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速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
￥59.00
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)
￥59.00
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
￥59.00
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。
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算，可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
Abaqus二次开发:内核与GUI应用实例详解
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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。
图像检测与分割方法及其应用
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本书主要介绍关于图像检测与分割方法及其应用的一些新研究。即在图像检测与分割方法的基本概念、研究展行总结分析的基础上，以人体特别是肺部的医学影像后处理为应用案例，结合现有模式识别、人工智能方面的前沿理论，提出了图像检测与分割的新算法。本书共分5章。章为基于Hessian矩阵的球形区域检测方法及其应用；第2章为基于组合优化和SVM的图像球形区域检测方法；第3章为基于多尺度和Mean—Shift分割方法研究；第4章为基于EM和Mean—Shift的分割方法研究；第5章为基于改主动形状模型的分割方法研究。本书内容既有理论算法，又有典型应用，理论联系实际，具有广泛的参考价值。
用故事点亮设计:产品设计中的叙事艺术
￥59.00
本书是一本揭示叙事力量在设计领域应用的创新之作。作者通过深剖析，展示了如何运用故事的力量来指导产品设计，创造出既美观又富有意义的用户体验。书中不仅阐述了叙事设计的基本原理和方法，还通过丰富的实践案例，向读者展示了如何将这一理念应用于实际项目中。无论你是希望提升产品设计水平的专业人士，还是对设计思维感兴趣的普通读者，都能从这本书中获得宝贵的启示和灵感。通过学习书中的叙事设计技巧，你将能够更好地理解和满足用户需求，创造出更加引人胜、富有情感共鸣的产品体验。
一本书讲透首席数据官:CDO知识体系与能力模型详解
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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。
一本书讲透数据跨境流动
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这是一本从理论与实践双重角度讲解数据跨境流动的著作，既系统讲解了数据跨境流动的经济价值、制度建设、技术路径、企业管理、场景识别，又给出了数据跨境流动面向未来的解释框架，包括经济形态、表征行为、应用架构与底层技术等。 本书覆盖了数据跨境流动所需的知识，详细讨论了在实际操作中的落地实操方法，具备系统性、落地性与前瞻性三大特，融合了作者多年研究与落地经验，中国电子信息产业集团原总法律顾问、中国信息化百人会执委、上海数据交易所党总支书记、广东省数据要素产业协会秘书长等17位来自学界和业界的专家联袂推荐。 本书共9章，分为4个部分，全面讲述了数据跨境流动的定义、政策法律体系以及展数据跨境流动的合规方法与技术保障选择，并从经济形态、应用框架和底层技术对数据跨境流动的未来发展趋势做出研判，帮助读者掌握数据跨境流动的发展动向。 第一部分 基础概览（第1章和第2章） 介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及数据跨境流动的内涵，同时从全球治理、全球经济发展、全球科技发展3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。 第二部分 核心规则体系（第3章和第4章） 详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系，梳理了基本的合规规则，为后续的实操奠定了基础。 第三部分 操作指引（第5章至第7章） 介绍数据处理者的内部实操，包括数据出境业务的梳理、内部合规制度建设等，并列举了重行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法，同时介绍了相关安全保障技术的技术原理及应用价值等。 第四部分 域外规则要（第8章和第9章） 介绍了国际机构、国际贸易协定、全球主要经济体有关数据跨境流动的规则，以及这些规则对我国境内数据处理者展数据跨境流动的影响，另外还描述了全球未来经济形态和相关技术的发展路径，并探讨了它们与数据跨境流动的关系。
高能效类脑智能:算法与体系架构
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本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件，并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键。 本书从对脉冲型神经元网络的概述始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如通用处理器和专用硬件，数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器，验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺）。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件行总结与展望。
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。
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。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
￥59.00
本书以软件反汇编技术为中心，首先带领读者从x86的基础知识始，学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言；然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程；着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解，所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识；最后从防御的角度向读者介绍相关技术，使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心，探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理，不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要，还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
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。
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！
《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。
深入浅出存储引擎
￥59.00
全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
智慧的云计算(试读本)
免费
本书系统地阐述了云计算的理念、架构、对产业的影响以及具体的应用，深分析了云计算即将带来的深刻变革，并分享了作者们在实施云计算“落地”过程中的手宝贵经验。本书清晰、翔实的内容对于身处IT大变革浪潮中的技术人员、管理者以及关注技术发展的各个群体都具有极为珍贵的参考价值。
软件测试之魂-核心测试设计精解(第2版)(试读本)
免费
《软件测试之魂：核心测试设计精解（第2版）》以测试设计为主线，首先介绍了软件测试行业在过去十多年来的发展变化——如今，实实在在地发生在我们身边的一起起软件质量事故，无不昭示着软件测试行业朝阳的到来。如何把握测试技术，把测试工作做得精透，成为测试行业的佼佼者，也是很多读者朋友关心的话题。《软件测试之魂：核心测试设计精解（第2版）》下来首先明确了测试的目标，然后介绍了测试设计的各个环节，包括测试架构的设计、测试需求分析与测试策略制定、测试方案的设计、用例的设计、测试执行流程设计、测试输出的管理设计、测试过程的控制方法设计等。 后，以追逐软测之理念行延展，旨在帮助读者理解站在测试工作之上看测试，如何超越自我行测试创新，为走出一条属于自己的测试精华之路提供指引。 《软件测试之魂：核心测试设计精解（第2版）》是作者从事一线测试工作13年来的测试经验与智慧结晶，适合对软件测试有一定了解，特别是有一定实际测试经验的测试工程师。同时，《软件测试之魂：核心测试设计精解（第2版）》也可以作为高校、软件测试专业培训机构的参考教材，让学生在学习理论知识的同时，学习企业中的工程实践案例，有针对性地认识与把握测试的核心技术，以增强自身的就业竞争力。
