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跟老男孩学Linux运维:Shell编程实战
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本书可分为五大部分：*部分为第1章~第4章，此部分着重介绍新手如何学好Shell编程。涉及的内容包括Shell编程的门介绍、基础知识、运行原理、编程语法、编程习惯、变量知识以及变量的深实践。第二部分为第5章~第8章，着重讲解变量的多种数值运算、条件测试与比较、if条件判断语句、Shell函数等相关的知识。第三部分为第9章~第13章，着重讲解case条件语句、while循环和until型循环、for循环和select循环、条件与循环控制及程序返回值、Shell数组等知识。第四部分为第14章~第16章，着重讲解Shell脚本发规范与编码习惯、Shell脚本的调试知识和技巧、Shell脚本发环境的配置调整和优化等。第五部分为第17章~第20章，着重讲解Linux信号及trap命令的企业应用实践、Expect自动化交互式程序的应用实践、贯穿全书技术的面试题和企业实战案例，以及子Shell知识。
写给架构师的Linux实践:设计并实现基于Linux的IT解决方案
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本书是一本帮你全面掌握各种Linux组件与功能，以及相关技术的实用指南。书中分别从存储、可用性、数据监控和系统管理四方面详细介绍如何设计并实现基于Linux的解决方案。 在面对具体的问题时，作者首先指出有助于解决该问题的几项指标，然后介绍可供选择的各种工具与做法并分析优劣，*后通过详细的配置文件、程序代码及控制台命令帮助给出较为恰当的解决方案。 全书共15章，分为四部分。 第①部分（第1~5章）介绍使用GlusterFS部署高性能的存储解决方案时，应该如何做出必要的决策； 第二部分（第6~9章）讲解Kubernetes的优势，说明怎样用它来编排容器化应用程序的部署与管理工作，并演示解决方案的部署过程； 第三部分（第10~12章）讲解如何实现ELK stack（ELK栈），通过其中的Elasticsearch、Logstash与Kibana可以把环境日志管理好； 第四部分（第13~15章）介绍IaC（Infrastructure as Code）的工作原理，以及用Saltstack来管理系统有哪些好处，并且讨论一些设计经验。 本书适合Linux 系统管理员、Linux支持工程师、DevOps工程师、Linux顾问，以及使用各种源技术的专业工作者阅读参考，以帮助其学习基于Linux及源软件的解决方案，并提高架构、设计与实现水平。
数字孪生实战:基于模型的数字化企业(MBE)
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本着“理论与实践、科学性与通俗化、系统性与模块化、前瞻性与可实施性相结合”的原则，本书内容分为技术篇、方案篇和实践篇。技术篇主要包括数字孪生推装备制造业转型与升级，数字孪生助力造基于模型的数字化企业；方案篇主要阐述基于模型的系统工程解决方案、基于模型的三维设计与仿真解决方案、基于模型的电子电气系统工程、基于模型的软件全生命周期管理方案、基于模型和产品成本管理方案、基于模型的工艺与虚拟验证解决方案、基于模型的闭环制造解决方案、基于模型的MBE数字化服务管理等。实践篇包括众多实际案例的背景、问题解决、采取的方案，以及取得的效果，更是包括了西门子自身的样板工厂。
强化学习:原理与Python实现
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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。
OpenCV深度学习应用与性能优化实践
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Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具——TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。 第8～9章重讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
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增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
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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
嵌入式实时操作系统:RT-Thread设计与实现
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本书由自研源嵌式实时操作系统RT-Thread核心作者撰写，专业性毋庸置疑，系统剖析嵌式系统核心设计与实现，掌握物联网操作系统精髓。本书分为两大部分，共16章，第1～10章为内核篇；第11～16章为组件篇。 内核篇（第1～10章）详解RT-Thread内核，先对RT-Thread行总体介绍，再分别介绍RT-Thread的核心技术——线程管理、时钟管理、线程间同步、线程间通信、内存管理、中断管理与内核移植。 组件篇（第11～16章）分别介绍Env发环境、FinSH控制台、设备管理、文件系统和网络框架。 各章均有配套示例，方便读者动手实践和参考。
