购物车
个人中心
概率与统计:面向经济学
￥59.00
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。
软件漏洞检测与修复
￥59.00
软件漏洞是当前软件安*临的*大挑战，如何尽可能早地检测与修复软件漏洞，减少漏洞带来的危害？本书以软件安全为基础，致力于深入探讨软件漏洞检测与修复的方法与技术，涵盖了软件漏洞概述、静态分析、漏洞静态检测、漏洞动态检测、漏洞自动修复、漏洞检测与修复技术在移动终端的应用等内容。通过方法的归纳、技术的对比和实例的详尽分析，本书旨在从理论到实践、从传统到前沿，对软件漏洞检测与修复进行*而深入的阐述。本书的目标读者是研究生和科研人员，特别是关注软件漏洞检测与修复领域前沿研究和未来发展趋势的研究人员和从业人员，也可作为相关领域教育培训班的教材。
深入解析Python反爬虫
￥59.00
本书主要介绍了反爬虫的相关技术，内容涵盖了爬虫工具、加密算法、App爬虫等，从理论到案例实践，深浅出。本书详细讲解了常用的抓包工具、反爬虫机制、验证码识别、动态网页反爬虫、JavaScript文件处理。本书聚焦加密数据的破解、App应用爬虫以及破解方法、部署爬虫程序。对于以上内容，本书行细分总结，将相关知识都纳其中，形成一套完整的体系。 本书适合Python爱好者、爬虫工程师、数据分析师，以及高等院校计算机科学技术、软件工程、网络工程等相关专业的师生。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
￥59.00
内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南，以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线，覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结，内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念，解析预训练与微调机制，对比传统循环神经网络与Transformer架构差异，结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开，聚焦DeepSeek的技术突破，系统讲解预训练目标设计、后训练优化（SFT/RLHF）、模型评测体系，并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求，详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合（如视觉-语言指令微调）、具身智能与通用人工智能（AGI）的演进路径，为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师，还是谋划未来布局的战略决策者，都能从中获得启发，在通往通用智能的浪潮中，走出属于自己的创新路径。
Python大模型应用开发:核心技术与项目实战
￥59.00
这是一本聚焦Python大语言模型应用开发的实战指南。从基础知识出发，逐步深入讲解主流开发工具与关键技术，*终以当前热门的数字人电商直播项目为例，呈现完整的AI实战路径。 本书具有以下特色： ?由浅入深：本书各章节环环相扣，循序渐进，形成完整的知识体系。 ?注重实战：本书注重实践，引导读者在解决实际项目问题的过程中掌握知识。 ?内容新颖：本书均采用前沿、主流的技术和工具，使读者掌握先进的开发方法。 ?经验总结：本书是对作者近10年工作经验的总结，对AI初学者具有极高的参考价值。 全书分为三篇，共15章，具体内容如下： *篇：基础知识（第1、2章）。本篇介绍大语言模型及其应用开发的基础知识，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二篇：开发技术（第3～10章）。本篇涵盖分词技术、词嵌入技术、向量数据库、提示词工程与优化、Hugging Face 入门与开发、LangChain入门与开发、大语言模型微调，以及大语言模型的部署等内容。这些主题构成了大语言模型应用开发的核心技术体系，掌握这些技术对于深入开发大语言模型至关重要。 第三篇：项目实战（第11～15章）。本篇聚焦数字人电商直播应用，包括数字人口播台词生成、直播间问答分类、直播间互动问答，以及直播间数据分析Text2SQL等实战项目。这些内容基于当前热门的数字人应用开发，具有很高的实践价值和参考意义。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
￥59.00
内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色：·零基础门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富：涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法：首创通俗易懂的智能体设计流程，人人都能上手。·效果立竿见影：每章都配有即学即用的实战案例，让你快速获得成就感。·持续升级阶：从基础应用到高级定制，满足不同层次的学习需求。通过阅读本书，你将：·系统掌握提示词工程核心方法，让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理，造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践，让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维，在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验，快速提升职场竞争力。
芯片形式化验证原理、方法与实战
￥59.00
本书系统介绍了形式化验证的概念和原理，并通过丰富的实例生动展示了形式化验证所需的TCL和SVA语言语法规则，同时揭示了其在商业上的潜在价值和广阔前景。书中以目前广泛采用的RISC-V架构为例，借助新思科技的VC Formal形式化验证工具，深浅出地讲解了各种形式化验证应用的流程、使用方法以及常见陷阱，为读者提供了从基础知识到高级应用的学习途径。 本书包括三个部分： ? 基础篇（第1～6章），主要介绍形式化验证的工具、语言和设计； ? 实战篇（第7～13章），主要展示相关工具的使用方法、常见问题以及对应的解决方案； ? 阶篇（第14～17章），主要探讨简化、签核和加速等关键形式化验证技术。 本书不仅适合芯片设计和发领域的从业人员快速门和实践形式化验证，也可以作为电子工程等相关专业的教学参考书。
用户画像:全渠道画像方法与实践
￥59.00
内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展，从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容，又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法，适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
￥59.00
本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南，旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘，掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧，从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分：*部分（第1~12章）介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建，包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容，通过一步步的实践示例，带你快速入门嵌入式系统编程，了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧；第二部分（第13~18章）更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用，从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面，*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践，帮助你进一步提升编程技能，应对更复杂的编程任务。
