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精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
￥59.00
精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起，世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中，作者帮助大家专注于产品体验，而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略，了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计，以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书，你将可以： 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件，并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配，首先启用术语重写系统，然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统，并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
数据安全实践:能力体系、产品实现与解决方案
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这是一本以实用和实践为导向，从甲乙双方视角全面讲解数据安全的著作。本书由国内数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品，三位作者均为长期耕耘于数据安全领域的资深专家，得到了包括比亚迪联合创始人、腾讯云鼎实验室负责人在内的多位企业界和学术界专家的高度评价和推荐。本书系统讲解了数据安全的技术基础、能力体系及其构建方法、产品使用及其实现、行业解决方案，以及如何将数据安全方案全面落地的综合案例，既能帮助读者全面构建数据安全的知识图谱，又能指引读者解决数据安全系统建设与运营过程中的各种难题。本书将为行业机构、企业组织、政府部门、专家学者等展数据安全相关工作提供参考与借鉴。 第 一篇 数据安全基础技术（第1~3章）介绍密码学知识、访问控制和人工智能安全等数据安全的基础技术和前沿热。特别是人工智能安全部分，除人工智能赋能数据安全外，同时探讨了人工智能自身的安全性问题。 第二篇 数据安全能力体系（第4~7章）从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营，详细阐述多种具有不同侧重的架构和方法论。 第三篇 数据安全产品系列（第8~12章）全面介绍目前常见的数据安全产品系列。这部分内容是技术方案的基础，涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。 第四篇 数据安全综合方案（第13~16章）讲解比较典型的数据安全综合建设方案，涉及政务大数据、工业互联网、数据流转风险监测和出境安全评估，覆盖数据安全建设的绝大部分场景。 第五篇 数据安全实践案例（第17~20章）分享4个具备各自行业特的数据安全实践案例，深讲解数据安全项目中的建设内容、实施计划、遇到的问题和难，以及相应的解决思路。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者，都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读，提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”，互联网的特征是“放”，核心精神是“放共享，合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网（阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网）的代际更迭；然后，用通俗的语言，以IPv4和IPv6协议为基础，介绍了互联网标志性技术，科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展；最后，分析了如日中天的元宇宙的概念，对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑，提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议；分析了互联网面临的国际形势，并提出要警惕互联网领域的霸权行为；提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用，提出“信息素养的提高尤为重要”的观；重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级；并提出互联网发展的“五阶段模型”，得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章： 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况，包括构建推荐系统可能面临的问题，以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构，以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析，包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标，以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章，主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重，也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读，包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案，以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和强化学习在混排的应用）的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计，主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全，特别是混合云安全的著作，它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写，力求全面，全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设；力求实践，基于作者丰富安全经验，从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践；力求图解，利用大量图表辅助讲解，先整体后局部，让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章，各章的核心内容如下：第1章立足于网络安全理论，如纵深防御和红蓝对抗等，奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发，阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设，强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度，深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章，详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战，特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度，讲解了如何在混合云环境下紧跟时代，并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官（CSO）、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生，共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
