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Python神经网络项目实战
￥51.07
本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
AR界面设计(全彩)
￥62.30
本书主要介绍在智能化时代做AR 界面设计所需要掌握的概念、思维和具体方法。本书通过前景、概念、体系、实操、成长5 章的内容，介绍AR 界面设计需要了解哪些内容、掌握哪些概念、如何实际运用，传达在智能化时代，AR 界面设计所处的位置、作用及思考方式。通过一个实际的案例分析，读者可了解AR 界面设计和传统互联网UI 设计的异同，进而形成新时代的设计师知识体系。此外，本书还探讨了在当下变化迅速的时代形成设计师核心竞争力的方式。
Python应用开发技术
￥61.60
本书主要介绍Python应用发技术，包括Python编程基础、Python编程阶、Python嵌式应用发、Python通信应用发、Python机器视觉应用发和Python综合应用发。本书先深浅出地介绍相关的理论知识，再行案例的发实践，将理论知识的学习和案例发的实践紧密地结合起来，有助于读者快速掌握相关技术。本书给出了完整的案例发代码，读者可以在发代码的基础上快速地行二次发。
Python预测分析实战
￥51.07
本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
新印象——解构UI设计(第2版)
￥63.60
这是一本系统介绍UI设计的书，可带领初、中级读者快速学习UI设计知识、技巧和操作。 本书从UI设计基础手，结合大量的案例分析，深地讲解了UI设计的界面类型、界面构图、版面布局、元素、界面用色、设计原则与规范、切图与标注、图标设计及艺术二维 码设计等方面的内容。通过实战练习，帮助读者轻松地掌握UI设计的相关技术。 随书附带所有实战案例的源文件和素材文件，方便读者练习。 本书适合UI设计师、交互设计师、准备转至UI设计方向的平面设计师，以及相关专业的高校学生阅读。
SolidWorks 2022中文版完全自学一本通
￥69.30
本书从软件的基本应用及行业知识手，以SolidWorks 2022软件的模块和插件程序的应用为主线，以实例为引导，按照由浅深、循序渐的方式，讲解软件的新特性和操作方法，使读者快速掌握SolidWorks的软件设计技巧。本书图文并茂，体例结构生动，内容编排张弛有度，实例叙述实用而不浮泛，能够拓读者思路，提高读者的阅读兴趣，使其掌握方法，提高对知识综合运用的能力。
UG NX 2007中文版完全自学一本通
￥69.30
本书基于UG NX 2007软件，对其中的各个模块行了全面、细致的讲解，由浅深、循序渐地介绍了UG NX 2007的基本操作及命令的使用，并配以大量的制作实例。全书共15章，内容涵盖基础门操作、特征与曲面建模、行业应用设计3个方面。 本书语言通俗易懂，内容讲解到位，操作实例具有很强的实用性和代表性。同时本书的专业性和技巧性等特也比较突出。
人工智能实战进阶导引
￥55.30
本书选择以遮挡人脸识别这一当今世界难题为例，探索人工智能技术实战进阶之路。本书重现了笔者对人脸有无口罩识别、口罩分割提取、遮挡人脸识别等方面的技术探索与实现过程。从视频图像的智能分割、图像区域生长算法设计与实现、智能采集、智能分割、智能变换、智能融合、图像边缘智能检测、图像非局部均值滤波等角度入手，尝试了遮挡人脸图像处理的探索，并*终分别基于MATLAB和Python实现了遮挡人脸识别。本书内容通俗易懂，适用于对人工智能实战应用感兴趣但缺少专业指导的读者。无论是对遮挡人脸识别技术感兴趣的大学生，还是希望向人工智能领域转型的技术人员，都可以通过本书的指引，轻松完成人工智能实战进阶。
Python机器学习入门与实战
￥51.07
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
大数据分析师面试笔试宝典
￥57.85
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容行解析，将当前大数据分析涉及的热技术一网尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要具备一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。本书尽量不去证明一些在理论界已有的结论，而是用浅显的语言来解释复杂的公式，以便读者更为轻松地掌握全书的知识，从而能够从容面对面试以及日常工作。
人工智能算法基础
￥38.35
在人工智能时代下，本书将带领读者通过学习一些简单的计算机数据结构和相关算法，来提高使用编程语言的能力，从而探索更加广阔的编程世界。本书主要介绍了线性表、栈与队列、递归、搜索和排序、树、图等常用的数据结构和算法的概念和*基本的应用。本书引了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法逐行分析、多算法比较。本书有趣易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合算法门的读物。 本书可作为青少年的自学参考书，也可作为中学生学习人工智能所应用的算法的参考教材。
Excel数据分析方法、技术与案例
￥70.34
