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算法秘籍
￥65.00
这是一本关于数据结构和算法的书，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章，讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富，实用性强，通过示例练习和问题分析等方式，详细讲解了与算法有关的知识。本书附赠视频讲解二维码，以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生，以及对算法感兴趣的读者阅读。
AI绘画大师:Stable Diffusion快速入门与实战技巧
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本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。
计算机是如何工作的:人人都能懂的计算机软硬件工作原理
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本书是一本将理论与实践有机结合的计算机工作原理实践指南，包含41个实践项目，涵盖了从电路设计到代码编写的广泛主题。通过本书，读者将实践构建数字电路、设计一个猜谜游戏、将十制数字转换为二制、检查虚拟内存使用情况、运行自己的Web服务器等，从引人胜的实践项目中学习如何像软件工程师一样思考、用数据描述真实世界的概念，使用欧姆定律和基尔霍夫定律分析电路的特性，以及如何像计算机一样思考、一步一步地在脑海中执行一个程序。
Node-RED物联网应用开发技术详解
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本书从技术角度系统讲解了Node-RED的使用方法和如何应用Node-RED发物联网应用，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，本书包含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。 本书注重使用Node-RED发物联网应用的各种技术和方法，它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发工程实践》，讲解了Node-RED的官方扩展节、自定义节、团队发等物联网应用端到端发的细节，以及数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4大工程实战案例。 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（Node-RED中文站）来获取。
多智能体强化学习:基础与现代方法
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多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后，书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法，涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库，其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释，并通过大量示例行说明，既为初学者阐明了MARL的概念，也为专业的读者提供了高层次的见解。
ASP.NET Core学习之旅:逐步构建自己的开发框架
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本书通过逐步构建一个完整的发框架，帮助读者深理解和掌握ASP.NET Core发框架的核心概念和技术。本书以实际项目为基础，通过逐步迭代的方式引导读者从零始构建一个功能强大的发框架。本书不仅介绍了如何搭建项目结构、处理路由和中间件、使用依赖注和配置管理等关键技术，还介绍了如何处理身份验证和授权、使用数据库和ORM、编写单元测试等实际发中常见的问题和技术。本书配有读者交流学习群，可扫描勒口二维码群。相关代码可通过前言中的代码仓库地址获得。 这是一本面向ASP.NET Core初学者和有一定经验的发者的实用指南。通过本书的学习，读者将获得一个全面的ASP.NET Core发框架的知识体系，并能够应用这些知识构建自己的Web应用程序。
中小银行运维架构:解密与实战
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本书为商业银行构建运维体系和掌握核心运维技术提供了指导。以一家中小型的商业银行为蓝本，讲述商业银行运维涉及的技术以及运维体系的搭建。 全书一共9章： 第1-3章抓哟讲解了商业银行运维在当下面临的挑战，以及传统银行的IT基础架构的前世和今生； 第4章详细介绍了商业银行运维的各项主要工作和技术； 第5-7章介绍了自动化运维和智能化运维，以及全路监控； 第8-9章介绍了同城双活数据中心以及下一代数据中心的架构。
智能网联汽车:激光与视觉SLAM详解
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书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略，还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术，并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战，展示了SLAM技术的实际应用。此外，着重讲解了深度学习在SLAM中的应用，如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后，展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势，提供了宝贵的行业洞察。
OLAP引擎底层原理与设计实践
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这是一本从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，完整呈现OLAP查询的核心流程和OLAP引擎设计思路，并指导读者形成OLAP引擎设计解决方案的专业技术工具书。本书不仅面向初级读者介绍了OLAP查询的基本原理和Presto使用方法，还从源码级剖析了OLAP引擎核心原理，包括SQL查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心组件，并将内容扩展到OLAP引擎的常见高性能优化方案上。全书由浅深，图文并茂，把晦涩难懂的内容讲解得透彻易懂。本书分为6篇，包括14章。第一篇（第1章和第2章）总体介绍业界常见的OLAP引擎并分析其优劣，讨论OLAP引擎的技术发展趋势及选型方法，介绍Presto背景知识及其使用方法、技巧。第二篇（第3章和第4章）串讲OLAP查询执行的整个过程，并概要性介绍查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心模块的工作原理，目的是让读者形成整体认知。第三篇（第5~8章）以例讲理，对多种经典SQL的执行原理行解析，复杂度从前到后逐章递增，包含了投影变换、过滤、行数限定、排序以及多种聚合场景。第四篇（第9章和第10章）详解分布式查询执行的数据交换机制，涵盖了查询规划、调度、执行的多个阶段等重内容。第五篇（第11章和第12章）以Presto为例整体介绍流行的OLAP引擎扩展机制——插件体系与连器。第六篇（第13章和第14章）主要介绍函数的设计原理与发实战，这部分首先介绍函数注册、解析识别、调用等重要流程，最后从标量函数、聚合函数两方面手，用多个实际案例介绍高级API（注解框架）的发方法以及低级API的底层发方法。
