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安卓Frida逆向与抓包实战
￥69.30
本书以详细介绍了Hook框架Frida在安卓逆向工程与抓包中的应用，主要内容包括如何搭建完美运行Frida的安卓逆向分析环境，使用Frida对安卓App各项组件、框架和代码行Hook，如何批量自动化Hook，以及全自动导出结果。针对爬虫工程师为迫切需要的抓包技术，详细阐述了各种应用层框架的抓包实战，HTTP(S)及其框架抓包的核心原理及工具使用，通过Frida行的Hook抓包，还一步介绍了Frida对native层的Hook，以及一系列“通杀”“自吐”脚本的研发过程和核心原理。 本书内容详尽，突出实操，适合安卓发人员，安卓应用安全工程师，逆向分析工程师，爬虫工程师，以及大数据分析工程师和安全研究人员使用。
机器学习数学基础一本通(Python版)
￥69.30
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者机器学习的领域。本书共 22 章，主要讲解了数据可视化、math 模块、sympy 模块、numpy 模块、方程式、函数、*小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。
MindSpore深度学习高阶技术
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本书系统介绍深度学习的高阶技术,并基于MindSpore AI计算框架行实践。全书共分10章,内容 涵盖数据处理、网络构建、训练与推理性能优化、模型安全与隐私、模型可靠性、可解释AI、AI中的公平性 问题、数据驱动AI建模、AI求解科学计算方程、AI加速科学方法等内容。为便于读者学习,书中还给出了 基于MindSpore实现的关于深度学习高阶技术的示例代码。 本书在深度学习的理论基础上结合MindSpore**源技术,扩大了MindSpore使用范围,可以作为 普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研 究生教材,也适合作为从事深度学习相关工作的软件发工程师与科研人员学习的参考用书。
细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
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《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。
智能化变革:人工智能技术进化与价值创造
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智能化变革将是一轮经济社会全面变革，涉及科学研究、技术创新、商业落地、社会融合、科技伦理等方方面面。本书立足技术趋势，着眼业界动向，给出对人工智能理论、技术、产业化和社会融合等方面趋势的科普解读，希望对读者展人工智能科学研究、产品研发和行业应用等有所启发。 本书不是一本纯技术类图书，但部分有关技术趋势的章节，还需要读者具备一定的信息技术基础知识。本书内容对于帮助读者深化认识人工智能技术本质和价值逻辑，拓展智能化变革未来趋势的视野具有一定的参考价值，适合政府、产业、学术界不同群体阅读，也可以作为对人工智能感兴趣的各专业本科生和研究生的辅助读物。
Rhino 8.0中文版完全自学一本通
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本书基于Rhino 8.0，全面讲解软件应用技巧与产品造型设计技能知识。本书从软件的基本应用及行业知识手，以Rhino 8.0的应用为主线，以实例为引导，按照由浅深、循序渐的方式，讲解机械图纸及零件模型的设计技巧。本书中穿插大量的课外，以帮助读者快速掌握软件的应用。本书向读者提供了超过10小时的设计案例的演示视频、全部案例的素材文件和设计结果文件，以协助读者完成案例的操作。本书提供了超过10小时的设计案例的演示视频、全部案例的素材文件和设计结果文件，协助读者完成全书案例的操作。
白话强化学习与PyTorch
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本书以“平民”的起，从“零”始，基于PyTorch框架，介绍深度学习和强化学习的技术与技巧，逐层铺垫，营造良好的带感和亲近感，把学习曲线拉平，使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时，本书配合漫画插图来调节阅读气氛，并对每个原理都行了对比讲解和实例说明。本书适合对深度学习和强化学习感兴趣的技术人员、希望对深度学习和强化学习行门了解的技术人员及深度学习和强化学习领域的初级从业人员阅读。
Unity 2020游戏开发快速上手
