AI处理器硬件架构设计
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《AI处理器硬件架构设计》基于当前工业界主流的设计规格,详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理,并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括:业界主流AI处理器架构及基础背景知识(第1章);AI处理器指令集设计与硬件架构总体设计(第2、3章);核心计算单元,即向量处理单元、矩阵处理单元、标量处理单元的微架构设计实现(第4~6章);数据搬运单元与存储系统设计(第7、8章);AI处理器设计实例剖析(第9章)。 《AI处理器硬件架构设计》可作为从事AI处理器相关研发工作的专业人员的参考书,也可用作高等院校计算机、集成电路相关专业研究生、高年级本科生的教材和参考书,还可供对AI处理器设计感兴趣的读者自学。
智能驾驶:视觉感知后处理
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"本书为读者详细介绍了智能驾驶中的视觉感知后处理的相关知识和技术。通过六章的详尽内容,读者将深理解自动驾驶车辆如何通过视觉传感器捕捉、处理和理解外部环境,从而实现自动化驾驶功能。 - **第1章 智能驾驶与视觉感知后处理** 从智能驾驶的整体发展脉络手,概述其发展历程及各个分级,而探讨视觉感知在其中的核心角色与应用。 - **第2章 相机传感器硬件系统** 专注于为视觉感知提供数据的核心硬件—相机传感器。从原理、时钟源,到自动驾驶中的选择要求和车规级相机性能要求,为读者展现了相机传感器的全貌。 - **第3章 相机传感器标定** 详细介绍了相机标定的基础知识和方法,如坐标系转换、相机模型、以及多种标定方法。 - **第4章 车道线后处理** 深探讨了车道线检测、拟合、跟踪以及与智能驾驶功能的关联。无论是传统的图像处理方法,还是基于深度学习的技术,都有所涉及。 - **第5章 障碍物后处理** 从障碍物检测、测距,到红绿灯和标识牌的处理,此章详细解读了如何在视觉中识别和处理各种障碍物,以确保驾驶的安全性。 - **第6章 智能驾驶中多相机感知后处理** 当多个相机传感器同时工作时,如何融合它们的数据是一个挑战。本章探讨了双目视觉处理、多相机融合算法以及与NOA的关系。 无论您是自动驾驶领域的研究者、工程师,还是对此技术感兴趣的读者,本书都将为您提供宝贵的参考和启示。"
.NET安全攻防指南(下册)
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内容简介这是一本系统、深度讲解.NET安全技术原理和攻防实操的著作。全书分为上、下两册,全面覆盖.NET安全领域的关键知识。上册主要介绍了.NET Web安全审计的精髓,从.NET安全基础讲起,逐步深到高级攻防技巧,内容涵盖Web安全审计的流程、工具与技巧,帮助读者有效识别并修复漏洞,深理解.NET平台下的安全对抗方法。下册则揭秘了.NET逆向工程与实战对抗秘籍,包括免杀技术、内存马技术、Windows安全、实战对抗等多个关键维度。通过深浅出的讲解与丰富的实战案例,读者将掌握应对各种安全威胁的实战技能,加强逆向工程分析能力,并深了解Windows系统安全机制与.NET的相互操作。通过阅读本书,你将收获:(1)深理解.NET安全:从架构到上层应用,全面剖析.NET潜在威胁。(2)精通.NET代码审计:学习代码审计的流程、工具与技巧,有效识别并修复漏洞。(3)Web免杀技术揭秘:了解如何绕过安全检测,提升防护设备精准识别风险的能力。(4)内存马技术探索:揭内存马技术的神秘面纱,了解在.NET环境中的应用场景。(5)红队渗透测试:模拟黑客攻路径,行红队渗透测试,提高防御与应急响应能力。(6)逆向工程实战演练:深剖析恶意软件的行为模式,加强逆向工程分析能力。(7)Windows安全技术:深了解Windows系统安全机制,学习如何与.NET相互操作。无论你是安全初学者,还是希望一步提升技能的资深从业者,本书都将是你不可或缺的宝贵资源。
Data Mesh权威指南
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本书介绍了数据网格——一种来自现代分布式架构的去中心化社会技术范式,它提供了一种大规模采、共享、访问和管理分析型数据的新方法。本书分为五部分。第1部分介绍Data Mesh的四个原则,以及它们所组成的高级模型。第二部分比较Data Mesh与以前的数据架构的区别。第三部分介绍Data Mesh组件的高层次架构,帮助你设计Data Mesh架构以及评估与Data Mesh匹配的现成技术。第四部分介绍Data Mesh中的一个核心概念(数据产品)的详细设计,帮助你识别与Data Mesh愿景兼容的设计技术,并将它们与不兼容的技术区分来。第五部分介绍如何演式地执行Data Mesh的转换,以及如何围绕团队结构、激励、文化等做出组织设计决策的可行建议。