深入理解Kubernetes网络系统原理
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这是一本虚拟化网络技术学习指南，融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发，结合内核源码，以实例化的方式讲解虚拟化网络技术（包括容器网络和Kubernetes网络），覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时，对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。（1）通用网络技术，首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术，着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的，包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。（2）容器网络技术，首先介绍Linux的网络命名空间，着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。（3）Kubernetes网络插件原理，介绍Kubernetes网络插件的工作原理，之后综合全书讲述的技术，实现Kubernetes网络插件，达成优化Kubernetes网络的目的。
构建可扩展分布式系统:方法与实践
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本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分：第一部分是基础知识，包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介；第二部分重介绍如何扩展处理请求的能力，涵盖通过诸多架构方法（更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构）来扩展系统；第三部分介绍扩展数据层的相关知识，这是分布式系统理论最突出的地方；第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。
加速:*能软件交付之道
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本书是关于DevOps的实用指南，使用GitHub作为平台，展示了如何利用GitHub工具集的强大功能行协作、精益管理，以及实现安全快速的软件交付，从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案，读者将学习如何找到正确的度量标准，以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付，具体包括：使用GitHub Projects实现工作的可视化，使用GitHub Insights衡量正确的指标，使用GitHub Actions和Advanced Security展可靠的和经过验证的工程实践，以及迁移到基于事件的、松散耦合的软件架构。zui后，本书介绍了影响软件交付性能的因素，并指出了一些可持续改的方向。
信息流推荐算法
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本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。
一本书讲透Java线程:原理与实践
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本书由科大讯飞高级系统架构师撰写，结合大量源码与图示，通俗易懂；自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程通信机制、同步机制、锁机制、原子计数器、线程安全容器、线程池的实现原理与应用技巧。全书共12章，分为三篇。 基础篇（第1～5章），从Linux的线程基础讲起，重从JDK、JVM、Linux多个维度讲解Java线程的设计、通信与同步机制，如内存一致性、内存屏障、多线程间数据通信、并发控制等核心知识，从而在实际发中提高程序的性能和稳定性。 阶篇（第6～9章），从CPU的架构讲起，重讲解锁算法（MCS、CLH、AQS）、Java锁机制、原子计数器、线程并发容器、线程池的设计原理与实现，以期让读者掌握Java线程的阶知识，不仅能发出高性能的程序，而且遇到问题可以举一反三，找到最佳方案。 应用篇（第10～11章），详细讲解Java线程的常见模型与使用技巧。以电商真实场景为例，从面临的挑战、基于Java多线程的实现方案与优化等角度层层递，让读者感受真实的Java线程“威力”。 最后，总结多线程编程的常见问题与使用技巧。
MySQL内核设计与实现
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本书是资深数据库专家结合其十余年一线实战经验与源码研究倾力造的MySQL内核权威指南，全景式解构MySQL 5.7及MySQL 8.0内核设计精髓。作者采用基于SQL执行流的独特分析范式，通过一条查询语句的生命周期，串联起协议解析、数据字典、InnoDB存储引擎、并发控制等核心模块，揭秘缓冲池、双写缓冲区、自适应哈希索引的协同机制，以及B+树索引的物理操作细节。无论是希望突破技术瓶颈的DBA、追求卓越性能的互联网架构师，还是数据库内核发者，本书都将为你提供从启动流程到高可用架构（含MGR集群）的完整知识图谱，通过源码调试与物理操作剖析，通从原理认知到性能调优的实践路。 本书具体内容如下：第1章详细阐述MySQL内核的发展历程，并指导读者如何下载MySQL源码包以及搭建调试环境；第2章系统介绍MySQL的总体架构；第3章探讨客户端与服务端之间的协议；第4章分析数据字典的结构；第5章详细介绍InnoDB存储引擎的架构，包括在执行SQL语句时，InnoDB存储引擎中的缓冲池、双写缓冲区、自适应哈希索引以及后台线程是如何协同工作的；第6章讨论InnoDB的文件组织方式，解释SQL查询的数据是如何在文件中组织的；第7章揭示InnoDB索引的实现机制，阐述SQL语句是如何在索引上行数据扫描和插操作的；第8章阐述MySQL的并发控制机制；第9章介绍MySQL的高可用实现，包括MySQL不同阶段的高可用发展及其原理，以及针对MySQL MGR非常详细的介绍。
