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UG NX 12.0中文版完全自学一本通
￥62.30
本书基于UG NX 12.0软件，对其中的各个模块行了全面、细致的讲解，由浅到深、循序渐地介绍了UG NX 12.0基本操作及命令的使用，并配以大量的制作实例。全书共15章，内容涵盖基础门操作、特征与曲面建模、行业应用设计三个方面。 本书语言通俗易懂，内容讲解到位，操作实例具有很强的实用性、操作性和代表性。同时本书的专业性、层次性和技巧性等特也比较突出。
人工智能：语言智能处理
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语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与实践相结合，所探讨的技术具有代表性，便于读者理解与融会贯通。本书既可作为高等院校相关专业师生的教学参考书，也可作为人工智能领域语言智能处理研究人员和广大爱好者的技术参考书。
人工智能:智能人机交互
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本书在介绍人机交互基本概念和发展状况的基础上，详细讨论了智能人机交互基础理论、生理计算与交互、手势理解与交互、草图计算与交互、情感计算与交互、言语计算与交互、智能仿真与交互、交互式机器学习等内容。
MATLAB R2020a神经网络典型案例分析
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本书既可以作为相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践
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本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们行的技术中台建设实践行了全面的探讨，并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务行了案例剖析。本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。
多语言电子商务系统研究
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本书内容以多语言（中、英、藏、蒙四种语言）电子商务系统的构建为目标，从系统架构设计、概要设计、数据库设计、详细设计、测试等诸多软件工程技术方面介绍系统案例，展现整个系统的构建流程。
Elasticsearch源码解析与优化实战
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本书介绍了Elasticsearch的系统原理，旨在帮助读者了解其内部原理、设计思想，以及在生产环境中如何正确地部署、优化系统。系统原理分两方面介绍，一方面详细介绍主要流程，例如启动流程、选主流程、恢复流程；另一方面介绍各重要模块的实现，以及模块之间的关系，例如gateway模块、allocation模块等。本书的*后一部分介绍如何优化写速度、搜索速度等大家关心的实际问题，并提供了一些诊断问题的方法和工具供读者参考。
人工智能：重塑个人、商业与社会
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本书介绍了与AI相关的理论知识，例如，AI的核心、AI的3个发展阶段、AI的科技支撑点等。为了增强本书的全面性和系统性，也为了向大家多传授一些干货，本书将重点放在了AI在各行各业、各个领域的商业化落地项目上。 值得注意的是，本书添加了很多代表性案例，希望为读者提供实实在在的帮助。可以说，在“AI+商业”方面，本书既具有实用性，又具有可操作性，适合各种类型的读者阅读。
HTML 5+CSS 3+jQuery Mobile移动网站与APP开发实战
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HTML 5带来了移动网站的突飞猛，本书帮助传统Web发者搭乘HTML 5快车，轻松部署移动应用，也使移动发者得以充分发掘Web潜力，在传统网页的基础上获得跨平台支持。HTML 5 CSS 3 jQuery Mobile结合的形式让前端发人员可以有条不紊地发出优秀的移动应用，这是本书的目的，让一切看似复杂的移动应用看起来更简单，实现起来更简洁。 全书分为4篇共16章，第1篇（第1~4章）介绍HTML和HTML 5网页发技术，阐述移动网页与PC网页的不同和改；第2篇（第5~9章）介绍CSS和CSS 3，从兼容性角度介绍网页样式的变化和技巧；第3篇（第10~14章）介绍jQuery Mobile，从快速发和移动发角度阐述APP发的流程和技巧；第4篇（第15、16章）通过案例详细介绍当下网站和APP发的整体设计方案和实现代码。 本书内容精练、重突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网页或移动Web设计人员和前端发人员的参考书，同时非常适合大中专院校师生阅读，也可作为高等院校计算机及相关培训机构的教材使用。
轻松玩转Python少儿编程
