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白话深度学习的数学
￥34.90
本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播，以及卷积神经网络。其中，重讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程实现神经网络，加深读者对相关数学知识的理解。 本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究，但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。
人工智能数学方法(基础篇)
￥57.47
本书系统梳理以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能技术所需要的数学方法，涵盖数据降维、解析优化、数值优化、参数估计与推断、估计量性能分析、概率图模型、序列数据模型等，为读者提供完整的理论框架。附录部分介绍数学基础知识，高度凝练地梳理线性代数、多元函数微积分、概率论与信息论的主要知识，使得全书体系完整自恰。 本书适合作为人工智能等相关专业学生的教材，也可以为从事人工智能相关工作的科研人员和读者提供参考。
Git学习指南
￥10.99
Git是一款免费、源的分布式版本控制系统，也是当今流行的版本控制系统之一，在众多的项目发中普遍使用，得到程序员和工程师的欢迎和喜爱。 本书是一本面向专业发者的图书。全书内容分为26章，从基础概念讲起，陆续向读者介绍了有关Git的各种操作和使用技巧，不仅将提交、版本库、分支、合并等命令讲解到位，还介绍了工作流、基于分支的发、二分法排错、发行版交付、项目的拆分与合并、项目的迁移等内容。 本书适合从事项目发的专业人士阅读，想要学习Git的读者也可以选用。
Python机器学习与量化投资
￥19.99
本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
精通数据科学：从线性回归到深度学习
￥63.36
本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。 本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
摄影美学:构图·光影·色彩(升级版)
￥76.80
决定照片成败的真正因素，在于摄影美学。相机与人眼是不同的，它只会忠实记录下眼前的场景，而没有像眼睛那样过滤掉纷繁杂乱的干扰元素，只将注意力关注到很精彩的部分，即人眼具有提炼的功能，具有天生的构图能力。我们这本书，就是要解决从人眼观感到相机呈现照片的转变问题。让你培养出将看到的美景转化为摄影作品的能力。本书一共分为12章，循序渐的介绍了摄影的视界、五大构图法则、构图元素的布局与审美、常见构图形式、人像画面设计与美姿、测光与曝光、驾驭光线、玩转人造光、多变的光影、影响色彩的四大因素、简单的色彩和摄影配色艺术等知识和内容。
MySQL从入门到精通(第3版)
￥80.82
《MySQL？从门到精通（第？3？版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，Python MySQL实现智慧校园考试系统和Java MySQL实现物流配货系统等内容。书中所有知识都结合具体实例行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高发技能。
递归算法与项目实战
￥63.87
本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和 JavaScript 程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。 本书不仅适合发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。
Qt for Python PySide6 GUI界面开发详解与实例
￥82.60
本书详细介绍了PySide6提供的各种可视化类行可视化界面编程。本书对各种类做了细致的介绍，对类的方法、槽函数和信号都了详细的说明，并配以实例。可视化编程方面主要内容包括PySide6的框架、基础类、常用控件、高级控件、主窗口、对话框、窗口美化、事件、绘图、文件操作、数据库、数据可视化、印支持、多媒体等。本书讲解更全面细致，实例也很有针对性，非常适合用Python行可视化编程的初学者，由于本书对类的各种方法介绍比较详细，也可以作为有一定基础的人作为参考手册，在忘记类的方法的时候查阅。
Python项目开发全程实录
￥62.86
