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程序员必会的40种算法
￥59.40
本书致力于利用算法求解实际问题。第1部分介绍算法的核心内容，探讨什么是算法、如何设计算法，同时学习在算法中使用的数据结构。重讲解排序算法、查找算法和求解图问题的算法。第二部分讨论各种机器学习算法，包括无监督机器学习算法和传统有监督学习算法，详细讨论一些自然语言处理算法和推荐引擎。第三部分讨论更高级的算法概念，重介绍了密码算法和大规模算法。本书还包含一些案例分析（如天气预测、推文聚类和电影推荐引擎），用来说明如何才能更好地应用这些算法。
深度学习初学者指南
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本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重介绍无监督学习算法。从自编码器始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。
C#编程魔法书
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人际沟通分析（Transactional Analysis，TA）是一种心理人格理论，也是促使人格改变和成长的一种方法。其中*重要的概念就是"我好-你好"。"我好"的意思是，仅仅因为我出生于这个世界，我就有权利拥有我的生命及我可能在生活中获得的幸福。"你好"的意思是，我知道其他任何人拥有与我同样的权利。因此，我好，你也好。 但是，年幼无助的孩子需要依赖父母的关心和照顾，总是感到自己比父母卑微，因此*初必定会形成"我不好-你好"的心理地位，继而可能发展为"我不好-你不好"和"我好-你不好"的心理地位。这样的负面态度将伴随孩子一生，影响他们自己的感受以及与他人的关系。 认为自己和他人皆处于"好"的心理地位（即"我好-你好"），是个体通往幸福、满足以及良好关系的重要途径。在本书中，美国精神病学家托马斯·A. 哈里斯向世界宣告：每个人都是可以改变的，并且无论对自己还是对他人，都可以实现一种真正的"我好-你好"的态度。同时，他也提供了非常有效的工具，结合众多人际互动案例，帮助我们真正了解自己、启潜能、改变人生。 本书于1969年首度出版，从那时起就广为流传。作为一部大众心理学的经典之作，本书通俗易懂、见解深刻，因此破了畅销纪录--迄今为止已经销售1500万册。
凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统
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这是一本从架构视角讲解如何构建大型分布式系统的著作，是超级畅销书《深理解Java虚拟机》的作者周志明多年架构和研发经验的总结，得到了多位行业资深架构专家的联袂推荐。 全书共16章，分为演中的架构、架构师的视角、分布式的基石、不可变基础设施和技术方法论五部分。 ●第①部分 演中的架构（第1章） 着重介绍了软件发历史中多种主流架构风格出现的契机、解决的问题以及带来的新缺陷。 ●第②部分 架构师的视角（第2~5章） 总结了一名架构师应该在架构设计时思考哪些问题，有哪些主流的解决方案和行业标准做法，各种方案有什么优缺，不同的解决方法会带来什么不同的影响，等等。 ●第③部分 分布式的基石（第6~10章） 重讨论了“不同架构风格是应该在技术规范上统一，还是由应用系统自行解决”这个问题，给出了解决思路、方法和常见工具。 ●第④部分 不可变基础设施（第11~15章） 重讲解了基础设施不变性的目的、原理与实现途径，包括虚拟化容器、容器间网络、持久化存储、资源与调度、服务网格等内容。 ●第⑤部分 技术方法论（第16章） 面向技术决策者集中讨论了与分布式、微服务、架构等相关的理论话题，将解决问题的能力归纳、总结、升华为方法论。 全书以实践为导向，一个案例贯穿全书，同时给出了基于Spring Boot、Spring Cloud、Kubernetes、Istio、AWS Lambda 五种架构风格的样例工程。
金融商业数据分析:基于Python和SAS
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这是一本金融商业数据分析的实战工具书。作者都是在金融行业有10~20年数据分析经验的资深专家，他们将多年来的项目经验、培训和咨询经验融合成了这本书。它将指导读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从门到阶的突破。 本书强调实战，方法论与实践相结合，所有案例均来自实际的金融业务，涵盖工具使用、数据处理、统计分析等数据分析的全流程。 本书内容共14章，可分为3篇。 分析工具篇（第1~4章）：首先介绍了数据科学和数理统计的基本常识，然后讲解了数据分析工具SAS EG和Python的基础知识。 数据处理篇（第5~9章）：首先通过描述性统计分析行数据探索，继而讲到基本的报表和统计制图，还包括使用SAS EG行数据处理，用Python行数据整合、数据清洗，构建出满足分析需求的数据集。 统计分析篇（第10~14章）：从统计学的基本概念引出假设检验与样本t检验，三大统计检验、构造预测模型，并分享基于时间序列算法的建模方法。
