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大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(第2版)
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本书将读者耳熟能详的《西游记》故事与常见、易懂的人工智能应用案例相结合，用一个个小故事来解读人工智能，在轻松愉快中学到知识，在解决一个个问题的成就感中树立信心，在由浅深的一个个实践操作过程中逐步形成对人工智能的基本认知。
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。
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。
数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效
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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、流跟踪服务。第二部分 为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
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这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
Photoshop+Illustrator商业广告设计从入门到精通(第2版)
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本书将Photoshop和Illustrator两款软件相结合，通过精选案例完美诠释精致名片及卡券设计、唯美艺术插画设计、艺术化海报设计、高端版式的封面装帧设计、灵感创意包装设计、国际流行VI案例设计、创意风暴Social广告设计、4A级广告案例设计等经典内容。针对不同的设计案例，从图像处理到设计过程中用到的图形绘制及文字表现，分别使用对应的软件进行制作，集两款软件之所长，达到完美创作的目的。 本书既适合作为喜爱设计的初学者及有一定设计基础的平面设计人员的自学用书，也可作为社会培训学校、大中专院校相关专业学生的教学参考书或上机实践指导用书。
MATLAB图像处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。 本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。
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。
MATLAB信号处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本为基础，系统地讨论数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，是一本比较全面的MATLAB信号处理参考书。本书共10章，全面系统地阐述数字信号处理的相关知识，包括MATLAB基础、离散时间信号与系统、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器的设计、自适应滤波器的设计、随机信号处理、小波分析、信息处理中的应用等。此外还给出了MATLAB在信号处理中的一些简单应用。 本书内容丰富，讲解深浅出，可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也适合工程技术人员参考。
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。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
多云和混合云:云原生多集群和应用管理
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内容简介 这是一本讲解如何在多云/混合云的环境下行多集群管理、多集群应用编排以及应用管理和跨集群迁移的著作。 作者是阿里云容器服务云原生分布式云团队核心成员，他基于自己丰富的工程实践经验，详细讲解了： ?云原生的关键技术、多云/混合云云架构的变革和存在的问题，以及多云/混合云多集群的使用场景和价值； ?如何将不同地域的多个集群统一到同一个控制平面，给出了多集群统一管理的方案； ?Flannel、Calico、Cilium等主流容器网络插件以及阿里云容器服务Terway网络插件的功能和适用场景，以及如何组建一个包含云下和云上网络且互联互通的混合网络； ?如何为本地数据中心内的Kubernetes集群扩容云上弹性资源。 ?如何用Helm和Kustomize工具对需要部署到多个集群的应用行编排； ?如何使用Argo CD系统管理多集群应用的生命周期和应用交付； ?如何使用Istio服务网格技术跨多集群组建服务网格； ?如何对云原生应用行备份、恢复以及跨集群的应用迁移。
架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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创作一个精彩的故事，造一场吸引人的演讲，实现与听众的有效沟通，是我们的能力。但绝大多数人畏惧演讲，无从下手，有很多的困惑与问题—— 如何缓解公众演讲的焦虑和压力？ 如何轻松应对演讲前的痛苦准备，以及选择恰当的演讲主题和内容？ 如何跳脱出常规，做出有创意的演讲，吸引台下昏昏欲睡的听众？ …… 这是一本造具有说服力和吸引力的演讲的指导手册和案头工具书，书中提出的高效演讲的方案是制作“故事板”：类似电影中的“可视化剧本”，运用一帧帧镜头画面，以视觉化的形式整理、排序演讲内容，通过串联故事的方式来传递和表达有价值的信息和内容。这一方法可以帮助你探索创意、厘清思路、组织语言、视觉化表达和创作引人胜的演讲。 书中不仅融合了脑神经科学的知识，还提出了故事板方法的4个步骤和10个简单实用工具，手把手教你如何自信从容地向听众传达想法，重塑和提升你的表达力。 故事板方法可广泛运用于会议报告、产品发布会、融资路演、课程工作坊、新媒体视频制作、采访、研讨会、直播、TED演讲等应用场景。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
智能的启蒙:通用人工智能与意识机器