系统思维:软件开发中复杂问题的应对之道
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本书聚焦软件从业人员的系统思维修炼，专为应对现代软件系统的复杂性与非线性挑战而作。全书分四部分展开：从系统思维的定义、核心特质切入，逐步深入个体思维（自我意识、回应式思维、系统化学习）、群体思维（集体推理、反馈循环、模式思维），*终落地到思维系统设计（共同建模、系统领导力、成功重构）。通过虚构案例 MAGO 的困境、大量实操练习与跨领域洞见，帮助读者突破线性思维局限，掌握非线性思考与协作方法，从容应对软件设计、团队协作、系统运维中的复杂问题。
联邦学习原理与算法
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《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌，内容丰富，兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，重讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略，这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并行对比，然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用，方便算法工程师拓展当前的算法框架，对金融、医疗、边缘计算、区块等应用也做了详尽阐述，相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的发者、创业者都有很好的借鉴作用。详细的代码以及对现有框架和源项目的介绍是本书的一大特色。《联邦学习原理与算法》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。
智能汽车网络安全权威指南(上册)
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这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写，以“安全左移”为指导思想，围绕安全合规、安全标准、安全体系、安全测试、安全研发、安全运营、网络攻防、威胁评估、自动驾驶安全等9大核心主题对汽车的网络安全行了全面且透彻的阐述，是汽车网络安全领域的标准性著作。由于内容覆盖面广，而且比较深和细致，因此本书篇幅较大。为了方便不同需求的读者阅读和各取所需，全书分为了上、下两册。上册（第1~10章）（1）梳理了汽车安全的发展脉络，以及汽车的功能安全、预期功能安全、网络安全3大安全主题，旨在让读者对汽车网络安全有一个宏观和整体的认知。（2）详细讲解了汽车的网络组成、网络通信协议、电子电气架构以及架构视角和功能视角的网络安全，旨在让读者精准地掌握与汽车相关的网络知识。（3）重解读了汽车网络安全的合规体系，主要内容包括国内外网络安全法规、汽车网络安全管理体系及其应用，旨在让读者了解汽车网络安全的标准并结合业务场景行多体融合，建立对应的汽车网络安全管理体系。（4）从攻防的视角讲解了黑客如何零门槛破解一辆汽车以及针对各种不同场景的网络安全测试工具的用法。下册（第11~21章）（1）详细总结了汽车黑客的攻思维和方法，并列举了汽车网络安全架构视角和汽车功能应用视角下的常用攻手法和防御措施。（2）系统讲解了覆盖整车研发周期的网络安全策略，包括威胁分析与风险评估、汽车网络安全架构、汽车网络安全监控与响应等。（3）前瞻性地讲解了高级辅助驾驶安全和汽车充电网络安全，相关知识非常稀缺，能帮助读者阔眼界。本书不仅理论体系全面，能帮助读者构建对汽车和网络安全的立体认知；而且实操指导具体，为读者总结了汽车网络安全攻防的各种方法和手段。全书包含大量案例、模型和数百个图表，看了就能懂，学会就能用！
ANSYS Fluent流体计算从入门到精通(2024中文版) 第2版
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ANSYS Fluent软件是目前国际上主流的商业CFD软件，只要涉及流体、热传递及化学反应等工程问题，都可以用该软件行求解。本书通过大量实例系统地介绍了Fluent 2024的使用方法。 全书共12章，首先讲解了计算流体力学的基础理论与Fluent的基本情况，随后针对Fluent可以解决的流体仿真问题，包括稳态模拟、瞬态模拟、内部流动、外部流动、离散相模拟、传热流动、多孔介质和气动噪声、动网格模拟、滑移网格模拟、理想气体模拟、多相流分析等行应用分析，同时均辅以案例，从几何建模到网格划分，再到计算求解，最后到结果后处理的整个分析过程展了详细讲解，通过利用Fluent行流体模拟计算的每一步骤，帮助读者掌握使用Fluent软件的工作流程和计算方法。 本书结构严谨、条理清晰、重突出，提供了教学视频、案例文件和授课用PPT等学习资源，非常适合广大Fluent的初中级读者学习使用，也可以作为大中专院校相关专业、培训机构流体计算方面的教材，同时还可以作为工程技术人员的参考用书。
ChatGLM部署、微调与开发
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本书系统介绍了ChatGLM大语言模型的部署、微调与发，并提供了极具参考价值的大模型应用实战案例。所设计的学习架构包含三个核心部分：①应用技术篇。首先深浅出地介绍什么是人工智能和大模型，并详细介绍"智谱清言"这一款大模型产品的使用方法，以帮助读者获得一个有效提升工作和学习效率的技术手段。其次，从技术和应用角度介绍了大模型的国内外研究和发展现状，并展望了大模型未来的发展趋势。②理论基础篇。该部分给出了大模型相关理论、模型和任务框架，以及GLM训练、微调、部署及评估等基础知识，还论述了大模型与知识图谱相结合使用的情况。③实践案例篇。由于当前大模型技术的独特性，目前还没有整合大模型的集成发环境，本书给出了一套基于当前已有工具并对其行优化配置的发方案，通过"新手验证"模式，手把手教会读者发一套完整的案例系统。通过该系统可以学会如何应用语言大模型技术、大模型代码生成技术、多模态大模型技术和智能体技术，同时也掌握了发部署基于大模型技术的智能信息服务系统的实践知识和经验。 本书面向大模型技术兴趣爱好者，也可供普通高校计算机专业本科生和研究生教学使用，还可以作为大模型应用系统设计及发的培训教材。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特出发，介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图，结合行业的最佳实践，为想要行数据智能决策的企业提供参考。（5）探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用，探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
