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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。
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！
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。
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。
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。
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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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。
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。
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。
深入浅出Electron:原理、工程与实践
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这是一本能帮助读者夯实Electron基础而发出稳定、健壮的Electron应用的著作。 书中对Electron的工作原理、大型工程构建、常见技术方案、周边生态工具等行了细致、深地讲解。 工作原理维度： 对Electron及其周边工具的原理行了深讲解，包括Electron依赖包的原理、Electron原理、electron-builder的原理等。 工程构建维度： 讲解了如何驾驭和构建一个大型Electron工程，包括使用各种现代前端构建工具构建Electron工程、自动化测试、编译和调试Electron源码等。 技术方案维度： 总结了实践过程中遇到的一些技术难题以及应对这些难题的技术方案，包括跨程消息总线、窗口池、大数据渲染、对通信等。 周边工具维度： 作者根据自己的“踩坑”经验和教训，有针对性地讲解了大量Electron的周边工具、库和技术，涉及Qt发框架、C 语言、Nodejs框架甚至Vite构建工具等，帮助读者拓宽技术广度，掌握发Electron应用需要的全栈技术。
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。
嗨翻C语言
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《嗨翻C语言》向读者提供了C语言的完整学习体验。全书分为三个部分：第1章到第4章是基础知识，包括基本语法、指针、字符串、小工具与源文件；第5章到第8章为进阶内容，有结构、联合、数据结构、堆、函数指针、动/静态链接；后四章是高级主题，内容涵盖了系统调用、进程间通信、网络编程和多线程。每部分结束后还有一个有趣的实验，可以提高读者的实际操作能力。此外，书中还包含大量的图片、示例和代码，有助于读者对于知识的理解和把握。 《嗨翻C语言》适用于C开发人员以及对C语言感兴趣的初学者。
用户运营方法论:入门、实战与进阶
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这是一部以产品和运营双重视角，从9个维度全面讲解用户运营思维、方法、技巧的著作。它将带领产品经理和运营经理全面、系统地了解并掌握，头部的互联网公司究竟是如何做用户运营的。 作者在社区产品鼎盛时期加猫扑，负责核心用户的社区运营，积累了大量一线经验；在小米初创期加小米，一步印证了用户运营的价值；加百度后，因为积累了大量用户数据，一步融合了宏观数据下用户的行为分析，使得对用户运营的理解更加全面，总结出这一套用户运营的方法论，对想了解用户和做好用户运营的从业人员有很高的参考价值。 本书的核心内容围绕9个主题展，贯穿产品的全生命周期。 （1）用户运营常识 用户运营的定义、价值、工作职责、能力模型；如何正确看待用户运营与产品和产品经理的关系。 （2）用户画像 用户画像的定义、价值；搭建用户画像系统的方法、流程，以及如何理解用户画像背后的数据；用户画像在用户运营中的运用。 （3）用户成长体系 用户成长体系的定义、要素、价值；用户成长体系的4个设计要和5个搭建步骤。 （4）用户管理体系 用户管理体系的定义、要、价值、搭建方法；用户管理团队的组建和维护；用户运营如何利用用户管理体系Z小化运营成本并留住核心用户。 （5）产品生长周期 产品生长周期曲线、用户生命周期曲线；产品处于探索期、成长期、成熟期和衰减期等不同阶段时的特征。 （6）用户拉新 拉新的4大类22小类渠道；产品在生命周期的不同阶段的拉新策略；如何通过数据分析和品牌营销拉新；电商类产品、工具类产品、平台类产品的关键拉新策略。 （7）用户转化与留存 用户运营目标与数据指标相关的AARRR模型；用户的生命周期与价值、提升用户转化与留存的方法、用户的分层与转化、核心用户的挖掘。 （8）用户流失预警与召回 流失用户的定义与判断方法，用户流失原因分析以及对应的运营策略 （9）用户心理学 用户心理学的常识；几种典型产品和运营场景下的12个用户心理学效应；用户心理学在产品全生命周期各环节的实战应用。
Web代码安全漏洞深度剖析
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本书系统化介绍代码审计的步骤和业务漏洞分析，总结了作者在信息安全领域多年的实践经验，内容丰富，实践性强。本书分三大部分，共14章。“准备工作”部分介绍漏洞剖析环境搭建和辅助工具简单使用，为后续分析下基础。“常规应用漏洞分析”部分介绍了几种漏洞的基本概念和实例解剖，如SQL注、XSS跨站、CSRF/XSRF、文件类型、代码执行与命令执行等漏洞，并介绍了代码审计的思路和步骤。“业务安全漏洞分析”部分通过实例介绍了业务安全中的典型漏洞，如短信验证码、会话验证、密码找回、支付、越权等漏洞，并针对漏洞给出了防御措施。
Hadoop与大数据挖掘(第2版)
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本书基于源Hadoop生态圈的主流技术，深浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用下良好的技术基础。
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。
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。
超级用户:如何让用户参与拉新、促活、转化、裂变、渠道的全链路运营
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所谓超级用户，他们是企业的核心用户，对企业超级认可，有超强的驱动力，愿意投时间、资源甚至金钱来为企业做更多贡献；他们不是员工，胜似员工，愿意参与企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路运营的工作，帮助企业实现去中心化的爆发式增长。 超级用户正在成为新的商业推手，超级用户成为企业的消费者只是用户为企业创造价值的始，如果能让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等各个运营环节，他们将成为企业新的增长引擎，拥有四两拨千斤的效果。 这是一本从商业经营和企业管理角度系统阐述超级用户赋能企业增长的著作。作者基于自己多年的企业管理和用户运营经验，深分析了樊登读书会、元气森林、肆拾玖坊等企业通过超级用户快速崛起的经验，构建了一套系统的超级用户方法论。 这套方法论包括： 企业对超级用户的正确认知 超级用户带来的全面商业变革 如何找到超级用户 如何驱动和运营超级用户 如何持续赋能超级用户 如何用超级用户撬动超级增长 如何用超级用户决胜未来 这套方法论，既有理论高度，又有实操价值，它将手把手教你如何让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路的运营中，全面挖掘超级用户的价值，为企业带来超级增长！
TypeScript入门与实战
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本书系统化介绍TypeScript程序设计,包括四大部分。 第①篇“初识TypeScript”介绍TypeScript与JavaScript的关系以及快速始编写*个TypeScript程序。 第②篇“ TypeScript语言概览”介绍TypeScript语言基础、迭代器与生成器、装饰器、命名空间、模块等。 第③篇“TypeScript类型系统”介绍TypeScript类型，如面量、枚举、非Nullable、非Nullable等，还介绍了更多高级类型，如联合、交叉、索引、映射对象、泛型、类类型、口、类型别名、多态的this、有条件类型、类型查询、类型断言等，*后介绍类型更深内容，如类型声明合并、类型推论、类型兼容性、外部类型声明、编写声明文件等。 第④篇“TypeScript应用”通过综合案例介绍TypeScript的配置管理、发技巧等。
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
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如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
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。