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随着2023年即将落幕，全球已经深深感受到大型语言模型和通用人工智能在各个领域所带来的深远影响。这波科技革命不仅为我们带来了前所未有的创新机遇，同时也揭示了一系列尚待解决的复杂挑战。在追逐人工智能的巨大潜力之际，我们必须清晰地认识到，许多现存的问题，如模型的解释性缺失、计算资源的挑战、稳定性疑问以及安全隐患，实际上反映了我们对“智能”这一概念的传统理解的困境，以及对“智能”本质的思考的缺失。 为了真正突破这些挑战，我们有必要回溯至“智能”的哲学起源，重新评估和揭示其本质。本书旨在探索智能的深层含义，并通过历史的纬度分析人工智能思想的演变，从古典AI到现代神经网络的革命。更为重要的是，本书也从前瞻的视角，探索了量子计算、机器意识以及价值对齐等领域的最新科学命题。 在当今社会，人工智能已经从一个纯粹的技术概念逐步转化为一种社会经济现象，其影响渗透至各个领域。要真正理解和利用这一技术，必须全面审视其带来的机遇与潜在风险。本书为读者提供了一个全新的角度，引导读者深思考智能的起源、发展和未来走向，旨在启发读者对未来科技时代的理性认知与探索。
AI场景革命
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这是一本关于数智时代人工智能技术落地应用场景的前沿趋势类图书。 场景是争夺用户时长与可支配收的产品与服务的组合，to C的场景如此，to B/G的场景亦然。本书对场景的定义是基于将场景作为一种最佳的切割方式，以期完备地锁定未来能诞生的所有爆款。 2021年的元宇宙、2022年的人形机器人、2023年的ChatGPT与MR眼镜、2024年的Sora与Gemini……智能科技的这一轮产业革命，前半场的“C位”均已被重磅官宣，2024年、2025年官宣这些产品的巨头之间将始竞争、合作。在巨头的竞合中，应用始落地，爆款始出现。 爆款是一、二级投资市场的“心之所向”。爆款可以是内容，也可以是应用，本书以“场景”作为切角度，构建出爆款的三个维度——技术（生产力）、模式（要素）、底层逻辑，而这三个维度便构建出了八大场景模型。
超级AI与未来教育
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随着人工智能在社会各领域的应用，我们可以十分确切地说，人工智能的时代业已到来。ChatGPT、GPT-4、Claude、文心一言、星火认知大模型、Midjourney等超级AI的表现震惊世人。这些超级AI在展现出无限潜力的同时，也引发了人们深深的担忧。然而，我们无法、也不必试图阻挡AI时代的大潮，而更应该着眼于如何适应AI时代，创造更有价值的未来。超级AI在教育领域的应用同样是一个值得深探讨的话题。关于AI将如何影响未来教育这一话题，AI和真人作者提供了不同的见解，二者互为补充，美美与共，激发读者对于AI时代下关于教育的想象。
AI大战略
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人工智能时代，AI如何赋能企业，实现企业价值指数级增长？面对人工智能、大数据、云计算、人型机器人和智能设备的飞速发展，企业如何应对剧变？本书以AI为基，详细阐述了企业为什么需要人工智能、如何利用人工智能，以及人工智能如何成功赋能企业所需的框架和重要元素等，描绘了一幅人工智能帮助企业实现商业价值指数级增长的路线图。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”（AI Agent）时，我们怎么让机器真正懂业务？这本书基于本体方法论，给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南，旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”，再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验，提出以“业务本体”为核心的全新范式：通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型，将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合，为AI提供可理解的业务语义框架，使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动，贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇，层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系： 战略认知篇（第1～3章）：剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑，阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性，提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇（第4和5章）：系统阐述本体的思想渊源与理论体系，从哲学本源到计算科学演进，揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值；提出“事实–事理–行动”一体化动态模型，构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式；围绕“7+1”语义规范，建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇（第6～8章）：提供本体工程化的完整方法论，通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模，将建模周期从数周缩短至分钟级；围绕六类核心应用模式，形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇（第9和10章）：展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径，提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架；探讨多模态本体、世界模型等前沿方向；描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
AI短视频变现:6大AI工具从创作到盈利
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这是一本专为短视频创作者、自媒体人及零基础新手打造的“6合1”实战手册。本书深度整合了豆包、即梦、Seedance 2.0、剪映AI、龙虾及元宝6款主流AI工具，覆盖从“不会写脚本”到“不会拍视频”再到“不会剪辑”的全流程痛点。
