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基于SAP的企业级实用数据分析
￥59.40
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。
实战低代码
￥59.40
●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。
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。
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。
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
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内容简介 这是一部指导读者在Serverless 架构下发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。 本书由阿里巴巴官方出品，来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具技术负责人联合撰写，全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验，得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。 具体内容上，本书主要包含如下几个方面： （1）Serverless架构基础 详细介绍了Serverless架构的概念、特和应用场景，Serverless架构下的应用发、部署的流程和方法，以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署，这些都是在Serverless架构下发和部署应用的基础知识。 （2）机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用 详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合，为读者在Serverless架构下发机器学习应用下基础。 （3）Serverless架构下的机器学习项目实战 首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化，为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引；然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、发、部署到运维的全流程。 （4）Serverless应用性能优化 总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验，比如冷启动的优化方案、发注意事项等。
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。
Linux集群之美
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全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
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。
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。
AI场景革命
￥59.25
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。
智能的启蒙:通用人工智能与意识机器
￥59.25
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。
超级AI与未来教育
￥59.25
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。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累，结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识，*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性，旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术，掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识（第1~5章）?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术，以及分布式训练的基础知识，为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术（第6~11章）?? 首先，深入解析DeepSeek的模型架构创新，包括 MoE、MLA与分词器设计，探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题，揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后，聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化，涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化，为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告，更重视将前沿理论与工业实践相结合，帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势，为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
￥59.00
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普著作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章，分为四个部分： 第一部分（第1~2章）以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分（第3~5章）学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。 第三部分（第6~8章）第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚；然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破；最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分（第9章）人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
为什么伟大不能被计划
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两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正启了人类伟大创新的惊喜之旅。 他们在学校、TED、科研论坛等场合公演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇式探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和展，产生了一系列惠于人类的伟大创造。
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。
游戏开发与计算机图形学中的数学
￥59.00
本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
￥59.00
这是一本立足企业的真实痛点，以DeepSeek大模型为“智能大脑”，以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”，全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方，均有丰富的项目经验，这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合，致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟，将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力，助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇，共17章。 概念与挑战篇：厘清与数据治理相关的概念与挑战，直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点，系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境，勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图，*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇：深入数据治理的“深水区”，针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域，逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论，让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇：拒绝空洞说教，主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架，从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用，让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇：将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法，并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
Python网络爬虫入门到实战
￥59.00
本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
￥59.00
内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色：·零基础门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富：涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法：首创通俗易懂的智能体设计流程，人人都能上手。·效果立竿见影：每章都配有即学即用的实战案例，让你快速获得成就感。·持续升级阶：从基础应用到高级定制，满足不同层次的学习需求。通过阅读本书，你将：·系统掌握提示词工程核心方法，让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理，造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践，让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维，在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验，快速提升职场竞争力。