系统工程的艺术:用基于模型的系统工程方法构建复杂系统(原书第2版)
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本书从技术和业务方面介绍了发成功的系统需要了解的知识,涵盖了基于模型的系统工程、生命周期和过程的基本方面,以及发系统的方法,给出了关键管理过程和系统工程实践和指南。
云原生网关Traefik:入门、进阶与实战
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内容简介这是一本关于云原生网关Traefik的标准参考和实战指南,它从功能特性、工作原理、架构设计、性能优化、项目实战、源码分析等多个维度对Traefik行了全面的讲解,几乎覆盖从门到阶过程中的所有问题,通俗易懂、图文并茂、案例丰富。本书内容源于作者在大量云原生项目改造中的经验总结,得到了Google、华为等国内外头部科技公司技术专家的推荐和Traefik Labs 社区的多位PMC好评。读完本书,你将了解或掌握以下知识:?云原生的发展历程、架构模式、技术栈以及发展方向;?云原生网关的技术生态和技术选型?Traefik的安装、配置、基本特性?Traefik的架构设计、工作原理,以及升级、迁移和高可用性?Traefik中间件、Traefik Mesh、Traefik Hub、Traefik Operator编排等高级特性?Traefik的插件发、可观测性实践和性能优化等高阶实践?Traefik在实际项目中的使用和最佳实践?Traefik核心功能组件的源码分析
精通ROS机器人编程(原书第3版)
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本书提供了实用且易于理解的示例,对ROS机器人编程的高级概念行了全面的介绍。本书首先介绍用ROS行机器人编程所需的基本概念和ROS框架,讨论了如何用运动规划库和ROS导航栈对机器人行仿真和交互,还讨论了ROS插件、控制器和节、各种ROS口(如何把I/O发板、传感器和执行器等与ROS连起来),以及如何用ROS和ROS-Industrial对复杂机器人行仿真。最后,本书介绍了ROS的故障排除和最佳实践。
智能汽车软件功能安全
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内容简介这是一本从实践角度系统且深地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作,得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年,有扎实的理论基础、丰富的实践经验,用挖掘本质的思维方法来撰写本书,从研发体系、架构设计、发流程、发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深的讲解。全书共11章,分为3个部分。第一部分(第1~3章) 智能汽车发展趋势与安全性首先从产业和技术的角度分析了智能汽车的发展趋势,然后总结了智能汽车当下面临的主要安全痛,最后介绍了智能汽车软件功能安全的重要性、保障方案及提前规划的布局方案。第二部分(第4~7章) 智能汽车软件功能安全发体系与技术首先讲解了基于功能安全、预期功能安全、ASPICE、敏捷发的智能汽车软件发体系,并提出融合构建智能汽车软件功能安全发体系的思路和方法;其次介绍了智能汽车的软件架构设计,包括系统安全设计和多域融合的软件架构设计,侧重智驾域的软件架构及安全设计;然后基于智能汽车软件架构的分层设计,详细讲解了每一层级软件技术和所需采取的功能安全机制与安全措施;最后基于智能汽车软件功能安全的痛,从数据驱动、技术创新、流程保障、系统工程、大模型等角度提出了创新性的解决方案。第三部分(第8~11章) 智能汽车软件功能安全发通用流程与方法从智能汽车软件安全需求的编写与管理切,依次讲解了智能汽车的软件架构安全设计、软件安全分析策略、软件单元安全设计、软件安全编码与实现、软件单元验证、软件集成与集成验证、软件需求验证,以及软件功能安全发中支持和管理过程的相关要求,并针对人工智能及大模型技术行安全性探索,对智能汽车的安全发展趋势行了预测和展望。
Docker技术入门与实战 第4版