从零构建知识图谱:技术、方法与案例
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全书内容分为三篇。 1.门篇，针对完全没有任何Unity发经验的发者。 学完本部分内容后，发者应该对Unity的基本知识有所了解，包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。 2.阶篇，涵盖AR/VR发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。 3.高级篇，主要通过实战案例的发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。 学完本部分内容后，发者应对主流的AR/VR设备平台及其发工具有充分的了解和认识。 与此同时，发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的发知识，如HTC Vive，Oculus Quest，Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。 此外，发者还需要掌握主流的AR发SDK，特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation（支持ARKit/ARCore）发AR应用。
用光是门大学问:人像摄影布光与自然光实战50讲
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图数据库原理、架构与应用
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这是一本能帮助读者快速掌握图数据库的原理、架构、算法、扩展、规划、测评、优化以及实战应用的著作，书中的理论和实践均来自国内领先的图数据库企业Ultipa的科研成果和实践经验，由Ultipa的创始人兼CTO孙宇熙领衔撰写。 该书内容全面、体系完整、循序渐、深浅出、图文并茂，兼具理论性、实战性、趣味性。用通俗的语言将抽象的图数据库技术具体化、形象化，将带领读者经历一次非凡的“图数据之旅”。 通过本书，你将掌握以下内容： · 图数据库、图计算的概念与区别； · 图计算、图存储、图查询语言的原理； · 高性能图存储架构、计算架构； · 图数据库查询与分析框架的设计； · 度计算、中心性计算、相似度计算、连通性计算等图算法； · 可扩展的图数据库设计； · 高可用分布式设计； · 图数据库在决策智能、反欺诈、反洗钱、智能推荐、流动性风险管理等多个领域的实战经验； · 图系统的规划、评测与优化。
机器学习编程:从编码到深度学习
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本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的，适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1
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Go门容易，精难，如何才能像Go发团队那样写出符合Go思维和语言惯例的高质量代码呢？ 本书将从编程思维和实践技巧2个维度给出答案，帮助你在Go阶的路上事半功倍。 编程思维层面 只有真正领悟了一门语言的设计哲学和编程思维，并能将之用于实践，才算精通了这门语言。本书从Go语言设计者的视角对Go背后的设计哲学和编程思想行了梳理和分析，指引读者体会那些看似随意实则经过深思熟虑的设计背后的秘密。 实践技巧层面 实践技巧源于对Go发团队和Go社区发的高质量代码的阅读、挖掘和归纳，从项目结构、代码风格、语法及其实现、口、并发、同步、错误与异常处理、测试与调试、性能优化、标准库、第三方库、工具、Z佳实践、工程实践等多个方面给出了改善Go代码质量、写出符合 Go 思维和惯例的代码的有效实践。 全书的内容覆盖如下10个大类，共66个主题，字字珠玑，句句箴言。 （1）Go语言的一切 （2）项目结构、代码风格与标识符命名 （3）声明、类型、语句与控制结构 （4）函数与方法 （5）口 （6）并发编程 （7）错误处理 （8）测试、性能剖析与调试 （9）标准库、反射与cgo （10）工具与工程实践 学完这本书，你将拥有和 Go专家一样的编程思维，写出符合Go惯例和风格的高质量代码，从众多 Go 初学者中脱颖而出，快速实现从Go新手到专家的转变！
风火少年战AI:人工智能从编程到实践
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本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识，并通过大量生活中的典型案例，帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。
