购物车
个人中心
大模型项目实战:多领域智能应用开发
￥53.00
本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章，分为三篇：?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发，丰富了应用运行的场景。
大语言模型:原理、应用与优化
￥53.00
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
￥53.00
本书共13章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。 （1）基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 （2）实战篇（第6～12章），重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇（第13章），围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台，先介绍了平台每个模块的功能，再以航空公司客户价值分析案例为例，介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程，展示平台去编程化、流程化的特。
数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
智慧医院:数字化之路
￥53.00
本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用，详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战，充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略，全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用，并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度，介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势，以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌，对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实，从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合，适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读，也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
Jira实战:项目管理与精益看板
￥53.00
这是一本全面讲解如何用Jira工具平台（尤其是精益看板）为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径，能帮助企业优化研发流程，实现高效的需求管理、项目管理等，提升研发效能，实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分，各部分的侧重不同，以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础（第1～3章） 首先介绍了Jira的常识，以及它的安装与配置；然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶（第4和5章） 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能，以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战（第6～11章） 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘，介绍了精益看板的概念、作用和实现路径，内容非常详尽，企业可以结合自身诉求行参考复用。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
￥53.00
全书主要分为三部分介绍Redis。 第1部分介绍Redis6中使用的数据结构，包括动态字符串、跳跃表、压缩列表、字典、整数集合和快速表，详细介绍其基本结构及常见操作。 第二部分为本书核心篇章，首先介绍了Redis6的启动流程，命令解析流程，之后对Redis6中的命令实现行了全面的介绍，包括键命令、字符串命令、哈希表命令、列表命令、集合及有序集合命令、地理位置相关的GEO命令、统计相关的HyperLogLog命令。 第三部分，主要介绍了Redis6的一些特性及使用，包括事务、持久化、主从复制以及集群等。
RISC-V架构DSP处理器设计
￥53.00
本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节，系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程，并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程，以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果，其特是产品导向，注重技术的可操作性和系统性，并行了必要的创新。
大数据工程师面试笔试宝典
￥53.00
《大数据工程师面试笔试宝典》全面讲解了大数据的核心技术及如何解答大数据工程师面试笔试中的常见问题，还引了相关知识辅以说明，让读者对所学知识行查漏补缺，帮助读者顺利通过大数据工程师面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》的题目均来自一线互联网公司面试笔试真题，涵盖大数据基础、大数据生态圈技术组件以及大数据不同岗位的面试笔试题。第1～2章主要介绍了职业道路如何选择、面试笔试前如何准备、面试笔试过程中如何应对，以及面试经常遇到的“坑”。第3章介绍了大数据基础面试笔试题，让读者学会利用大数据思维解决常见应用场景；第4～10章重介绍了大数据生态圈核心技术的面试笔试题，让读者加强对大数据技术组件的理解；第11～13章介绍了大数据仓库、大数据项目、大数据运维方向的常见面试笔试题；第14章探讨了大数据与人工智能的交叉，让读者可以轻松应对大数据工程师的面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》内容的深度和广度贴近实际，将帮助大数据领域的求职者为面试笔试做好充分的准备，提高面试成功率，同时，《大数据工程师面试笔试宝典》也可作为从业者的实用工具书，以加深对大数据技术和实践的理解。无论是初学者还是有经验的专业人士，都将从本书提供的详实信息和实用建议中受益。
大模型通识课:技术演进、商业革命与行业落地
￥53.00
本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。 本书先从AI技术发展历程手，深解析大模型的能力涌现与基于思维的推理能力，之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻性地描绘认知协同文明图景，为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。