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Docker和容器化计算技术一直在不断创新和发展。十多年前,本书首版面市,见证了 Docker技术的发展,为了让读者更深入地理解和掌握新的容器技术,第4版中补充了一些新特性(如高级构建功能),同时也摒弃了一些过时的工具和项目(如Docker Machine项目)。 全书分为四部分:*部分简要介绍 Docker 的基础知识和常用命令;第二部分详述在各种典型场景中如何运用容器技术,包括操作系统、Web服务、数据库、分布式处理和大数据、编程开发以及容器云等;第三部分深入讲解高级容器技巧,包括实现原理、私有仓库、安全防护、高级网络功能和网络插件;第四部分展示与容器相关的开源项目,包括Etcd、Compose、Swarm、Kubernetes等。这些项目让使用容器技术变得更加有效率,使容器平台更加稳定和智能,共同构建了一个繁荣的容器化计算生态。
一本书讲透Elasticsearch:原理、进阶与工程实践
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这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程,全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识,旨在帮助读者深了解Elasticsearch的核心技术和应用场景,同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。
Flink SQL与DataStream:入门、进阶与实战
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内容简介 这是一本从使用和定制发双重视角,循序渐地讲解Flink的分布式系统架构设计、流计算API设计、时间处理、状态管理等核心技术的原理和实现的著作。 它面向Flink的初学者,内容沿着基础知识、实际问题和解决方案这条主线展,不仅层层剖析了Flink学习中的重和难,而且还通过大量案例展示了如何快速获得工程化实践能力。 全书共11章,主要内容如下: (1)Flink基础知识(第1、2章) 主要介绍了Flink的定位、核心特性、API分类,演示了如何搭建Flink作业的基础环境、如何创建一个Flink项目以及如何发门应用程序WordCount,并结合该应用程序说明了常见Flink作业的骨架结构。 (2)Flink分布式架构及核心概念(第3章) 主要内容包括Flink作业的运行时架构、部署模式、资源提供框架,以及发 Flink作业时涉及的核心概念,对于后续学习Flink DataStream API和Flink SQL API很有帮助。 (3)Flink DataStream API(第4~6章) 讲解了Flink DataStream API的核心知识,包括执行环境、数据源、数据简单转换、数据分组与聚合、数据汇等,并讲解了Flink DataStream API中的时间语义、时间窗口、有状态计算和检查这四大“王*牌武器”的由来与实现原理。 (4)Flink有状态流处理API(第7章) Flink DataStream API不能优雅地解决窗口使用不灵活和分流成本高这两个问题,于是Flink提供了有状态流处理API。本章主要讲解了Flink有状态流处理API解决上述两个问题的方法。 (5)Flink Table API与SQL API(第8~11章) Flink Table API和Flink SQL API的底层原理相同,可以相互转换,但Flink SQL API更为简单和常用。这4章分别介绍了Flink Table API、Flink SQL API 的功能,以及使用SQL实现流处理的核心技术,结合大量代码示例着重介绍了Flink SQL API的语法、函数、参数配置及性能优化方法。
ToB产品之美:SaaS产品的构建、打磨与商业化
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内容简介 这是一本从基础、构建、磨、商业化4个维度系统讲解SaaS产品的设计和运营的著作,它能指导读者造出质量优良、用户满意度高、市场竞争力强的SaaS产品,从而更好地把握SaaS市场的发展趋势和商业机会。 本书的系统性、实用性和实操性极强,读完本书,将有以下5个方面的收获。 1.SaaS产品基础知识(第1~5章) 包括SaaS产品的重要概念、行业洞察、赛道选择、市场分析、客户画像、组织结构、企业架构、产品架构、产品规划、需求分析和需求推演等重要知识,能帮助读者全面了解SaaS产品,是行SaaS产品构建、磨、商业化的前提。 2.SaaS产品构建方法(第6~10章) 系统讲解SaaS产品的体系化构建,包括客户体系、安全体系、数据体系、功能体系、产品页面与交互设计。以结构化的视角,提炼出SaaS产品的重要构成体系,帮助读者高效完成SaaS产品的构建。 