速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程,以适合实际应用为核心思想,将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目,由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程,通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章,包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷,包含64个案例动画(通过扫描对应二维码观看),并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者,都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发,系统地介绍每一类迁移学习算法,包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法,从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景,介绍典型的应用案例。后,介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法,熟悉各类应用场景,为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题,并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深,这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论,帮助读者夯实基础;后8章讲解应用,用大量经典的模型和9个案例,为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理;然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等; 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善,GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及;内容丰富、循序渐,覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景;实战性强,9个综合案例,提供案例源代码和解读,以及实验数据和实验结果对比分析;图文并茂,包含大量原创图表,可读性强。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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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
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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
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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。
Abaqus二次开发:内核与GUI应用实例详解
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本书详细阐述了Python语言基础知识、Abaqus内核二次发、Abaqus 插件GUI二次发和Abaqus 主窗口GUI二次发的相关知识,通过大量实例和详细说明,帮助读者掌握Abaqus 二次发基础知识和应用方法。 本书共14章,前两章为基础篇,包括Abaqus二次发概述和Python语言基础;第3~6章为内核发篇,包括Abaqus内核发和它的三个应用实例;第7~14章为GUI发篇,介绍了Abaqus RSG对话框生成器、Abaqus GUI二次发和它们的五个实例,以及Abaqus主窗口GUI的二次发。本书配套实例源文件,封底扫码即可下载。 本书适合企业及科研院所结构仿真工程师等岗位人员,以及理工科院校机械、汽车、航空航天、土木工程等专业的学生学习和参考。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
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【为宏观掌握Oracle基础(第1~3章)】,介绍了程管理、内存管理及存储等基础知识,并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法,旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和程组织方案。【微观理解Oracle原理(第4~8章)】,围绕Oracle内部运行原理展讲解。首先,在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次,引了排队论和排队系统中的概念,对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程(第9~11章)】,结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来,首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识,通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次,通过典型案例讲解AWR报告,让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次,介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后,对Oracle多租户架构的演过程及部分新特性行了简要讨论及总结。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识,包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发,并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容: 第一部分(第1~6章)为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系;同时,通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分(第7~15章)与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发,使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优,以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时,能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统,从零始,带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章,主要包括以下4个方面: 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式,以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法,构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控,包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境,根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准,结合实操,探讨如何实现App合规。 总之,通过学习本书,读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术,还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
Node-RED物联网应用开发工程实践
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内容简介本书从工程实践角度系统讲解了Node-RED高级知识和工程级物联网应用的发,是Node-RED领域的标准性著作,得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。具体地,本书讲解了物联网工程的系统架构、Node-RED官方的重要扩展节、Node-RED的团队发模式、自定义节发,以及如何将Node-RED嵌到其他系统中等Node-RED的高级知识,能指导读者快速掌握物联网应用的端到端发。此外,本书还详细讲解了数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4个工程级的实战案例。本书注重使用Node-RED发物联网应用的高级知识和工程实践,它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发技术详解》,介绍了Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法,以及解决常见需求的44个流程,几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识,能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。这两本书都配有大量辅助资源,包括流程实例、配置文件、实例代码等,可以通过本书的配套网站http://www.nodered.org.cn(Node-RED中文站)来获取。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作,它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系,并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结,系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具,用户研究在产品研发全流程中的应用,以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章,主要分为三篇。 第1篇(第1~5章) 主要介绍用户研究的基础知识,以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知,掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇(第6~8章) 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用,手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇(第9~10章) 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务,然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案,希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生,还是有经验的职场从业者;不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师,还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位,本书都能帮助你更懂你的用户,从而造出用户需要的产品。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目,为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础,以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础,以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考,以近3.7万人的收费视频课程为蓝本,从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员,还是项目管理者或决策者,都能在本书中找到自己想要的内容,比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章,外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎,包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理,并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目,制定规则资源的管理方案,包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎,真正做到活学活用,学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法,介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野,站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用,为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作,是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略,包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分(第1章) 红蓝对抗基础 首先,阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状;其次,介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势;Z后,概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分(第2~5章) 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力,以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分(第6~10章)红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备,以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分(第11~13章)紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练,然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容,Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中,您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标,了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官,以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者,这是一本难得的宝典级书籍!
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策者,你都能通过本书系统理解和掌握大模型,从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力,把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书,我们每个人都能从中收获以下知识:(1)AI的本质和AI发展的4个阶段;(2)大模型的核心技术和大模型的技术化路线;(3)大模型的算力基础设施和数据基础设施;(4)基座模型的智能涌现和3大应用模式;(5)大模型对互联网行业的影响以及带来的机会;(6)大模型的应用全景,以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案;(7)大模型的产业图谱和商业模式,以及大模型产业的发展趋势;(8)大模型带来的风险及其治理思路;(9)大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠,帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇,成为时代的引领者和弄潮儿。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验,将理论与实务紧密结合,为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书,你将收获以下10个方面知识:(1)大模型安全的范畴、现状和挑战:包括安全、监管与合规的关键问题,以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。(2)大模型技术层面的安全风险:包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战,以及大模型的固有脆弱性。(3)大模型监管与合规的法律框架:包括全球范围内的AIGC的监管现状,如诉讼压力、执法调查和立法展,以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。(4)大模型知识产权合规:在大模型的发和应用中,如何确保知识产权的合规性,包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。(5)大模型数据合规:在大模型的构建过程中如何确保数据合规,包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。(6)大模型内容安全:在大模型的应用过程中如何确保内容安全,包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。(7)大模型算法合规:在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规,包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。(8)大模型伦理安全:在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全,包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。(9)大模型的安全保障方案:如何构建一个既安全又可信的大模型环境,包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。(10)生成式人工智能的发展趋势:从技术视角和法律视角,洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论,是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节,还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外,还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者,都能从中获得一定的启发。读完本书,你将收获以下6个方面的知识。(1)SaaS产品的基础知识深了解SaaS(软件即服务)的概念,包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别,例如按需订阅、无需安装、在线访问等。(2)SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求,如高可用性、可扩展性、多租户架构等。(3)SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略,包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制,持续优化产品以满足用户需求。(4)用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道,收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求,提升用户满意度和忠诚度。(5)SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标(KPIs)。利用数据分析来指导产品决策,优化用户体验和提升业务成果。(6)AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景,如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱,甚至可能会扼杀项目,危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人,作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行,并融合亲身经历,用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验,教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能,还引导读者使用新的思维方式,更稳定、更自信地行优化。
《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题,涵盖不同难度级别,机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念,对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读,为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者,可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野,这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热,也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读,也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学,以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。

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