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本书详细讲解Unity 2020的用法，并逐一说明Unity的主要功能，让读者对Unity游戏发有一个整体认识，同时通过讲解一个简单的狗狗怪游戏场景的相关实现技术，使读者掌握Unity制作游戏产品的方法，以快速Unity游戏发之门。 本书共分16章，内容包括Unity 2020的安装、理解Unity的世界、Unity的常用界面、Unity项目从新建到生成、Unity脚本基础、Unity常用基础功能、Unity发简单框架及常用技巧、狗狗怪游戏结构和设置、指针切换及玩家移动攻、敌人攻、角色状态和伤害计算、场景传送和数据存取、狗狗怪菜单场景。 本书适合Unity游戏发初学者阅读，也适合作为高等院校、中职学校和培训机构计算机游戏发相关专业师生的教学参考书。
MATLAB R2022a完全自学一本通
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本书面向MATLAB的初、中级读者，在介绍MATLAB R2022a集成环境的基础上，对MATLAB使用中常用的知识和工具行了详细的介绍。书中各章均提供了大量有针对性的示例，可供读者行实战练习。 根据内容的侧重不同，全书分为4部分，共20章：第1～5章为基础部分，第6～11章为数学应用部分，第12～16章为工程应用部分，第17～20章为高级应用部分。为了使读者能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直使用M文件行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。
Linux C/C++服务器开发实践
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本书较为全面地介绍了基于Linux网络编程的基础知识和编程技术，章节安排贴近企业项目需求，对基于Linux C/C 语言的多线程编程和Linux操作系统支持的网络库函数等行讲解，由易到难，逐层递。 本书共分12章，内容包括网络概述、网络基础概念、套字、TCP编程、UDP编程、原始套字编程、网络I/O模型、服务器设计，以及四大综合实践项目（HTTP服务器、FTP服务器、并发聊天服务器与C/S和P2P联合架构的并发游戏服务器），通过项目练习帮助读者巩固所学的编程技术。 本书适合具有Linux C/C 编程基础、需要掌握Linux服务器编程的发人员阅读，也适合高等院校和培训学校计算机软件发相关专业的师生作为参考用书。
区块链战争:科技寡头和区块链互联网的未来
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如今的科技头条常常充斥着诸如比特币、加密货币、Web3.0等话题，还不时单独提及大型科技公司审查、反垄断和微观目标锁定等问题。在这些话题的中间地带，是发生在美股市值Z高的五大科技公司和去中心化科技公司在未来互联网上的秘密战争。这一战争的结果，反过来将会影响企业、机构、政府和个人的财富；而这一战争的关键技术，就是区块。本书兼顾硬核科学知识和大胆预测，将Web3.0的结构、隐私的未来、数字统治、分权自治组织、区块身份、金融基础设施、物联网供应、组织的透明度和互联网计算机等广泛分散的技术难题整合在一起，全景式地展现了区块的技术现状与未来发展。本书能帮助科技企业家、管理者、投资者和其他产业的专业人士将零散分布的科技拼图拼在一起，并能帮助我们改善日常生活，优化现代科技的发展路线。
NestJS全栈开发解析
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《NestJS全栈发解析:快速上手与实践》旨在帮助读者快速掌握NestJS（简称Nest）发，并应用于实战项目。本书共10章，首先介绍基本概念，为读者下坚实的知识基础。着，通过简洁的代码示例行知识的串联讲解，帮助读者快速克服学习瓶颈。最终，通过实践能力和工程思维的培养，帮助读者将知识从线性结构转变为网状结构，形成以Nest为基础的全栈知识体系。 《NestJS全栈发解析:快速上手与实践》采用通俗易懂的线面知识构建方式行讲解，适合从事前端发和Node.js发的工程师学习，同时也适合有意向学习Nest全栈知识的发者。
Midjourney AI案例实战:绘本+动漫+插画
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《Midjourney AI案例实战：绘本 动漫 插画》是关于Midjourney人工智能软件在艺术创作领域应用的书籍。《Midjourney AI案例实战：绘本 动漫 插画》通过丰富的案例，详细介绍了如何利用Midjourney创作绘本、动漫和插画。作为最受欢迎的人工智能工具之一，Midjourney可以极大地提高设计效率，转化为极高的商业价值。《Midjourney AI案例实战：绘本 动漫 插画》通过对各种风格的动漫、插画及根据故事情节生成绘本的案例，讲述AI在绘本、插画和动漫行业的具体应用。 《Midjourney AI案例实战：绘本 动漫 插画》适合广大设计师快速生成想要的设计图，也适合广大平面设计爱好者，以及有一定设计经验，需要一步提高图像处理、平面设计水平的相关行业从业人员使用，还可作为高校的教材用书。