嵌入式数字控制系统:基于C和Python编程实现
￥59.00
本书基于ARM Cortex-M微控制器探索数字控制系统的设计与实现方法。作者分三部分阐述内容，首先，本书描述了如何通过Python编程语言实现数字控制系统原型机，帮助读者更好地理解数字控制的概念和原理；其次，通过C编程语言在实际微控制器上实现数字控制系统，帮助读者解决涉及数字控制、机器人和机电一体化的实际问题；*后，将本书中讨论的理论和实际问题相结合，帮助读者学习如何在实际应用中实现数字控制系统。本书特别适合电子电气工程相关专业的本科生阅读参考，也是数字控制系统和机器人相关领域工程师或业余爱好者的专业指南。
游戏开发与计算机图形学中的数学
￥59.00
本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
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。
推荐系统
￥59.00
作为人工智能和机器学习的应用方向之一，推荐系统不仅在学术界积累了众多文献著作，在互联网业界也有着广泛的落地实践，已服务过数亿用户，其算法和系统设计相当复杂。本书结合互联网大规模应用场景的实践需求，回顾了推荐系统的发展历史，解析了核心算法、系统架构、评估方法等诸多推荐系统涉及的方向，具备很强的实用性。内容包括推荐系统介绍、推荐系统原理、推荐系统经典链路、推荐系统进阶、推荐系统内容审核与冷启动、推荐系统架构、推荐系统评估。 本书适合*器学习基础的学生、算法工程师，以及互联网行业从业人员阅读，也适合想了解推荐系统的跨行业人员阅读。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
￥59.00
本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线，本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重，不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑，更通过丰富的代码注解与可视化案例，将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员，还是致力于优化重建流程的开发工程师，都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景，奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础，详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心，从源码层面剖析位置编码、分层采样，并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术，详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用，介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈，探讨跨平台加速与优化策略，助力模型*部署。
OpenClaw时代的OPC:一人公司从0到1方法论
￥59.00
本书是一部系统研究AI时代OPC这一新型商业组织形态的著作。它既是一部关于AI时代组织进化的认知之书，也是一部关于超级个体如何完成系统化跃迁的实践手册。本书试图回应我们这个时代的核心命题：随着大模型、AI Agent、自动化工作流与数字基础设施日益成熟，当技术把过去属于公司的能力重新交还给个体时，我们是否已经准备好像经营一家公司那样重新经营自己。
豆包*办公:AI 10倍提升工作效率的方法与技巧
￥59.00
AI已成为职场的场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者下AI基础；然后，详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔，本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景，以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案；也授人以鱼，本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板，可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用豆包、轻松驾驭AI，提升职场核心竞争力，成为AI时代的弄潮儿！
AI数据分析极简入门:零基础用AI做数据分析与可视化
￥59.00
内容简介 这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心，学会“提问”，剩下的交给AI和本书的指导。 本书由资深数据科学与AI算法专家（微软MVP连续10年获得者）、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书，确保内容既权威又易懂。 掌握本书内容，您将收获： （1）掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流，实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式； （2）学会用自然语言驱动数据清洗与预处理，几分钟完成原来几小时的重复性工作； （3）精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术，零安装、一键出图； （4）掌握pyecharts交互可视化，制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘； （5）学会Mermaid文本绘图，实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成； （6）构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。 在数据成为核心生产要素的今天，本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径，是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头手册。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
￥59.00
本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
知识增强大模型
￥59.00
全书共分10 章，全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术，涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容，并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析，帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论，引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书，指导实际工作；也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
￥59.00
本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
大模型驱动的研发效能实践
￥59.00
内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书，你将：?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据