大数据高并发Redis一本通
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本书涵盖Redis数据类型的使用场景、各种类型的API的使用和底层数据结构源码解析、在DevOps环境中使用Redis的综合实践、Redis主从架构、RedisSentinel Redis、Redis集群环境搭建及其实现的高可用与高可扩原理等内容，提供深浅出的实战案例，旨在帮助读者深了解Redis数据结构领域和日常运维Redis所碰到的常见问题解决方案，。 本书适合Redis新手、所有对Redis感兴趣的发与运维人员阅读和参考，同时还可作为高等院校相关专业的参考教程。
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
Flink技术内幕:架构设计与实现原理
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这是一部从源代码角度出发，通过分析Flink的各个功能模块的实现来剖析Flink的架构设计和实现原理的著作。它将能指导读者更好地对Flink行性能调优、可用性保障、效能优化和二次发。 四位作者都是非常资深的Flink专家，部分作者是Flink源代码的维护者和改造者，本书总结了他们在阿里巴巴、蚂蚁集团、滴滴等企业的大规模Flink实践经验。 全书共11章，主要内容如下。 第1章 阅读Flink源代码前的准备 主要介绍了Flink源代码的获取、编译、调试，以及它的目录结构、设计理念和基本架构。此外，还分析了Flink与Hadoop MapReduce、Spark在设计上的差异。 第2~8章 Flink功能模块源代码和架构解析 从源码角度分析了Flink的编程模型与API、运行时组件与通信、状态管理与容错、任务提交与执行、Flink网络栈、Flink Connector、部署模式等功能模块的原理。力求让读者深理解Flink的原理，而不只是跟着本书读一遍Flink源代码。原理和思想是不局限于某一个框架和技术，了解了Flink的原理和思想，可以将其扩展到其他框架和技术上。 第9~10章 Flink Table、SQL与Flink CEP 编程方式逐渐从原先基于Map-Reduce的任务模式向SQL化演，SQL意味着标准和效率。这两章重讲解了StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及Flink CEP的内部实现原理。 第11章 Flink监控 主要讲解了Flink的监控指标、常用系统指标和监控体系的建设，以及常用的定位手段。
智能无线机器人:人工智能算法与应用
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机器人、无人驾驶汽车、无人机和智慧工厂将显著改变数字社会中人类的生活方式。无线机器人中的人工智能介绍了无线通信和网络技术如何促机器人中的人工智能，它在机器人中的人工智能、无线通信、计算和控制之间架起了基础的多学科知识的桥梁。本书的一个独特性是提出应用通信和信号处理技术来增强机器人和多智能体系统中的传统人工智能。 本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。 希望拓展在机器人、人工智能和无线通信等方面的知识的工程师将从这本书中受益。同时，本书也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教材。读者需要具备本科概率论和线性代数的基础知识，以及基本的编程能力，来享受深阅读的乐趣。
WebRTC技术详解:从0到1构建多人视频会议系统
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这是一本*、详细讲解WebRTC技术以及如何使用它构建一个可商用的视频会议系统的著作。 技术维度，本书不仅详细讲解了WebRTC规范和全部API、信令系统、底层技术、移动端和服务端实现，而且还总结了作者多年来的“踩坑”经验；实战维度，本书不仅提供了可直接应用于视频会议和在线教育等场景的真实案例，而且开源了一个可商用的视频会议系统WiLearning，教读者如何从0到1搭建一个高并发、易扩展的视频会议系统。 全书一共10章 第1章介绍了WebRTC的历史、技术架构、网络拓扑、兼容性等内容。 第2章讲解了使用WebRTC API获取本地摄像头、话筒、桌面等媒体流的方法，以及媒体流的录制、使用canvas操作媒体流的方法和示例。 第3章讲解了WebRTC底层使用的传输技术，如ICE、SDP、STUN/TURN等。 第4章介绍了使用RTCPeerConnection管理WebRTC连接的方法。 第5章介绍了WebRTC的媒体管理方法，结合示例演示了切换编码格式、控制视频码率、替换视频背景的方法。 第6章结合实例介绍一种*、实时的信令系统实现方法，并实现一个可以在生产环境中使用的信令系统。 第7章介绍了使用WebRTC数据通道传输任意数据的方法，结合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件传输功能的实现。 第8章介绍了使用WebRTC获取媒体流相关统计数据的方法，在示例中演示如何使用Chart.js绘图展示实时码率。 第9章介绍了在Android、iOS开发环境中使用WebRTC的方法，通过实例实现了基于WebRTC的视频聊天App。 第10章结合笔者的开源项目WiLearning介绍了从0到1打造高性能视频会议系统的方法。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