《Python项目发全程实录》精选12个热门项目，涉及Python基础应用、游戏发、网络爬虫、大数据及可视化分析、Web发、人工智能发六大Python重应用方向，实用性非常强。具体项目包含：简易五子棋（控制台版）、学生信息管理系统（基础版）、水果消消乐游戏、超级玛丽冒险游戏、汽车之家图片抓取工具、分布式爬取动态新闻数据、淘宝电商订单分析系统、停车场车牌自动识别计费系统、食趣智选小程序、乐甄选在线商城、智慧校园考试系统、AI智能无人机飞控系统。本书从软件工程的角度出发，按照项目发的顺序，系统、全面地讲解每一个项目的发实现过程。在体例上，每章一个项目，统一采用“发背景→系统设计→技术准备→数据库设计/公共模块实现/各功能模块实现→项目运行→源码下载”的形式完整呈现项目，给读者明确的成就感，可以让读者快速积累实际项目经验与技巧，早日实现就业目标。
Python深度学习实用案例
￥69.86
本书以Python 3.11.0为平台，以实际应用为背景，通过“概念 公式 经典应用”相结合的形式，深浅出地介绍Python深度学习实用案例。全书共10章，主要内容包括掀深度学习的面纱、神经网络的数学基础、机器学习的基础、神经网络分析与应用、计算视觉分析与应用、文本和序列分析与应用、目标检测分析与应用、生成式深度学习分析与应用、人脸检测分析与应用、强化学习分析与应用等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特，同时感受到利用Python行深度学习的简单、便捷，以及其应用性强等功能特。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
AI提示工程必知必会
￥60.52
《AI提示工程必知必会》为读者提供了丰富的AI提示工程知识与实战技能。《AI提示工程必知必会》主要内容包括各类提示词的应用，如问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词，以及如何通过实战演练掌握提示词的使用技巧；使用提示词行文本摘要、改写重述、语法纠错、机器翻译等语言处理任务，以及在数据挖掘、程序发等领域的应用；AI在绘画创作上的应用，百度文心一言和阿里通义大模型这两大智能平台的特性与功能，以及市场调研中提示词的实战应用。通过阅读《AI提示工程必知必会》，读者可掌握如何有效利用AI提示工程提升工作效率，创新工作流程，并在职场中脱颖而出。 《AI提示工程必知必会》适合AI技术发者、研究人员，在校大学生、研究生以及对该领域感兴趣的广大读者阅读和学习。
网络工程师实训教程:华为、新华三、思科案例集锦(视频教学版)
￥48.86
"现在市面上网络厂商在选择网络设备的时候，华为占的市场是**的，但是学生学完专业课或者考完华为认证之后，在真实的项目环境中碰到一些其它厂商的设备不知道怎么配置。本书搞定多个厂商的设备，一个项目用三个厂商的模拟器做。每一个项目都有项目步骤，教大家手把手做项目。 本书以项目案例为导向，系统介绍了华为、新华三（H3C）和思科三大主流厂商的常用网络技术，内容紧密结合行业实际应用，结构清晰、实用性强。全书分为五篇：*篇指导读者完成模拟器的安装和介绍三大厂商网络设备系统的基本操作；第二篇详解各厂商交换机配置技术；第三篇解析主流路由协议的实现与配置；第四篇探讨常见广域网接入技术；第五篇围绕中小型企业网络项目，提供多厂商融合的解决方案。 本书可作为华为 ICT 学院的实验教材，有效强化学生的实践能力；也可作为高等院校计算机网络相关专业的实验指导用书，以及企业网络技术培训的参考教材。同时，对于从事网络管理、运维工作的技术人员，本书亦是一本极具实用价值的技术手册。 "
深入理解高并发编程:JDK核心技术
￥65.50
本书从实际需求出发，全面细致地介绍了JDK高并发编程的基础知识、核心工具和线程池核心技术。通过阅读和学习本书，读者可以对JDK高并发编程有更加全面、深、透彻的理解，提高对高并发编程问题的处理能力和项目实战能力，并提高站在更高层面解决高并发编程系统架构问题的能力。 本书适合互联网行业从业人员、高校师生阅读，尤其适合中高级发人员、架构师、技术经理及技术专家阅读，也适合对高并发编程感兴趣的人员阅读。
动手构建大模型
￥70.27
本书采用创新且实用的教学策略，巧妙融合理论基础与实践应用，深入剖析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的新进展，以及大语言模型（Large Language Model，LLM）的原理。书中不仅系统阐述了?LLM?的理论基础，还通过实际项目案例展示了如何将这些模型应用于构建RAG系统。本书遵循由浅入深的路径，从LLM的基础知识入手，详细阐释了模型的训练流程，并深入探讨了如何利用提示技术与模型进行*交互。书中还重点介绍了两个在业界得到广泛认可的框架—LlamaIndex和LangChain，它们是开发RAG应用的强大工具。书中的项目案例不仅为读者提供了宝贵的实践经验，也能够加深读者对相关概念的理解和应用。此外，书中进一步探讨了包括智能体和微调在内的高级技术，这些技术能够显著提升问答系统的性能。