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Python很强大，拥有非常多的第三方库，通过这些库可以绘制图形、制作游戏、搭建网站、处理数据、实现办公自动化等。Python 可以轻松地帮助我们完成很多工作。同时，它又有些难学，因为代码全是英文的，编码需要遵循严格的语法。但是 Python 里面有一只神奇的小海龟，我们把它叫作海龟模块，本书将会使用它用一种所见即所得的绘画方式让我们快速轻松地学会 Python。一边画着图，一边就掌握了 Python 的语法，同时还能学习编程的3种结构，掌握编程思维。本书将通过控制小海龟监听按键和鼠标操作，制作有趣的小游戏。翻阅本书时不用担心完全不懂编程，本书将会一步一步带你从零基础走向熟练，每行代码都有详细的注释，每个单词都有对应的译文，相信你一定可以自如地运用它。 万丈高楼平地起，想要成为 Python 大牛，少不了从基础始，和作者一起通过这样有趣轻松的方式来学习吧！
深入浅出Python数据分析
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数据时代的来临带动了新一波的智能革命，数据与算法驱动了各个领域的改变。在几个市场热门的讨论议题中，都可以看到数据应用扮演的角色。在面对真实世界的数据时，有许许多多的事情需要考虑。本书试图从务实的角度始，结合理论与实践去探索数据科学的真实世界，帮助读者一步一步地培养数据时代下的思维与技术。本书将从基础的 Python 编程始，以数据分析的流程为主轴一步一步地解析，然后展介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等。本书系统性地从函数库始学习，并拓展到不同的应用场景。 本书实用性强，提供数据分析所必需的编程技能的培训，以及常见第三方软件和库的使用方法；以数据科学家、数据分析师等数据应用工作的实践经验作为培养目标，适合对 Python与数据分析有兴趣的人阅读。
零基础学Python项目开发
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《零基础学Python项目发》采取“项目基础篇→项目实战篇→项目拓展篇→智能项目篇→项目管理篇”的结构和“由浅深，由深到精”的学习模式行讲解。《零基础学Python项目发》共16章，首先讲解了设计模式、事件驱动编程、软件数据库架构以及Python Web框架等内容；着深介绍了“坦克大战”小游戏发、“贪吃蛇”小游戏发、画图小工具发以及“你画我猜”小程序发等项目；然后详细探讨了爬取查询火车票信息、腾讯动漫数据分析以及可视化股票分析等项目；再重介绍了车牌自动识别收费系统、人脸识别系统、智能聊天机器人；后讲解了软件口设计、软件测试与发布等内容，让读者掌握在实际项目发过程中采用恰当的方法对项目行管理。 《零基础学Python项目发》多角度、全方位竭力帮助读者快速掌握软件发技能，构建从高校到社会的就职桥梁，让有志于从事软件发行业的读者轻松步职场。 《零基础学Python项目发》适合学习项目编程的初、中级程序员和希望精通Python语言发技术的程序员阅读，同时还可供大中专院校和社会培训机构的师生以及正在行软件专业相关毕业设计的学生阅读。
每个人的Python:数学、算法和游戏编程训练营
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本书以数学为切，以Python编程语言为工具，介绍大量流行的编程题目的解题思路，并且提供了多种解题方案。本书涉及的编程题目领域广泛，包括数字类题目、图形类题目、字符串类题目、数据结构类题目以及游戏类题目等，由浅深地训练读者的编程思维能力。通过本书的学习，读者可以掌握使用编程工具解决问题的核心思路，并能够独立思考和解决各种场景下的编程问题。 对于从未触过编程的人员来说，本书以问题驱动的教学方法，因为有趣且强调动手实践，非常适合初学者快速门。对于编程人员来说，本书介绍的解题思路和算法可以帮助编程人员提高代码质量。本书也适合编程领域的求职者使用，书中提供的编程题目很多都是面试中常见的算法问题。
MATLAB R2020a智能算法及实例分析
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本书以MATLAB R2020a为平台，以人工智能算法为背景，全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合，让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法，并利用智能算法解决问题，做到学以致用、举一反三。全书共分12章，第1章为MATLAB基础篇；第2～12章为智能算法篇，分别介绍了各种人工智能算法，包括智能算法的基本概念、差分化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。
实战Java虚拟机———JVM故障诊断与性能优化 (第2版)
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不管技术如何发展，Java依然是一个充满活力的生态圈，学习Java的人也越来越多，但多数人学习Java虚拟机（JVM）时都会遇到瓶颈。本书将通过200余个示例详细介绍JVM中的各种参数配置、故障排查、性能监控及性能优化，帮助Java人突破瓶颈。本书共11章，修订后版本涵盖Java 6～Java 10。第1～3章介绍了Java虚拟机的定义、总体架构、常用配置参数。第4～5章介绍了垃圾回收的算法和各种垃圾回收器。第6章介绍了Java虚拟机的性能监控和故障诊断工具。第7章详细介绍了对Java堆的分析方法和案例。第8章介绍了Java虚拟机对多线程，尤其是对锁的支持。第9～10章介绍了Java虚拟机的核心—Class文件结构，以及Java虚拟机中类的装载系统。第11章介绍了Java虚拟机的执行系统和字节码，并给出了通过ASM框架行字节码注的案例。本书不仅适合Java程序员阅读，还适合工作于Java虚拟机之上的研发人员、软件设计师、架构师阅读。
Java编程方法论:响应式Spring Reactor 3设计与实现