TensorFlow 2.0神经网络实践
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本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
产品负责人专业化修炼:利用Scrum获得商业竞争优势
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本书介绍了如何在产品生命周期中识别、衡量和*大化产品的价值。作者结合自己40多年的敏捷经验，指导读者通过Scrum对产品行全方位的设想、发，使产品不断走向成熟。读者将学习如何规划战略，管理复杂性，持续交付价值，以及实施管理待办事项列表和产品发布的*佳实践。全书还穿插了作者们的个人轶事，无论读者在Scrum或产品管理方面经验如何，本书都有助于自己认识并克服成功道路上的种种障碍，努力成长为专业的产品负责人。
Linux设备驱动开发详解:基于*新的Linux 4.0内核
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通告： 本书第11页，第六行已经失效，替换为：http://pan.baidu.com/s/1cFrl2e 密码：ezs2 本书介绍了Linux设备驱动发理论、框架与实例，详细说明了自旋锁、信号量、完成量、中断顶/底半部、定时器、内存和I/O映射以及异步通知、阻塞I/O、非阻塞I/O等Linux设备驱动理论,以及字符设备、块设备、tty设备、I2c设备、LCD设备、音频设备、USB设备、网络设备、PCI设备等Linux设备驱动架构中各个复杂数据结构和函数的关系，并讲解了Linux驱动发的大量实例，使读者能够独立发各类Linux设备驱动。
STM32开发实战:LabVIEW卷
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作为学习LabVIEW与32位微处理器STM32的门级教材，本书从LabVIEWforARM嵌式软件架构手，在分析STM32芯片内部每个功能模块的基础上，着重介绍使用LabVIEW对其行编程的工作原理和发过程，让读者知其所以然。同时，本书还配套了40个实验例程和经典案例，帮助读者快速理解和掌握图形化ARM嵌式系统发。通过基本原理、实验例程、案例分析，这种循序渐、由浅深的方式引导读者完成由STM32初学者过渡到ARM嵌式发工程师的转变。
Hyperledger Fabric源代码分析与深入解读
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这是一本深度解读Hyperledger Fabric架构设计与实现原理的著作，由国内知名区块链公司趣链科技的创始人和核心技术团队成员撰写。全书的核心内容以Hyperledger Fabric的源代码为切入点，首先从宏观上分析了Hyperledger Fabric项目的整体架构与设计，然后深入源代码详细分析了Hyperledger Fabric各个重要模块的设计与实现原理。此外，为了兼顾没有区块链开发基础的读者，书中还加入了Hyperledger Fabric开发环境搭建、综合案例、项目部署等实战性内容，可使读者能在深入理解Hyperledger Fabric设计机制的基础上快速动手实践。
OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
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全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。
C#神经网络编程
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本书遵循循序渐、兼顾理论和实践的原则，从神经网络基本概念手，以图文并茂的形式生动地讲解激活函数和反向传播等概念原理，并以人脸识别和动作检测为例，让读者直观地了解深度学习的应用场景，在知识内容方面，不但包含决策树、随机森林等常规算法，还重讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法，在代码实践方面，比较深地讲解发细节，详细介绍了相关网络结构、参数调优和各种网络的对照比较，对程序员实际动手有比较强的参考意义。此外，本书还包含了常用激活函数，读者可以方便的在附录中查询相关函数特性，是一本集原理、实践与资料查询为一体的书籍。
TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)
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本书由数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带领读者由浅深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。 本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识，后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景行了实现，并配有较详细的程序说明，可读性非常强。读者如果能对其中代码行复现，则必定会对TensorFlow的使用了如指掌。
MXNet深度学习实战