本书主要讲解了使用Excel行数据分析的思路、方法与案例，以帮助读者系统地建立数据分析思维，快速地提高数据处理能力。 本书共分为20章，第1章介绍了数据分析的目的与误区；第2章介绍了数据分析的过程与分析的元素；第3～8章分别介绍了数据采集与规范化、数据分析常用函数、数据可视化与图表变形技术、9种常用数据分析方法与实战案例，以及利用工具行高级技术分析的内容；第9～14章分别从商务、财务、HR、生产、质量、经营等6个广泛应用数据分析的领域的实战案例，介绍了各域常用数据分析方法；第15～17章分别讲解了构建数据模型、用控件定制分析模型以及PowerBI的使用方法；第18章讲解了多种数据分析报告的撰写要。 本书内容全，系统性强，贴近一线，案例真实，非常适合各类数据分析从业者阅读
好代码 ,坏代码
￥57.47
本书分享的实用技巧可以帮助你编写鲁棒、可靠且易于团队成员理解和适应不断变化需求的代码。内容涉及如何像高效的软件工程师一样思考代码，如何编写读起来像一个结构良好的句子的函数，如何确保代码可靠且无错误，如何行有效的单元测试，如何识别可能导致问题的代码并对其行改，如何编写可重用并适应新需求的代码，如何提高读者的中长期生产力，同时还介绍了如何节省发人员及团队的宝贵时间，等等。
Kubernetes微服务实战
￥77.35
本书深介绍Kubernetes和微服务之间的协同关系。首先介绍如何使用示例应用程序Delinkcious，它将作为贯穿全书的动手实验，帮助读者在实际应用程序的上下文中理解微服务和Kubernetes的概念。下来，介绍了如何设置CI/CD流水线以及使用Kubernetes ConfigMap配置微服务。然后介绍微服务安全和实现REST、gRPC API和Delinkcious数据存储的实践。除此之外，本书还探索了Nuclio项目，介绍如何在Kubernetes上运行一个无服务器任务，并管理和实现数据密集型测试。在*后几章中，你将在Kubernetes上部署微服务，并学习如何做好系统的监控。*后，你将逐渐发现服务网格的重要性，以及如何将Istio集成到Delinkcious集群中。
JavaScript编程精解(原书第3版)
￥65.35
本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
网络安全与攻防策略:现代威胁应对之道:原书第2版
￥83.40
在网络安全威胁形势不断变化的情况下，拥有强大的安全态势变得势在必行，这实际上意味着加强防护、检测和响应。通过本书，你将了解有关攻击方法和模式的知识，以便利用蓝队战术识别组织内的异常行为。你还将学习收集漏洞利用情报、识别风险及展示对红队和蓝队战略的影响的技巧。
精通Python自动化编程
￥71.40
本书由一线资深Python开发工程师精心编写，循序渐进地介绍Python自动化编程的相关知识。全书共20章，第1~14章讲解Python编程基础知识，第15章讲解数据库编程，第16~20章分别讲解使用Selenium实现网页自动化、使用Requests实现网页爬虫编程、办公自动化编程、使用OpenCV实现图像识别与定位、Web系统的开发与部署。 本书理论与实践相结合，案例丰富，非常适合从零开始学习自动化编程的读者使用，也适合自动化测试、自动化运维、自动化系统开发的一线从业者参考。
Python编程快速上手2
￥63.87
本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法，并且准备始编写程序，那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是，书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的，如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化，而且每个项目都被设计成独立的Python源文件，可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者，尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
智能语音处理
￥51.35
本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
R语言与数据挖掘
￥38.35
这是公认的、权威的适合教学和零基础自学的R语言与数据挖掘教程，华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材。即便你完全没有R语言编程基础和数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，你也能迅速掌握如何使用R语言行数据挖掘。本书已经被多少高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。 本书主要分为三个部分： 基础篇（1~5章），主要包括R语言及图形操作工具RStudio的安装及使用方法、数据类型和数据对象、数据预处理的常用操作（包括数据重命名、缺失值分析、排序、*抽样等）、绘图功能（包括散图、直方图、条形图、箱线图等）。 建模应用篇（6~10章），主要对数据挖掘中的常用算法的函数在R语言中的使用方法及其结果解释行了介绍。涵盖了目前数据挖掘的5大类算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式。按照模型建立至模型评价的架构行介绍，使读者能熟练的掌握从建模到对模型评价的完整建模过程。 Rattle篇（11章），此工具能够在一个图形化的界面上对本书所介绍的R语言功能行操作，使读者能更好的体验到使用R语言行数据挖掘的整个流程。 书中配套提供了原始样本数据文件及对应章节示例代码。每个章节有对应的练习实验和教学PPT，读者可通过完成对应的练习，迅速掌握R语言的用法和数据挖掘的方法。