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本书主要专注于解读Spring Reactor 3的代码设计与实现。全书共10章，其中第1、2章将从口的设计手，逐渐深介绍Reactor中Flux源与订阅者Subscriber的诸多交互实现细节；第3章将通过对调度器的研究来向读者展示其中的优秀设计，可以帮助读者更好地掌握Java并发库，同时可以使读者对使用Reactor行异步编程有更好的认识；第4章将触到一些常用的Reactor操作，方便读者写出可重用度高、逻辑清晰的代码；第5、6、7章将着重分析Reactor中Processor的设计实现，不仅讲述了它的使用场景，还讲解了其中的内在原理，以及如何应对未来项目发过程中可能遇到的种种问题；第8章将介绍并分析Reactor特别提供的Context，这是Reactor为了应对生产-订阅模式下的响应式编程在异步环境中对订阅关系上下文行管理所产生的问题而给出的解决方案，Spring Framework 5.2中的响应式事务也是基于它实现的；第9章将主要介绍Reactor中的测试，同时带着读者一步一步设计实现一个针对Reactor项目的测试库；第10章将主要介绍Reactor中的调试，可以教会读者根据不同的需求采取不同的调试方式。 本书适合有Java编程基础的中高级Java发工程师、想要学习代码设计思路与技巧的读者、对响应式编程感兴趣的读者阅读。
Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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本书首先讲解Pandas快速门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热问题、关键问题及种种难题。
Kubernetes源码剖析
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本书主要分析了Kubernetes核心功能的实现原理，是一本帮助读者了解Kubernetes架构设计及内部原理实现的书。由于Kubernetes代码量较大，源码不容易理解，所以本书将梳理相关知识，帮助读者快速学习。本书共分为8章，第1章简要介绍了Kubernetes架构的核心组件，以及每个核心组件在架构中的作用；第2章主要介绍了Kubernetes构建过程中的源码实现；第3章主要介绍了Kubernetes的核心数据结构定义及围绕资源展的核心功能；第4章主要介绍了kubectl命令行交互工具的实现机制；第5章主要介绍了client-go编程式交互工具的实现机制；第6章主要介绍了Etcd存储的核心实现；第7章主要介绍了kube-apiserver组件的核心实现；第8章主要介绍了kube-scheduler组件的核心实现。本书适合云计算领域的相关技术人员、Kubernetes发者、Go语言发者等阅读。
呆呆鸟儿童编程——在游戏中学习
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本书介绍了基于C# 语言的代码编程方法。针对6~16 岁的儿童，将枯燥的代码编程转变 为86 个有趣的游戏关卡，让儿童在探索中学习编程知识。书中所涉及的编程内容包括命令、 函数、循环、判断、算法、变量、属性、初始化、参数和数组等，全面覆盖儿童编程所需掌 握的知识。
ArcGIS Python编程基础与应用
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Python是目前热门的开发语言之一， ESRI公司已经将Python作为ArcGIS产品的主要二次开发语言。在ArcGIS开发中使用Python语言，既可以高效地调取ArcGIS地理数据处理的功能，又可以便捷地使用众多Python的开源资源。本书结合大量地理实际应用代码和数据，重点介绍了Python的基础知识、ArcGIS中Python的使用方法、地图文档和图层的访问与管理、空间数据访问与操作、矢量数据和栅格数据分析、地图制图、自定义工具、插件制作等内容。 本书可供地理学、生态学等相关专业从事地理数据处理的人员学习使用，从而快速掌握ArcGIS Python编程方法。
TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计
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人工智能是近年来全球*为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中，取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，国内外出版的相关书籍并不算多，有些侧重于理论层面的推导，有些侧重于框架API的介绍，鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓，本书以探索问题式叙述风格展，从*简单的人工智能问题手，一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题，重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型，本书均详细分析了采用TensorFlow框架的实现方法，并基于多个常见的经典数据集行了算法模型的实战，如基于MNIST和CIFAR10数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式，读者可*限度地理解算法理论，同时提升工程实现能力。本书可作为高等院校人工智能课程的教材，也可供从事人工智能、深度学习算法研究与发人员自学或参考。