3.SaaS产品磨方法(第11~15章) 从更高的维度介绍了SaaS产品磨的指导思想、SaaS产品标准化与个性化的博弈、SaaS产品的可配置性、SaaS产品的生态化与集成、SaaS的平台化与PaaS,可以帮助读者更好地提升SaaS产品的价值。 4.SaaS产品商业化(第16~17章) 重讲解了SaaS产品的商业化特、商业模式、定价策略、SaaS推广销售、实施与客户成功等内容。商业化是SaaS产品的归宿,产品经理是实现产品商业化的重要推动者。 5.SaaS产品经理能力模型与底层思维(第18~19) 包括SaaS产品经理应该具备的需求处理能力、决策能力、软实力,以及面对象思维、矩阵思维、系统思维、抽象思维、模型思维等,可以帮助产品经理成就产品的价值及其自身的价值。
动手学YOLO:技术原理与项目实战
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内容简介 这是一本系统讲解YOLO系列目标检测算法的理论与实战指南。不需要深厚的数学功底、不需要啃论文的耐心——你只需要具备基础的Python编程能力,跟着本书动手学,就能从YOLO算法原理一路走到多行业实战落地。 本书从“理论—工具—应用”三重维度帮助读者构建目标检测学习体系,将理论解析与十大行业实战案例深度融合,结合Ultralytics YOLO11、Streamlit和PandasAI技术栈,通过大模型辅助代码生成与交互式平台搭建,助力读者*掌握目标检测技术。 全书16章,分为三篇 理论篇(第1~3章):系统解析目标检测基础概念(如边界框、交并比、非极大值抑制)和算法演进,深度剖析YOLOv1至YOLO11的网络架构、创新技术及性能对比,为读者奠定坚实的理论基础。 工具篇(第4~6章):详解YOLO11环境配置(本地与Kaggle)、命令行与Python双接口操作,集成Streamlit构建Web应用,并引入PandasAI实现自然语言查询检测结果;同时涵盖Supervision库的数据标注、视频处理与结果过滤,以及Labellmg、Ybat等工具的使用。 应用篇(第7~16章):通过交通标志识别、车道线检测、路面坑洞监测、车辆事故分析、足球运动员跟踪、火灾烟雾预警、安全装备(头盔/反光背心)检测、脑肿瘤诊断、骨折识别及水下生物分析十大行业案例,展示YOLO11在多场景下的实战应用,每个案例均包含数据准备、模型优化与平台搭建,突出技术落地性和行业适配性。
Jetpack Compose 实战:面向未来的大前端式客户端开发体验
¥77.00
《Jetpack Compose 实战:面向未来的大前端式客户端发体验》从 Compose 项目背景介绍始,到发环境搭建、基础知识储备,再到基本使用方式、高阶用法展讲解,结合示例,使读者从零始逐步掌握 Compose 的使用。通过原理解析、最佳工程实践,以及创新性的 Compose Web3 实战项目,读者可更一步深了解和夯实 Compose 知识,循序渐,由浅深。 《Jetpack Compose 实战:面向未来的大前端式客户端发体验》为读者提供了全部案例的源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《Jetpack Compose 实战:面向未来的大前端式客户端发体验》适合零基础或者有一定移动端发经验,特别是 Android 发经验的发者、爱好者,另外也适合所有前端发工程师、相关院校师生,以及所有对 Compose 声明式发范式有兴趣的读者。
深入理解Doris:原理与应用
¥77.00
这是一本由Doris社区官方出品的Doris权威指南。本书基于Doris 2.1版本撰写,由Apache Doris PMC Chair和SelectDB高级解决方案架构师联合撰写。书中不仅深入剖析了Doris的核心原理,还基于实际用户的需求对实战进行*指导。可以说,本书是一本融合了Doris社区数百位开发者和数千名使用者的智慧和使用经验的经典之作。 本书共11章。 第1~3章:面向Doris的初级使用者,对快速入门Doris知识、Doris表结构设计和使用、Doris数据操作等基础内容进行*分享。读者基于此可以快速把Doris用起来。 第4~9章:从原理和应用两个层面对Doris存储引擎、Doris查询引擎、Doris 倒排索引、Doris高并发点查、Doris数据湖、生态组件进行深度剖析,带领用户深入理解Doris原理和使用。 第10章:重点介绍Doris运维管理相关内容。 第11章:介绍如何基于Doris构建实时数据仓库,这部分不仅介绍了具体的构建方法,还给出了基于Doris构建数据仓库的实践。
Excel技术与应用大全
¥76.80