机器学习微积分一本通(Python版)
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这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者机器学习的领域。
区块链应用开发指南:业务场景剖析与实战
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区块现在仍然是一个新生事物，就像其他所有新生事物一样，充满了争议。但不可否认，它也给逐渐变得稳定的互联网带来一股新的活力。 本书力图为区块从业人员提供一份完整的发指南。 本书首先从区块的起源出发，简单介绍区块的基本概念、历史以及区块底层所使用的技术，如密码学、零知识证明等。将比特币作为样板，简单介绍了它的历史和各种设计取舍。下来是这本书的重——区块应用发，主要内容包括以太坊工作原理、以太坊智能合约的发与实践，等等。 这是一本非常全面的智能合约发指导书，包含大量的实例代码以及实战讲解，让读者能够跟随书本发出各种基于智能合约的可交互应用。书的末尾，还讲解了如何发一个简单的钱包，来完成以太坊账号的生成、以太坊转账、调用合约等功能。
SwiftUI自学成长笔记
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本书是以实战为基础的iOS应用程序发教程，以项目实战的方式教会读者如何运用全新的Xcode 12和SwiftUI 2.0框架发商业级别的iOS和iPadOS应用程序。SwiftUI框架是苹果公司于2019年推出的全新用户界面框架，阅读本书的读者需要具备Swift程序设计语言基础。本书结合了8个应用程序案例，让读者在模仿和学习的过程中快速地找到实战的感觉。本书内容翔实、结构清晰、循序渐，将基础知识与案例实战紧密结合，既可作为iOS初学者的门教材，也适合中高级用户一步学习新技术。
AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例(Python版)
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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。
实战机器学习
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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。
奇点到来:AIGC 引爆增长新范式
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增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的最新技术展的读者；第3部分包含AI的基础知识、基础模型，并从实战应用角度介绍作为应用发者如何高效上手与利用最新的源技术与API，适合有一定技术基础的读者。
MATLAB R2024a完全自学一本通
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本书面向MATLAB的初、中级读者，在介绍MATLAB R2024a集成环境的基础上，对MATLAB使用中常用的知识和工具行了详细的介绍。书中各章均提供了大量有针对性的示例，可供读者行实战练习。 根据内容的侧重不同，全书分为4部分，共20章：第1～5章为基础部分，第6～11章为数学应用部分，第12～16章为工程应用部分，第17～20章为高级应用部分。另外，本书附赠专业应用部分的相关内容（以电子书形式呈现）。为了使读者能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直使用M文件行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。
机器学习从入门到入职——用sklearn与keras搭建人工智能模型
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近年来机器学习是一个热门的技术方向，但机器学习本身并不是一门新兴学科，而是多门成熟学科（微积分、统计学与概率论、线性代数等）的集合。其知识体系结构庞大而复杂，为了使读者朋友能够把握机器学习的清晰的脉络，本书尽可能从整体上对机器学习的知识架构行整理，并以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的相关理论概念行代码实现，使理论与实践相结合。本书分为4个部分：第1章至第3章主要介绍机器学习的概念、发环境的搭建及模型发的基本流程等；第4章至第7章涵盖回归、分类、聚类、降维的实现原理，以及机器学习框架Sklearn的具体实现与应用；第8章至第12章主要阐述深度学习，如卷积神经网络、生成性对抗网络、循环神经网络的实现原理，以及深度学习框架Keras的具体实现与应用；第13章简单介绍机器学习岗位的职技巧。本书可作为机器学习门者、对机器学习感兴趣的群体和相关岗位求职者的参考用书。