Harness工程:从上下文管理到Agent系统构建
￥32.00
本书系统阐述从上下文工程到Harness工程的技术演进路径，深入揭示了AI Agent从工具调用到自主思考与协作的核心原理及工程落地方法。全书共7章，以从单Agent到多Agent为主线，帮助读者系统掌握构建具备理解、计划、反思与行动能力的Agent系统的完整方法论。 第1章、第2章系统介绍上下文工程的理论基础，涵盖意图识别、计划模式、反思模式、CodeAct行动及人机协作五大核心能力的工程化实战；第3章、第4章以DeepResearch 和记忆工程为典型案例，提供从搜索到研究的完整代码实现及分布式记忆系统部署方案；第5章阐述Agent Skills上下文卸载技术，并给出使用扣子编程开发运维巡检Skills及基于OpenClaw测试运维巡检Skills两个实战案例；第6章、第7章走向Harness工程，通过两个实践案例介绍如何复现Claude Code核心特性，以及如何构建OpenClaw类产品，实现技术整合与工程落地。每章均配有可落地的代码示例与真实场景案例。 本书既适合具备开发背景的工程师、架构师阅读，也适合希望提升AI Agent实战能力的技术人员参考。
Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
￥90.60
本书参考高等学校理工科“高等数学”“线性代数”“概率论与数理统计”“运筹学”等课程教学大纲，使用Python语言实现相关计算、图形展示及模型求解，内容包含Python编程语言门、极限的运算、函数的求导及积分、微分方程求解、级数、行列式计算、线性方程组求解、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验、方差分析与回归、线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络计划及排队论等。本书内容翔实，文字精练，例题丰富，注重本科数学理论与科学计算的密切结合。 本书可以作为高等学校理工科在校本科生的学习实验用书，也可以作为对Python科学计算感兴趣的人员的参考用书。
Python从菜鸟到高手(第2版)
￥66.50
本书从实战角度系统讲解了Python核心知识以及Python在Web发、数据分析、网络爬虫、桌面应用等领域的各种应用实践。本书用超过10万行代码、500个案例完美演绎了Python在各个领域的出色表现，每一个案例都拥有详细的实现步骤，带领读者由浅深系统掌握Python语言的核心以及Python全栈发的技能。本书分为四篇，共26章，介绍Python基础、存储解决方案、网络与并发和Python高级技术等内容。 本书适用于零基础的初学者，适合作为高等院校教材，也适合想掌握Python发的程序员以及所有对Python感兴趣的技术人员参考。
Python编程自学手册
￥31.99
本书内容经过多次实践，从趣味易懂的语言讲解枯燥的编程知识，能够让初学者轻松掌握Python的基本语法、计算机程序设计中的常用算法，快速具备一定的实战开发能力。 本书共分为三个部分，部分是基础篇，重点讲解基本语法；第二部分是进阶篇，重点讲解函数和多种组合数据类型；第三部分是应用篇，重点讲解程度设计、web开发及游戏开发，让学习者能够快速具备Python实战能力。
Scratch3.0案例式少儿编程初级35课
￥69.30
1.丛书包括4册，分别是：Scratch3.0编程基础及全部指令详解；Scratch3.0案例式少儿编程35课（初级）；Scratch3.0案例式少儿编程35课（中级）；Scratch3.0案例式少儿编程30课（高级）。 2.课程遵循STEAM教育理念，从案例（程序）到教案（书）再到视频（讲解）课程，采用PBL教学法，引导孩子的思辨思维、培养孩子跨学科的能力、启发孩子的好奇心、增强孩子的学习兴趣、激发孩子的创造热情、鼓励孩子的批评精神等。
深入大型数据集:并行与分布化Python代码
￥69.30
本书共分3部分，主要介绍如何使用Python语言来处理大型数据集。第1部分介绍map和reduce编程风格，以及Python中基础的map和reduce函数，并介绍如何将对象持久化，通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业，如何实现PageRank算法，如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基础知识，包括如何通过boto3的Python库将文件上传到AWS S3服务，以及如何在AWS的EMR集群中运行分布式的Hadoop和Spark作业。本书适合有一定Python编程基础，且希望掌握大型数据集处理能力的开发人员和数据科学家阅读。