本书以Excel 2019软件为平台,从Excel用户的工作需要和日常应用出发,结合大量的典型案例,详细讲解了Excel界面的组成和自定义设置,工作簿和工作表的基本操作,Excel模板的创建和使用,行、列和单元格的基本操作,数据的输、编辑、验证、导、导出、排序、筛选、分类汇总和印,数据格式、条件格式的设置,公式与函数的基本知识及使用技巧,逻辑函数、信息函数、数学函数、文本函数、日期函数、时间函数、求和函数、统计函数、查找函数、引用函数、财务函数的实际应用,数据的分析、展示、保护、协作和共享,VBA编程等内容。 本书内容翔实,可操作性强,兼顾技术理论和实际应用,适合所有学习和使用Excel的用户。本书既可作为Excel的自学宝典,又可作为案例应用的速查手册,还可作为各类院校的培训教材。
信息系统安全等级化保护原理与实践
¥76.80
本书通过分析当今信息安全的严峻形势以及其重要特性,并结合我国信息系统等级化的管理历程,提出了适应我国国情的全新的等级化保护体系。首先明确了等级保护的体系构建,包括其整体结构以及各模块内容。着对等级保护对象行了相应的明确,包括对象框架,对象模型以及对象的分类等特性。然后从策略体系,技术体系,运作体系这三方面对等级化的内容行明确与划分。同时,根据等级化保护的基本要求对适应我国国情的安全等级定级方法行了相应的研究,着重在安全风险评估以及等级保护能力测评模型的相关验证。着对等级化保护的实施流程行了相应的论述,并结合某计费系统的定级过程对等级化保护行了实例验证。zui后提出了在云环境下的安全等级保护的更多要求,并结合等级化安全管理平台的概念,一步总结我国等级化保护策略面临的不足以及未来创新的展望。
医疗大数据挖掘与可视化
¥76.74
普及医疗大数据挖掘与可视化技术,对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深应用有着重要的作用。 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化,分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分,共10章,包含医疗大数据及其平台的发展概况,医疗大数据的采集、清洗、融合,医疗大数据挖掘概述、工具与方法,医疗大数据可视化概述、工具与方法,以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。
数码单反摄影从入门到精通(精华大全版)
¥76.70
读遍天下书,更上一层楼!book3721.cn网上书店精彩奉献。数码单反摄影从门到精通(精华大全版)分为三篇:篇为摄影基础篇,介绍摄影硬件、附件、摄影技术等基础知识;第二篇为摄影实拍篇,介绍风光摄影、人像摄影和各大主题摄影等实拍技巧;第三篇为后期处理篇,介绍照片处理的核心理念和具体实践。 数码单反摄影从门到精通(精华大全版)语言简洁流畅,适合摄影新手阅读,资深摄影师也可以将此书作为一步研究摄影技术与实拍的工具书。 数码单反摄影从门到精通(精华大全版)语言简洁流畅,适合摄影新手阅读,资深摄影师也可以将此书作为一步研究摄影技术与实拍的工具书。
机器视觉及深度学习——经典算法与系统搭建
¥76.69
深度学习和传统机器视觉技术相融合,可以大大提高AI 技术的效率和精度。本书分上、下两篇,共19 章内容,详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具 VC 、Python 和 OpenCV;利用 VC 和 Python 工具,搭建图像处理的工程界面;介绍了常用的9 种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建,以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。每一个搭建的工程,都提供一套可下载的源代码程序,方便读者下载学习。本书理论与实践兼顾,可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助,也可供高等院校相关专业师生学习参考。
深入浅出密码学
¥76.67
密码学是信息安全的基础,本书教读者应用加密技术来解决现实世界中的一系列难题,并畅谈了密码学的未来,涉及“加密货币”、密码验证、密钥交换和后量子密码学等话题。 全书分为两个部分,部分介绍密码原语,涉及密码学基础概念、哈希函数、消息认证码、认证加密、密钥交换、非对称加密和混合加密、数字签名与零知识证明、随机性和秘密性等内容;第二部分涉及安全传输、端到端加密、用户认证、“加密货币”、硬件密码学、后量子密码、新一代密码技术等内容。 本书形式新颖、深浅出,非常适合密码学领域的师生及信息安全从业人员阅读,也适合对密码学及其应用感兴趣的读者阅读。

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