如何利用TensorFlow Extended(TFX)构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环,其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具将每一个环节的工作自动化。学完本书,你将不再止步于训练单个模型,而是能够从更高的角度将模型产品化,从而为公司创造更大的价值。
59元6本 R语言金融分析与建模
R语言金融分析与建模
严玉星 著
¥63.87
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题,大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法,并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇,共30章,从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发,讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书,读者将了解全球化的金融市场数据,学习多样的金融建模思想和解决方案。
59元6本 AutoCAD 2020中文版入门与提高——建筑水暖电设计
AutoCAD 2020中文版入门与提高——建筑水暖电设计
CAD/CAM/CAE技术联盟
¥69.86
本书重介绍了AutoCAD 2020中文版在建筑水暖电设计中的应用方法与技巧。全书分为四篇17章。基础篇介绍了建筑水暖电制图基础、AutoCAD 2020门,二维图形命令,基本绘图工具,文字、表格和尺寸标注,二维编辑命令,快速绘图工具,建筑电气篇介绍了电气工程基础和各种建筑电气工程图,给排水篇介绍了给排水工程基础和各种给排水工程图,暖通空调篇介绍了暖通工程基础、空调工程图和采暖工程图等内容。全书解说翔实,图文并茂,语言简洁,思路清晰。在介绍的过程中由浅深,从易到难,各章节既相对独立又前后关联。
59元6本 Flink入门与实战
Flink入门与实战
汪明
¥62.30
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流行有状态的计算,广泛应用于大数据相关的实际业务场景中。本书是一本从零始讲解Flink的门教材,学习本书需要有Java编程基础。 本书共分10章,内容包括Flink发环境搭建、Flink架构和原理、时间和窗口、状态管理和容错机制、数据类型与序列化、DataStream API和DataSet API、Table API和SQL、Flink并行、Flink部署与应用,后以一个Flink实战项目为例,对Flink相关知识行综合实践,其中涉及Web页面展示、WebSocket协议和Node.js服务等技术。 本书内容详尽、示例丰富,适合作为Flink初学者的参考书,也非常适合作为高等院校和培训机构大数据及相关专业的师生教学参考。
Stata 统计分析与行业应用案例详解(第3版)
Stata 统计分析与行业应用案例详解(第3版)
张甜;杨维忠
¥83.30
Stata是公认的应用广泛的专业数据分析软件之一,因其功能丰富、效率高、操作简便深受广大用户尤其在校师生的青睐。 本书先讲解Stata的各个操作功能,再通过综合案例讲述Stata在各个行业中的实际应用。本书内容共分为两部分:部分(第1~16章)按照统计类型讲述Stata的具体应用;第二部分(第17~19章)分行业讲述Stata的具体应用。各章均附有与正文部分对应的上机操作习题,目的在于着重培养读者的动手能力,使读者在实际练习的过程中能够快速提高应用水平。 本书面向具备一定统计学基础和计算机操作基础的在校各专业学生,以及企事业单位的相关数据统计分析人员。
59元6本 Moldflow模流分析与工程应用
Moldflow模流分析与工程应用
沈洪雷;刘峰
¥48.86
本书结合塑料注射成型工艺过程、模具设计要和模拟基础理论,以实际应用为主线介绍Moldflow软件的基本功能、操作技巧、分析流程及工程应用。全书共10章:第1章介绍常见注射成型工艺过程和CAE基础理论;第2~7章融合模具设计要,按照Moldflow操作流程展,依次包括软件界面、模型处理与导、网格处理、几何工具、浇注系统和冷却系统的创建及操作技巧;第8章按照Moldflow优化流程,依次介绍各分析序列的基本功能、分析结果的判定和产品缺陷的评估;第9章针对工程实际问题,介绍应用Moldflow综合分析优化的策略和具体流程;第10章列举Moldflow分析过程中的常见问题及解决对策。
59元6本 UG 12.0造型设计实例教程
UG 12.0造型设计实例教程
詹建新
¥41.86
本书以参加产品设计考证、竞赛的读者为主要对象。全书分11章,内容包括UG 12.0造型设计门、简单实体造型、UG 12.0基本特征设计、简单曲面的实体造型、从上往下式实体设计、参数式实体设计、装配设计、UG 12.0工程图设计、钣金设计门、综合训练、PMI标注。本书所用的实例都是编者精心挑选出来的,非常典型,适合课堂教学,并且每个实例的后面都附有练习题。 全书结构清晰、内容详细、案例丰富,讲解的内容深浅出,重突出,着重培养学生的动手操作能力。
59元6本 AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例(Python版)
AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例(Python版)
李永华
¥69.30
本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战 方案,以便行深度学习。 在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度 论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习, 快速掌握人工智能程序发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及 解决方法等资料,可供读者举一反三,二次发。 本书语言简洁,深浅出,通俗易懂,不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者,而且可作为高等院校 相关专业的参考教材,还可作为从事智能应用创新发专业人员的技术参考书。
59元6本 实战机器学习
实战机器学习
鲍亮;崔江涛;李倩
¥69.30
随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展,许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据,可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式,而用于预测并采取相应动作。在上述背景下,本书从理论、技术和应用三个层面手,全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。 本书共分26章,内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度学习中的优化、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、基于深度学习的语音分离方法、基于深度学习的图像去水印方法、基于LSTM的云环境工作负载预测方法、基于QoS的服务组合问题、基于强化学习的投资组合方法、基于GAN模型的大数据系统参数优化方法。 本书内容全面、示例丰富,适合机器学习初学者以及想要全面掌握机器学习技术的算法发人员,也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考。
奔跑吧Linux内核(第2版)卷1:基础架构
奔跑吧Linux内核(第2版)卷1:基础架构
笨叔 著
¥88.96
本书基于Linux 5.0内核的源代码讲述Linux内核中核心模块的实现。本书共9章,主要内容包括处理器架构、ARM64在Linux内核中的实现、内存管理之预备知识、物理内存与虚拟内存、内存管理之高级主题、内存管理之实战案例、程管理之基本概念、程管理之调度和负载均衡、程管理之调试与案例分析。 本书适合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。
59元6本 Easy RL:强化学习教程
Easy RL:强化学习教程
王琦、杨毅远、江季 编著
¥63.94
强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公课的精华内容,在理论严谨的基础上深浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法,以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法,并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。 此外,本书还提供习题解答以及Python 代码实现,可以让读者行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习,充分掌握强化学习算法的原理并能行实战。 本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读,也可以作为相关课程的配套教材。
PyTorch深度学习实战
PyTorch深度学习实战
[美]伊莱·史蒂文斯(Eli Stevens),[意]卢卡·安蒂加(Luca Antiga),[德]托马斯·菲曼(Thomas Viehmann) 著
¥76.74
虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说,上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch,所以当你掌握了PyTorth,就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器。在此过程中,它涵盖了整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果行可视化展示。 本书主要内容: (1)训练深层神经网络; (2)实现模块和损失函数; (3)使用 PyTorch Hub 预先训练的模型; (4)探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。 本书适用于对深度学习感兴趣的 Python 程序员。了解深度学习的基础知识对阅读本书有一定的帮助,但读者无须具有使用 PyTorch 或其他深度学习框架的经验。