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深度学习及加速技术:入门与实践
￥41.00
本书紧密围绕深度学习及加速技术的基础理论与应用案例展叙述，实现了深度学习算法设计与硬件加速技术的有机统一，是一本基础理论与实践案例相结合的实用图书。其具体内容涉及人工智能基本概念，神经网络数学基础、神经网络基本结构与学习策略、反向传播算法数学原理与训练机制等神经网络基础理论，以及一些高级主题和实践。本书可作为从事人工智能领域算法研究、架构设计与应用实现等工作的科研人员、工程师以及高等院校师生的参考书籍。
企业级大数据项目实战:用户搜索行为分析系统从0到1
￥62.30
《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍“企业级大数据用户搜索行为分析系统”的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解“用户行为数据采集模块”的发，第4章讲解“用户行为数据离线分析模块”的发，第5章讲解“用户行为数据实时分析模块”的发，这3章采用项目导向的方式，让读者参与实际发过程；第6章讲解“数据可视化模块”的发，并整合各模块，测试数据流转，完成项目的发与部署。 《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》项目源自真实业务场景，目的是使读者通过实际项目来理解理论知识并提高实践能力。本书适合缺乏大数据项目经验的从业者阅读，也适合作为高等院校大数据专业的教学用书。
移动终端人工智能技术与应用开发
￥59.00
本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C 或Python语言发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。
等级保护测评理论及应用
￥59.00
本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展，从等级保护工作的需求分析手，介绍等级保护工作的核心理论模型，讲述等级保护的定级备案方法及流程，解读网络安全等级保护的基本要求，一步阐述等级测评所需的支撑技术，包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库，并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用，最后介绍等级测评挑战，展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习，以指导读者深地行学习。 通过学习本书，信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系，掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改，提高系统的安全保障能力；测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力，还可以了解一系列的测评工具和知识库；网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书，也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
算力经济:从超级计算到云计算
￥47.00
算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。
因果推断导论
￥47.00
本书以构建因果推断基础知识框架，主要从Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学习、因果机器学习五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用，引领学生步充满趣味与挑战的因果推理领域。
银行数字化转型:业务、技术与运营
￥65.00
这是一本从业务、技术、运营等角度全方位讲解银行数字化转型的著作，是作者在银行等金融领域近20年工作经验的总结。本书为银行数字化转型提供全面的能力框架、企业架构方法、战略制定方法、关键技术指导、详细实施步骤，更为重要的是，它还为银行的数字化营销和运营提供了系统方法和实操指导，为银行数字化转型提供了抓手和突破口。 阅读完本书，我们将收获以下知识： ?银行数字化的本质以及转型前应考虑的3大类问题； ?银行的数字化能力框架、评估模型及建设路径； ?银行数字化转型的企业架构，包括业务架构和IT架构等； ?银行数字化转型的战略及其制定方法； ?银行数字化转型的2个核心业务要素：以体验为核心和以数据为驱动； ?银行数字化转型的4个关键技术：数字化技术、数据中台、平台生态和数字化风控体系； ?银行数字化转型实施与落地的6个步骤：组建转型团队、明确战略目标、企业架构设计、业务中台设计、数据中台设计、数字化转型试和推广； 银行营销数字化转型的体系和方法，包括营销数字化、全渠道营销数字化转型、营销中台等。 ? ?银行运营数字化转型的体系和方法，包括渠道运营、用户生命周期运营、用户运营的“3板斧”、新媒体运营和数据运营等； ?建设银行（国有）、招商银行（股份制）和网商银行（民营）的数字化转型方法。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
￥59.00
内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。（5）通过源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究大模型本身，还是行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
决策算法
￥88.90
本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括jing确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；zui后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。本书要求读者具备扎实的数学基础，适合计算机科学、数学、统计学、电气工程、航空航天等领域的读者阅读。
区块链技术指南
￥90.60
暂无
MongoDB权威指南(第3版)
￥65.90
与传统的关系数据库不同，MongoDB是一种面向文档的数据库。本书这一版共分为6个部分，涵盖发、管理以及部署等各个方面。这一版对TTL和聚合管道等新特性行了讲解，还增加了配置MongoDB的章节，涵盖面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库，以及监控、安全性和身份验证、备份和修复、水平扩展MongoDB数据库等多方面的内容。
数据挖掘算法实践与案例详解
￥35.00
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。
