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数字化运维创新与实践
￥59.00
本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。
一本书讲透首席数据官:CDO知识体系与能力模型详解
￥59.00
这是一本能指导首席数据官（CDO）快速构建知识体系和能力模型的标准指南。本书融合了作者对CDO角色的深刻理解和深厚的工程实践经验，系统而全面地介绍了CDO所需的核心知识体系与能力模型。 本书从CDO的基本概念出发，逐步深探讨了CDO在政策环境、数字化转型、组织数据体系建设与管理、数据价值创造等方面的关键作用。书中不仅详细阐述了CDO应具备的基础数据知识和组织数据管理能力，还通过丰富的案例和实战技巧，展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中，推动数据驱动决策的实现。 通过阅读本书，你将： ?透彻理解CDO的角色定位、职责范围及发展趋势； ?掌握组织数据管理的精髓，构建高效的数据体系； ?深了解CDO在数字化转型中的核心作用与价值； ?实战演练数据战略制定、数据资源管理、数据资产管理与流通等关键任务； ?探索CDO的能力模型与知识体系，规划个人职业发展道路。 本书旨在帮助读者从零基础始，逐步成长为具备深厚数据功底和卓越领导能力的首席数据官，为企业的数据战略转型与升级提供有力支持。
速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程，以适合实际应用为核心思想，将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目，由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程，通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章，包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷，包含64个案例动画（通过扫描对应二维码观看），并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者，都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
编程风格:程序设计与系统构建的艺术(原书第2版)
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本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分，采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格，每章都先介绍编程风格的约束条件，然后给出示例程序代码，着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格，从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种（不同）方式，可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码行了解释和补充。建议读者在阅读本书时，将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生，以及其他对编程风格感兴趣的发人员。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
内容理解:技术、算法与实践
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这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作，由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写，全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展，从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法，从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例，应有尽有。 第一部分 内容理解（第1~7章） 首先，详细介绍了内容理解的各个模块，包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解，帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着，讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后，介绍了两个主流的内容理解框架，并结合一个自研的多模态内容理解框架，阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成（第8~11章） 详细讲解了内容生成的技术细节，结合作者团队在业务实践中探索的应用案例，从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作，介绍了内容创作的全栈技术，能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量（第12~14章） 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题，比如标题党、假新闻、低俗图片等，介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义，将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外，还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架，揭示了机器人发所需的最根本的系统构成，强调了与生物系统具有相似性的机器人系统，提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野，这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热，也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读，也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学，以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目，为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础，以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础，以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考，以近3.7万人的收费视频课程为蓝本，从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员，还是项目管理者或决策者，都能在本书中找到自己想要的内容，比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章，外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎，包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理，并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目，制定规则资源的管理方案，包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎，真正做到活学活用，学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法，介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野，站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用，为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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本书分三大部分： 首先是部分，架构设计方法论。这部分首先侃侃而谈，为架构师成长指引道路。然后，以“5视图法”架构设计为主线，同时穿插领域驱动设计、整洁架构设计、大前端+技术中台等思想，为读者展现一整套严密、完整，且落地可操作的架构设计方法。后，探讨另一个难题：技术架构改造，并提出架构跑道、使能故事、架构重构等一系列方法。 之后是第二部分，分布式架构设计与实践。这部分从实践的角度讲解目前非常流行的互联网分布式架构的设计思路、软件架构，以及涉及的软件技术，让读者在应对这一类型的系统时，对架构设计、技术选型、架构演化，都有一个清楚的认识。 第三部分，大数据架构设计。这部分首先从宏观的角度描绘未来大数据、人工智能的发展方向、商业应用，以及技术发展趋势，以及5G/物联网背景下新的发展动向。然后，从大数据技术、数据治理、数据分析和人工智能等几个方面，讲解大数据架构设计。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
Linux集群之美
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随着云原生技术的流行和普及，除了传统的Linux高可用集群技术，云原生的负载均衡技术在产品或系统中的比重也越来越大，因此本书基于这两方面讲解Linux集群的实现。 书中内容除了介绍传统的Linux集群和分布式系统以外，还介绍了微服务环境（包括Kubernetes和Mesos）下各组件（如Kong和Istio）的用法，以及如何在复杂的项目环境中保证Linux集群服务的高可用。 在实际工作中，系统架构设计绝不轻松，成熟的架构实现都是经过生产环境逐渐演变完善的。 本书也以笔者维护过的高并发、高流量网站架构与秒杀系统说明了网站的系统架构设计思想。书中内容都是基于项目实践或工作内容提炼而来的，相信对读者会有一定的启发！
从零开始学ARM
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本书主要介绍ARM发的相关知识，详细讲解常用的ARM指令及如何基于ARM架构的外设编写驱动程序，并分析了源软件U-Boot的启动源代码和网络协议栈。 本书第1～4章为基础篇，主要介绍CPU与ARM、搭建环境、ARM编程、异常等；第5～13章为编程篇，主要介绍基于Exynos 4412的常用外设的工作原理及驱动程序编写等；第14～17章为应用篇，主要介绍源软件U-Boot的使用及启动程序，并分析网卡DM9000AE的驱动和网络协议栈；以及关于汇编的两补充。 本书适合从事嵌式发的工程师和有一定计算机基础和C语言编程经验的初学者学习参考。
Python数据分析与数据化运营
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本书内容从逻辑上共分为两大部分，第壹部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。第壹部分的内容包括1/2/3/4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理以及数据分析和挖掘的关键经验。第二部分的内容包括5/6/7/8/9章的内容，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四个大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个应用案例。
《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读，为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者，可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理；然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等； 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善，GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及；内容丰富、循序渐，覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景；实战性强，9个综合案例，提供案例源代码和解读，以及实验数据和实验结果对比分析；图文并茂，包含大量原创图表，可读性强。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章：第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
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这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是，本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。 除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
Abaqus二次开发:内核与GUI应用实例详解
￥59.00
本书详细阐述了Python语言基础知识、Abaqus内核二次发、Abaqus 插件GUI二次发和Abaqus 主窗口GUI二次发的相关知识，通过大量实例和详细说明，帮助读者掌握Abaqus 二次发基础知识和应用方法。 本书共14章，前两章为基础篇，包括Abaqus二次发概述和Python语言基础；第3~6章为内核发篇，包括Abaqus内核发和它的三个应用实例；第7~14章为GUI发篇，介绍了Abaqus RSG对话框生成器、Abaqus GUI二次发和它们的五个实例，以及Abaqus主窗口GUI的二次发。本书配套实例源文件，封底扫码即可下载。 本书适合企业及科研院所结构仿真工程师等岗位人员，以及理工科院校机械、汽车、航空航天、土木工程等专业的学生学习和参考。