产品自适应设计理论与方法
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本书以针对制造企业数据/知识与设计业务融用不足、产品动态需求适应性差、协同响应设计周期长等现实问题，围绕数据驱动的产品自适应在线设计模式和架构、制造企业全周期数据处理与知识管理、产品自适应在线交互协同设计等 3 个关键技术问题，以“数据驱动的产品自适应设计”模式创新应用为主线，阐明数据涌现和多源需求条件下的产品自适应设计动态演化机理，研究并陈述了基于设计约束网络的产品自适应设计决策、产品性能多目标参数设计优化、全域异构跨尺度大数据分析融合等关键技术，建立包括异构数据处理、知识管理、自适应设计、在线交互设计在内的产品自适应在线设计集成技术方法体系，产品自适应在线交互设计平台，面向工程机械、特种设备、航天装备三家企业，展应用，提升企业对产品全生命周期动态需求的设计响应能力。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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【免费视频课】作者亲授“数字化能力与平台构建”，搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：舞动数字 这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。 本书的作者曾在硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。 全书共18章，分为四个部分： 第1部分（第1~4章） 数据中台与硅谷大数据平台 首先，从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍；其次，讲解了数据中台如何驱动数字化转型；Z后，通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台行对比，给出了这两种架构之间的异同。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。 第二部分（第5~8章） 数据中台架构与方法论 结合硅谷的数据平台的架构方法，讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论，以及云原生架构与数据中台的融合。 第三部分（第9~15章）数据中台技术选型与核心内容 首先，全方位地介绍了建设数据中台时如何行技术选型，然后重讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用发、数据门户等数据中台建设的核心内容。 第四部分（第16~18章）数据中台案例分析 通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
AIGC辅助数据分析与数据化运营:场景化解决方案与案例分析
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内容简介这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。阅读并实践本书，你将有以下收获：（1）理解并掌握AI辅助数据分析的思路，以及应该具备的AI能力、方法和工具。（2）系统掌握AI在数据分析报告中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。（3）掌握AI在市场分析和行业分析中的应用，包括数据采集、宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场定位、市场发展趋势与市场风险分析。（4）掌握AI在竞争分析中的应用，包括收集竞争分析报告与数据、竞品调研、竞争识别与分析、竞争对手分析模型以及竞争对手事件跟踪分析等。（5）掌握AI在客户运营分析中的应用，包括客户标签体系设计、客户服务与管理分析、客户全生命周期分析、社交管理分享、客户舆论与口碑分析、客户调研分析以及专题性客户与社群分析等。（6）掌握AIGC在广告分析中的应用，包括广告创意生成、广告创意分析、广告目标受众选择、广告投放时机分析、广告落地页A/B测试与假设检验分析、广告效果分析以及广告价值因素解读与投放预测等。（7）掌握AI在商品运营分析中的应用，包括商品选品分析、爆款商品运营分析、商品库存分析、商品定价分析、商品流量运营分析、商品销售分析以及商品序列销售分析等。（8）掌握AI在促销活动运营分析中的应用，包括优惠券分析、促销活动营销组合与引流分析、促销活动页面热图分析、促销活动主会场流量来源与导流分析、促销活动内容个性化推荐、促销活动复盘与总结以及竞品促销活动信息分析等。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
数字广告生态:平台、营销与革新
￥59.00
本书使用“数字广告生态”来描述完成数字广告升维后的全部数字营销技术与行业生态系统，详细介绍了数字广告生态如何为我国数字经济赋能，并重探讨数字化如何重新塑造技术营销（广告）产品，而探究数字广告独有的技术产品市场怎样一步步发展为“平台型”企业转型数字营销的关键，始引领数字营销的步和企业的数字化转型。全书分为三篇（共12章）：第一篇为理论篇（第1～4章），解释数字广告变革的基础，给出数字广告的概念体系与重要特征，介绍我国的数字广告是如何改变营销概念体系的，并首次将全路营销、数字增长营销和广域集客营销加营销理论创新体系；第二篇为变革篇（第5～7章），详解数字广告生态在我国的重要发展创新，覆盖数字广告生态位、数字广告营销图谱、人工智能广告相关内容，代表数字广告产业的升维改造；第三篇为创新篇（第8～12章），阐述数字广告生态解决数字营销问题的三个口，并就法律与伦理问题这个数字广告生态的重要维度展讨论，最后还介绍了广告营销不断发展的动力源泉——面向未来的前沿科技。本书适合广告学专业的本科生、研究生和青年教师全面学习，以掌握数字广告相关知识，也适合新闻传播学领域的其他相关专业（如网络与新媒体相关专业）读者阅读。此外，本书也适合经济与管理学院的商科类专业（特别是市场营销专业）学生阅读以了解数字广告，攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代的数字广告与营销传播管理的前沿知识。
Web漏洞分析与防范实战:卷1
￥59.00
知道创宇核心的安全研究部门，持续在网络安全领域行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的源分享和推广。本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础，结合团队多年的网络安全研究和实践经验，系统地介绍了网络安全中常见的漏洞类型、攻手段以及相应的防御策略。每个章节都以实际案例为例，通过分析案例中的漏洞成因、攻过程和防御方法，使读者能够直观地理解网络安全的实战操作。此外，本书还注重于工具和技术的介绍，以一个章节的篇幅介绍了代化的防御工具体系，使读者能够在实际工作中快速应用。在写作风格上，采用通俗易懂的语言，避免过多的专业术语和复杂的技术细节，力求使即使没有专业计算机背景的读者也能够顺利阅读和理解。通过学习本书，你可以获得以下知识。（1）从前端安全方向真实案例中总结出的知道创宇实验室的前端安全攻和防护的相关思路。（2）从各种后端安全漏洞的真实案例中总结出的不同类型漏洞的攻方式和技巧。（3）各类客户端和服务端中存在的文件读取漏洞。（4）渗透测试中各种常见的各种攻手段及其防御策略。（5）以Pocsuite3的流量监控规则来预防、检测和响应安全威胁的重要手段。（6）利用防御工具如Pocsuite3和pfSense防火墙来构建强大网络安全防线。（7）现代防御体系中10个具有代表性的领域的基本防御思路、防御效果和常用工具。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写，带你一次性学透BEV，实现快速落地与创新。在内容设计上，本书以BEV主流技术与工程实践为主线，系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法，助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架，强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集，如KITTI、nuScenes和Waymo，并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术，涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法，如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