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这是一本详细讲解计算机视觉算法实现以及MXNet框架的原理和使用的工具书。 作者是网易的资深计算机视觉算法工程师，本书融合了他丰富的工程实践经验，一方面详细讲解了深度学习框架MXNet的技术原理和应用方法，一方面以MXNet为工具讲解了算法实现的具体细节。辅以大量简洁的代码，助你从零基础始实现深度学习算法。 全书共12章，分为4个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 介绍了MXNet的发展、优势、预备知识、各种深度学习框架的对比，以及发环境的搭建，包括Docker的使用。 第二部分 基础篇（第3~7章） 纤细讲解了MXNet主要模块使用和原理，如MXNet的数据读取、数据增强操作、常用网络层的含义及使用、常见网络结构的设计思想、模型训练相关的参数配置等。 第三部分 实战篇（第8~10章） 以图像分类、目标检测、图像分割这三个常用领域为例演示了如何通过MXNet实现算法训练和模型测试，同时还结合MXNet的口详细讲解了算法实现的细节。 第四部分 扩展篇（第11~12章） 主要介绍了基于动态图构建网络结构的Gluon口，以及MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV。
深度探索Linux系统虚拟化:原理与实现
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这是一部深度讲解如何在Linux操作系统环境下用软件虚拟出一台“物理”计算机的著作。 两位作者都是百度的资深技术专家，一位是百度的主任架构师，一位是百度智能云的副总经理，都在操作系统和虚拟化等领域有多年的实践经验。 本书从计算机体系结构、操作系统、硬件等多个方面深度探索了如何从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度去虚拟化Linux系统，不仅剖析了其中的关键技术原理，而且深阐述了具体的实现。 全书共6章： 第1章：CPU虚拟化 介绍了X86架构下的VMX扩展，讨论了在VMX下虚拟CPU的完整生命周期，着重阐述了Host和Guest的切换、指令的模拟以及KVM是如何虚拟多处理器的。 第2章：内存虚拟化 讨论了操作系统如何为虚拟机呈现物理内存，结合影子页表以及EPT探讨了KVM如何完成从GVA到HPA的2层地址映射。 第3章：中断虚拟化 首先，讨论了从单核系统的8259A始，到多核系统的APIC，再到绕I/O APIC直从设备向LAPIC发送基于消息的MSI的虚拟化原理和实现。然后，讨论了Intel为了提高效率，是如何从硬件层面对虚拟化中断行支持的，以及KVM是如何使用它们的。 第4~5章 外设虚拟化 从完全虚拟化始，依次讲解了半虚拟化（Virtio）和Intel的VT-d支持下的硬件辅助虚拟化。通过实现一个模拟串口带领读者直观体会了设备虚拟化的基本原理，然后深阐述了Virito标准和实现，以及支持SR-IOV的DMA重映射和中断重映射。 第6章 网络虚拟化 讨论了在通用硬件网络的基础上，操作系统如何虚拟出专用的网络设备，为租户组建虚拟网络。
分布式系统常用技术及案例分析
￥57.72
本书分为三大部分，即分布式系统基础理论、分布式系统常用技术以及经典的分布式系统案例分析。*部分主要介绍分布式系统基础理论知识，总结一些在设计分布式系统时需要考虑的范式、知识以及可能会面临的问题，其中包括线程、通信、一致性、容错性、CAP 理论、安全性和并发等相关内容；同时讲述分布式系统的常见架构体系，其中也包括*近比较火的RESTful 风格架构、微服务、容器技术等。第二部分主要列举了在分布式系统应用中经常用到的一些主流技术，并介绍这些技术的作用和用法；这些技术涵盖了分布式消息服务、分布式计算、分布式存储、分布式监控系统、分布式版本控制、RESTful、微服务、容器等领域的内容。第三部分选举了以*网和 Twitter 为代表的国内外知名互联网企业的大型分布式系统案例，分析其架构设计以及演变过程；这部分相当于是对第二部分零散的技术做一个“串烧”，让读者可以结合技术的理论，看到实战的效果。
深入浅出Android源代码：基于Android6.0和实际开发案例剖析
￥57.72
本书基于Android 6.0源代码和实际案例，分析Android系统的框架原理和具体实现。由于Android框架里模块众多，本书只详细分析了框架里的一部分模块，涉及这些模块的原理、架构及代码实现等各个细节，尽量做到让读者知其然，又知其所以然。在Android官方网站，Android分了4层，从高到低分别是应用程序层、应用程序框架层、系统库层和Linux内核层。本书主要涉及应用程序层、应用程序框架层和系统库层。
人工智能和蓝牙硬件开发实战
￥57.60
《工智能和蓝牙硬件发实战》以作者在小米公司“探索和实践蓝牙设备结合人工智能，发新一代智能蓝牙语音设备”为背景，以自己积累的智能蓝牙设备发经验为基础，介绍了将蓝牙技术和人工智能技术相结合，发智能硬件的方法与经验。 《工智能和蓝牙硬件发实战》共7章，分别介绍了蓝牙协议的发展历史、协议栈结构以及蓝牙5.2版本的发展动态；小米“小爱同学”使用的人工智能技术，以及小米公司AIoT的战略布局和发展情况；小米智能语音技术及其架构；小米自定义的蓝牙设备与主机之间行通信的MMA协议；使用MMA协议行发实践（通过小爱耳机和小爱鼠标的实际发来介绍）；在使用MMA协议行蓝牙设备的功能发时涉及的主要功能；小米生态企业、合作伙伴与小米一起发布智能产品的合作规范和流程。 《工智能和蓝牙硬件发实战》适合有兴趣了解蓝牙设备在人工智能领域中的应用，或者有兴趣从事相关产品发和实践的蓝牙应用发工程师、智能硬件发工程师、蓝牙协议栈发工程师阅读。