同构:编程中的数学
￥53.00
本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以“同构”概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、可计算性和哥德尔不完全性定理结束本书，介绍了计算能力的边界和对编程基础哲学的影响。 本书还在各个章节中介绍相关数学家的人生经历和逸闻趣事，讲解他们如何克服困难、追求真理、创造奇迹，并穿插讲述编程、数学、艺术、音乐之间的有趣联系。
Python金融风控策略实践
￥53.00
全书讲述风控策略的分析与挖掘，主要内容包括3部分：1，风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等；2，结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标，行风控策略分析和挖掘实践；3，风控策略涉及的系统以及系统实现等，通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读，也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。
大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
￥53.00
大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。
Linux使用和管理指南:从云原生到可观测性
￥53.00
本书主要以结构化方法介绍如何在发或操作中使用Linux。本书还提供了使用这个源操作系统改工作流程的技巧，并讲解了如何获得现代终端、shell和命令的实际操作经验，如何使用Linux网络，如何管理工作负载，如何实现现代Linux可观测性。本书还讲述了如何使用容器、systemd、现代文件系统以及诸如Flatcar和Bottlerocket等不可变发行版以现代方式运行Linux应用程序。本书适合发人员、软件架构师和站可靠性工程师阅读。
软件架构指标:度量软件系统的性能和架构质量
￥53.00
本书通过 10 位杰出实践者的贡献，分享了关键的软件架构指标，帮助你设定正确的关键绩效指标并衡量结果。软件架构指标是软件项目的可维护性和架构质量的关键，它们可以在项目早期向你发出警告，提醒你注意架构和技术债务的积累。本书不是一本关于理论的书。它更多的是关于实践，关于已经尝试过并行之有效的方法。本书面向渴望探索成功案例的软件架构师和软件发人员，旨在帮助读者一步了解决策和测量的有效性。
AI智能体设计实战:用Coze从零打造21个贴身AI助手
￥53.00
你是否对AI助手充满好奇，却苦于没有编程基础？你是否想将AI技术应用于实际工作，提升效率，却不知从何入手？本书正是为你而写。Coze作为新一代AI Bot开发平台，以其强大的功能和易用性，让每个人都能成为AI智能体的创造者。本书通过21个紧贴实际场景的实战项目，系统性地引导你从入门到精通，轻松构建功能强大、应用广泛的AI助手。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI（通往AGI之路）官方出品，社区核心共创者亲自执笔。 全书中的案例共分7大专题，涵盖职业发展、办公效率、商业职场、内容创作、学习教育、娱乐社交及健康家庭等高频应用领域。每个专题包含3个实战案例，助你轻松应对各种场景。 本书特色： （1）零基础友好：无须编程经验，强调可视化搭建与逻辑设计，适合AI初学者、职场人士及行业应用者。 （2）场景驱动，即学即用：项目源自真实需求，读者可快速迁移至工作、创作与生活中，提升效率与创造力。 （3）系统化解构AI智能体搭建：深入讲解提示词编写、工作流编排、知识库构建与插件调用，帮助读者掌握底层方法与高级技巧。 （4）覆盖多元领域：不仅提供技术实现，更融入行业洞察与应用思维，助力读者成为跨领域的AI智能体设计者。 通过本书，你不仅将学会如何用Coze打造AI智能体，更将深入理解人机协作的新范式，拥抱智能时代的个体与组织进化。现在就开始，从想象走向创造，成为AI智能体设计的主导者！
数据隐私与数据治理:概念与技术
￥53.00
本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础，后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习，以及数据治理中的隐私问题，介绍其相应的技术基础，总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理，在内容介绍上，以技术与算法的讲解为主，辅以案例，详略得当。
Python电商数据分析实战
￥53.00
内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重模块。本书以实战制胜，案例牵引，从表层直观地看，这些案例能解决各种电商业务问题；从深层仔细地分析，作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧，手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以，如果你是关注电商业务的数据分析师，本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案，可照搬使用；如果你是一位没有任何数据分析基础的小白，这本书更加适合你，不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法，而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
￥53.00
本书从Veeam的基础知识始，首先介绍Veeam Backup & Replication的安装、实践和优化，讨论如何运用3-2-1-1-0规则来保护数据，如何创建备份服务器、备份代理、存储库等，还对Veeam 11中新增的强大功能――CDP行了探讨。下来，本书深介绍了不可变性（亦称强化的存储库）并讨论其创建方法和实践。本书末尾还讨论了新增的Linux客户端代理，以及相关高级主题，如扩展的对象存储支持、Veeam ONE功能改和Veeam Orchestrator。 阅读完本书，你将全面掌握部署实施Veeam Backup & Replication的方法，以确保信息系统的数据安全，并实现灾难恢复。
Web 3超入门
￥53.00
不同于“元宇宙”概念的遥不可及，“Web3”概念正在加速落地中。Web3不是Web2.0的延伸，而是对当前互联网形态的根本性重构。正如二十年前互联网诞生时的场景一样，Web3正在悄然形成星火燎原之势。面对这一个即将改变我们生活的新生事物，我们有必要去了解并认知它。 本书从Web3时代到来的必然性说起，重新梳理了Web3的概念和发展脉络。从核心组成、技术架构、应用场景多个维度深阐述了Web3的核心要义。 本书深浅出，力求采用通俗的语言从用户角度揭Web3的真实原貌，让普通人能够全面了解Web3。书中引用大量详实的案例和丰富的插图，旨在展示Web3作为下一代互联网的壮阔蓝图。 本书作者在Web3相关领域从业多年，具有深厚的专业知识和产业视野。本书凝聚了作者多年研究成果和认知总结，由浅深、层层递，可读性强，非常适合广大Web3从业者、创业者和爱好者阅读。
Python高并发与高性能编程:原理与实践
￥53.00
这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。