大数据SQL优化:原理与实践
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这是一本站在一线发人员的视角，从SQL的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式，深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。本书共分为4篇，包括10章。认知篇（第1章）主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今最终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊，大数据SQL从业者目前面临的主要问题，以及调优的两个根本目标。原理篇（第2章）以深浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛，本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例，从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。实践篇（第3~9章）首先深解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性，然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本，探索SQL优化（包括结构与参数调优、子查询优化、连优化、聚合优化）的解决思路和方法论，并给出作者多年总结的一些“坑”。案例篇（第10章）以实践篇的各种真实需求调优历程为基础，以带面，以小明大，分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例，还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
￥59.00
内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分：总体概述（第1~3章） 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分：数据实施工作（第4~7章） 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程，是全书的重和难。其中，金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程，需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分：数据成果运用（第8~11章） 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述，核心企业处于配合地位。 第四部分：知识沉淀（第12章） 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应，有助于金融企业不断沉淀知识，提升效率，形成竞争优势。
*微控制器C语言编程
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本书向你展示如何从零始编写简洁、可维护的C代码。首先简要介绍C语言的历史和建立发环境的步骤。然后介绍C语言的语句，包括分支和循环语句，并对变量及其作用域行深探讨。之后展示C语言的数组、结构，并讲解如何查找和使用常用的代码片段。第8-11章介绍C语言在Arduino中的应用，涵盖设置Arduino发环境、代码编写技巧等，还通过完整的Arduino项目尝试使用多种电子外设，包括传感器、按钮和LCD显示器。最后会尝试快速完成一个物联网项目，并提出一些总结。
计算机科学中的离散数学基础
￥59.00
本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术，根据城市计算的框架分成四个部分：概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分（第1章和第2章）给出城市计算的概述。第二部分（第3章）介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成，介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成，介绍了从城市大数据中挖掘知识的基本技术和高级主题。本书适合计算机及人工智能专业的本科生、研究生和其他感兴趣的读者阅读。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
￥59.00
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
内容理解:技术、算法与实践
￥59.00
这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作，由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写，全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展，从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法，从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例，应有尽有。 第一部分 内容理解（第1~7章） 首先，详细介绍了内容理解的各个模块，包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解，帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着，讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后，介绍了两个主流的内容理解框架，并结合一个自研的多模态内容理解框架，阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成（第8~11章） 详细讲解了内容生成的技术细节，结合作者团队在业务实践中探索的应用案例，从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作，介绍了内容创作的全栈技术，能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量（第12~14章） 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题，比如标题党、假新闻、低俗图片等，介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义，将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外，还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
￥59.00
这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是，本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。 除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
智慧的云计算(试读本)
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本书系统地阐述了云计算的理念、架构、对产业的影响以及具体的应用，深分析了云计算即将带来的深刻变革，并分享了作者们在实施云计算“落地”过程中的手宝贵经验。本书清晰、翔实的内容对于身处IT大变革浪潮中的技术人员、管理者以及关注技术发展的各个群体都具有极为珍贵的参考价值。