Spark SQL大数据分析快速上手
￥60.52
本书内容基于Spark新版本展，符合企业目前发需要。本书全面讲解Spark SQL相关知识和实战应用， 各章均提供较为丰富的案例及其详细的操作步骤，并配套示例源码、数据集、PPT课件和教学大纲。 本书共10章。第1~3章为Spark SQL的基础准备部分，内容包括Spark SQL的发展和简介、Spark的典型数 据容器及关系、Spark概述与环境搭建、Spark典型数据结构RDD;第4~7章为Spark SQL的基础应用部分，内 容包括Spark SQL门实战（包括Scala编程基础）、SQL基础语法、操作多数据源、SparkSQL性能调优等； 第8~10章分别通过影评数据分析、商品统计数据分析、咖啡销售数据分析等3个实战项目行巩固提升。 本书内容翔实、示例丰富，既可作为Spark初学者、大数据分析人员、大数据应用发人员的自学手册， 也可作为高等院校或高职高专院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术、人工智能 等专业大数据课程的教材。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。 版权所有，侵权必究。举报：010-62782989，beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。
架构现代化:方法与实践
￥77.00
作者凭借在全球不同国家和行业内的多年实践经验，从战略规划、技术选型、架构设计到人力资源管理、团队建设和流程优化等多个维度，为企业的现代化改造提供了全面的指导。本书讨论了通过引沃德利地图、事件风暴、产品分类、领域划分、团队拓扑、松耦合软件架构、内部发者平台、数据网格、现代化战略、学习与提升技能来加快企业的产品创新和服务优化，同时有效地管理变革，减少风险。本书适合技术领导者、技术人员、产品负责人等架构相关人员阅读。
深入理解自然语言处理
￥61.06
《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》从自然语言处理（NLP）的任务视角分门别类地介绍深度学习与大模型在现阶段各NLP任务中的应用。以任务视角是指以一个个场景项目为视角，这样可以让读者获得更多的实战经验。《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》的每章都有核心模型的先验条，这对读者理解和掌握NLP模型非常有帮助。 《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》分为9章，对应9种NLP任务。第1章介绍分词和词性标注任务。第2章介绍文本分类任务，如情感分析、文章分类与标签等。第3章介绍命名实体识别任务，如提取内容中的姓名和公司名等，在知识图谱、内容结构化和智能对话等场景中也有该类任务的具体应用。第4章介绍神经机器翻译任务，该类任务是NLP最先商用的独立场景。第5章介绍文本纠错任务，该类任务的应用非常广泛，涉及用户输的场景一般需要用到纠错任务，否则用户体验会很差。第6章介绍机器阅读理解任务，该类任务偏学术，在实践中往往属于某个大任务下的子任务。第7章介绍句法分析任务，该类任务比较传统，基于深度学习的应用场景还不多。第8章介绍文本摘要任务，该类任务在新闻类业务场景中应用较多。第9章介绍信息检索和问答系统任务，凡是类似搜索和输类需要等待回复的场景都会用到该类任务。 《深理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用》内容丰富，讲解深浅出，适合有一定机器学习基础的NLP门和阶人员阅读，也适合NLP领域的从业人员作为解决具体业务问题的参考书，还适合高等院校人工智能等相关专业作为教材。
善用图表——一看就懂的商业数据表达术
￥38.27
商业数据的可视化，可以让信息的传递更加有趣，是职场人不可或缺的技能。本书介绍了商业数据—— 产品与服务、客户与市场、利润与商业模式、组织与运营—— 的视觉表达技巧，覆盖了日常数据使用和汇报的主要情景。本书为数据从业者梳理了数据可视化的流程，书中具有代表性的案例也能为读者思路，培养数据可视化思维。
Excel 2019在统计分析工作中的典型应用(视频教学版)
￥48.86
《Excel 2019在统计分析工作中的典型应用（视频教学版）》针对初、中级读者的学习特，透彻讲解Excel 在统计分析领域的各项典型应用。通过剖析大量行业案例，让读者在“学”与“用”的两个层面上融会贯通，真正掌握Excel 精髓。系统学习本书可以帮助各行业的数据分析和统计管理人员快速、高效地完成日常工作，提升个人及企业的竞争力。全书共15 章，内容包括数据的输及格式限定，数据的规范整理，Excel 中的数据查看、计算、统计工具，解不确定值，数据分组与频数统计，描述性统计分析，方差分析，相关分析，回归分析，时间序列预测分析，指数统计，抽样确定样本大小，几种重要的分布，参数估计，以及假设检验。本书以Excel 2019 为基础行讲解，适用于Excel 2019/2016/2013/2010/2007/2003 等各个版本。
大数据征信及智能评估:征信大数据挖掘与智能分析技术
￥138.60
本书聚焦于个人层面的信用违约技术研究、风险预警与监控系统的实现，但其中的技术 也可以便捷地应用于企业征信。全书由浅深、循序渐地讲述了大数据时代下的征信技术。 全书分为三个部分，部分是基础技术研究，介绍了征信业务中多源、多模态数据的融合 方法，以及大数据征信模型的归因分析与解释性研究；第二部分是信用评估技术研究，包括 大数据征信场景下时序数据的挖掘与分析，违约风险评估预警技术，以及不同区域的差异性 对于信用情况的影响；第三部分聚焦于信用评估系统研发，从全局角度描述了一个信用评估 与监控预警系统的实现。
AR界面设计(全彩)
￥62.30
本书主要介绍在智能化时代做AR 界面设计所需要掌握的概念、思维和具体方法。本书通过前景、概念、体系、实操、成长5 章的内容，介绍AR 界面设计需要了解哪些内容、掌握哪些概念、如何实际运用，传达在智能化时代，AR 界面设计所处的位置、作用及思考方式。通过一个实际的案例分析，读者可了解AR 界面设计和传统互联网UI 设计的异同，进而形成新时代的设计师知识体系。此外，本书还探讨了在当下变化迅速的时代形成设计师核心竞争力的方式。
云计算应用开发(初级)
￥32.20
暂无
数据分析即未来:企业全生命周期数据分析应用之道
￥57.85
本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织造行之有效的数据分析能力。全书分为三部分，第壹部分分析基础篇，讨论了如何通过整合组织的人员、流程、技术和数据等资源来实现这样的分析能力；第二部分分析生命周期*佳实践篇，介绍了不同种类的分析产品和服务，以及如何支持分析产品或服务的设计、发和交付；第三部分分析能力卓越常青之道，围绕如何让分析产品对组织的完善和持续改产生*大作用展讨论，内容包括如何衡量分析项目的效率和效果两个方面，以及如何应用行为经济学、社会心理学和变革管理等其他学科的经验和知识改和完善分析过程。