智能机器人养成记:开发人类友好型机器人
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在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。
实战低代码
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●什么是低代码平台？ ●为什么需要低代码平台？ ●低代码平台对数字化转型有什么作用？ ●零编程经验者能否使用低代码平台？ ●如何从0到1完成低代码发？ ●如何在日常工作中使用低代码平台？ ●低代码平台能解决行业应用场景中的哪些问题？ ●学习低代码平台对我的未来有哪些影响？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 本书系统讲解了低代码平台的能力、价值、应用场景和实操方案，旨在帮助行业、企业及每一位数字公民快速理解低代码平台的核心价值，并实现数字化转型。 本书的5位作者均来自微软，具有丰富的技术架构经验和赋能企业数字化转型的实战经验。他们结合自身对低代码平台的理解和与企业共同创新的经验，系统介绍了低代码平台的实操方法和行业应用落地心得。本书得到了多位行业专家的高度评价和推荐。 全书共12章，分为三篇。 第①篇 刷新认知（第1~4章） 从低代码平台的基础讲起，重解析其概念与价值、市场定位与主流平台、典型应用场景，并剖析低代码平台对数字化转型的重要影响。 第②篇 实践出真知（第5~10章） 以低代码平台 Power Platform 的具体实践为例，从低代码应用发、流程自动化、数据分析与展现、AI 赋能低代码等维度，结合实际案例，详细讲述低代码应用的发过程。 第③篇 已知和未知（第11~12章） 围绕已知的行业应用案例和未知的变革展望展。行业应用案例部分以零售、教育、金融、制造、专业服务等真实场景为例，从面临的挑战、基于低代码平台的解决方案、方案收益等角度层层递；变革展望部分以放的视角展望未来变革的新常态，探索数字化能力和创新的边界。
汽车企业数字化转型:认知与实现
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配套讲解视频 PPT 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：汽车企业数字化转型 这是一部从认知与实现角度讲解汽车企业数字化转型的著作，从核心理念、技术路线、实施重、总体策略、关键认知、实现策略6个维度系统讲解了汽车企业数字化转型的方法论。在本书出版前，作者应邀到数十家企业和机构分享了这套方法论，一致好评，备受追捧。 本书从纷繁复杂的数字化转型案例和论述中提炼出一条数字化战略主线，系统、清晰地阐述了数字化转型的路径。 全书共10章，逻辑上可分为四部分。 部分（第1章） 传统汽车企业为什么必须推数字化转型 分析了传统汽车企业面临的挑战和机遇，指出汽车的发展趋势是电动化、智能化、网联化、共享化，必须从“以产品为中心”的生产制造型企业向“以用户为中心”的制造加服务型企业转型，才能在数字化时代具有竞争力，从而得以长远发展 第二部分（第2~7章） 数字化转型的核心理念和实现的技术路线 首先深刻地分析了信息化、数字化、数字化转型3个核心概念的区别，以及信息技术如何与汽车企业的产品和业务融合；然后指出汽车企业数字化转型的技术基础是数字化运营平台，讲解了这个平台的架构、运营和能带来的业务模式创新；后讲解了汽车如何基于数据实现数字化运营。 第三部分（第8~9章） 汽车企业数字化转型的实施重和总体策略 首先提出并详细论述了汽车企业数字化转型的4个实施重：产品数字化、业务数字化、竞争优势生态化和数据资产价值化；然后给出了汽车企业数字化转型的总体策略，包括数字转型战略和推思路，全面探讨了数字化转型的愿景、规划、蓝图、推原则和资源保障。 第四部分（第10章） 汽车企业数字化转型的关键认知和实现策略 首先强化了汽车产业变革、汽车产品及服务、转型必要性和紧迫性三个方面的认知，然后针对做数字化转型的推动者、经营和服务用户、应用核心使能技术、造应对未来竞争的核心能力、转型为移动出行服务商5个方面给出了实现策略。
AI嵌入式系统:算法优化与实现
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本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
