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计算社会学:基础理论篇
￥59.00
本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
￥59.00
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。
互联网启示录:互联网如何改变世界
￥59.00
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。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型（第1-3章） 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统（第4-9章） 首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；*后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业，在运维领域深耕20余年，本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结，又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系（PPTR）为基座，在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上，首先提出了数字化运维管理体系 OPDM（Operation Process Data Measurement，平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量），然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书，你将： *深理解“监”体系，全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系，以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系，通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系，从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设，如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系，运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系，通过运维大数据分析与治理能力建设，理解运维数据治理。 *深理解“智”体系，探索智能运维体系的DAO模型，从数据管理、智能分析到场景服务，以及智能运维与生产场景的融合。 此外，书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例，也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等；实践角度，通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘，包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等；实践角度，通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
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。
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。
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。
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。
AIGC智能营销:4A模型驱动的AI营销方法与实践
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这是一本能科学指导广大营销人和各类企业构建适应AI时代的营销新思维、新方法和新范式的著作。 工欲善其事，必先利其器。篇详细介绍了智能营销需要掌握的AIGC技术基础、AIGC营销工具使用、提示词的编写方法与技巧，以及智能体和工作流的原理，这些是AI时代营销人的技能。 授人以鱼，不如授人以渔。作者凭借深厚的理论功底和丰富的实战经验，围绕营销工作全场景和客户决策全旅程，创新性地总结出了适用于AI时代的“4A模型”（分析、构建、激活和增强），为我们在AI时代实现营销创新和业务增长提供了清晰路径和科学方法。4A模型是继菲利普·科特勒提出“营销5.0”的概念后，在营销理论方面的又一创新，具有里程碑意义。 企业智能化转型，组织和流程变革要先行。本书前瞻性地指出了AI时代的组织需要什么样的领导力、组织架构、组织文化才能实现组织转型，需要什么样的营销流程和营销技术栈才能实现流程变革，并针对这两个问题给出了具体的方法和案例。 无论你是营销专业人士、主播达人，还是学习营销思维的普通读者，本书都将为你提供系统化的知识和技能。你将能够更好地理解AI在内容创作、预测分析以及品牌营销领域的应用，提升自己的专业技能，从而在职业生涯中获得竞争优势。此外，本书的实用案例和前瞻性分析将帮助你把握行业趋势，激发创意思维，为个人品牌建设或创业项目提供新的视角和策略。
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。
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。
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。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
￥59.00
这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻，而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章，其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向，第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
*微控制器C语言编程
￥59.00
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。
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
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。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
￥59.00
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普著作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章，分为四个部分： 第一部分（第1~2章）以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分（第3~5章）学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。 第三部分（第6~8章）第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚；然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破；最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分（第9章）人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
￥59.00
本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献，并用中文准确翻译，结合编者自身的理论研究和工程实践，针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向，采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物，也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
