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ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
￥53.40
这是一部ECharts的实战手册，内容系统而*，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 *部分 基础篇（第1~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 进阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts开发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（第11~12章） 总结了一些ECharts可视化的高级用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
饿了么质量体系搭建实战
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*篇：规划 本篇简要介绍了我们的业务背景、团队背景、测试的一般规律，以及我们团队在制定技术规划时是如何考虑的。 第二篇：基础 当团队从零开始的时候，QA（Quality Assurance，质量保证）基础设施落后、资源有限、技术改造频繁，应快速形成战斗力，以业务为先，保证产品的质量，此时QA团队的主要任务是发现产品中的Bug。本篇主要介绍了QA团队在功能测试、安全测试、兼容性测试等不同阶段的特点及不同之处。 第三篇：提效 当团队人员与业务基本稳定，而且功能迭代基本可以正常运行之后，我们就开始思考如何提高测试和研发的效率，例如，如何构建可用于提升效率的小工具和平台，如何实现API自动化，以及框架的搭建、分层思想、性能测试、环境的部署、CI（Continuous Integration，持续集成）流程的建立等，从而使得QA人员能够从大量的手工劳动中解放出来，提高工作效率，将更多的时间和精力投入到测试分析、发现Bug、预防Bug的工作中。 第四篇：赋能 在提效之后，我们开始思考，软件质量是“构建”出来的，是由软件开发整个过程的质量所决定的。所以，QA人员的工作不能总是停留在*后一个环节，在敏捷开发的大环境下，开发人员也要开始注重自测质量，作为QA人员，我们需要考虑如何赋能开发人员，使其能够对自己开发的产品进行自测。本篇主要从技术的角度（比如，可视化度量、自动化用例开放、工具开发，以及如何在流程上使用story_QA来使项目过程数据可视化）介绍了企业订餐业务的QA人员是如何赋能开发人员以提高软件质量的。 第五篇：探索 当前，业务开发周期越来越短，几乎每隔一天就有新版本发布。针对这种迭代速度快、回归量比较大的特点，自动化测试的稳定性正面临着巨大的挑战，除了传统的集成之外，我们还引入了契约测试、流量测试、探索性测试等辅助手段来提高测试质量，同时提高QA人员的工作效率。 第六篇：管理 本篇主要讲解了新型团队如何不拘泥于传统管理方法地勾勒团队画像，同时还介绍了技术分享的改革，以及如何让团队变成有格局、有原则、有自我认知、有凝聚力的健康团队。
活动中台:揭秘vivo的千万级DAU活动中台
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本书讲解了如何将企业的营销活动发和运营能力通过中台标准化和敏捷化，实现对前端需求的快速响应和后端能力的整合复用，从而提升企业营销能力和营销效果。 本书的内容来自于vivo官方的实践，vivo的活动中台“悟空”是各行业竞相学习和效仿的标杆。本书从业务、产品和技术的角度对悟空中台的业务设计、技术架构、核心技术、实现思路、应用实践等做了全面的讲解。 全书一共7章，可以分为三个部分： 第1部分 活动中台前世今生（第1~3章） 首先介绍了传统活动发的模式和瓶颈，然后介绍了vivo结合中台理念探索出的一套创新性的活动发模式，后介绍了活动中台的功能架构和业务设计。 第2部分 活动中台架构设计（第4~5章） 从前端的视角讲解了如何利用微前端和H5等技术实现活动中台的架构设计和落地，不仅讲解了活动中台的架构与实现，而且还包含诸如微前端架构、可视化搭建、H5性能优化、H5跨屏动态适配等大量技术细节。 第3部分 活动中台技术探索（第6~7章） 这部分内容是 vivo中台团队对智能活动制作的探索与设想。不仅向读者介绍了中台配套的服务端Node.js技术，而且还介绍了中台团队在活动中台上行的低代码实践。
数字身份:元宇宙时代的智能通行证
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国家能源局信息中心副主任温红子作序推荐；一本书全面了解数字身份信任体系的前世今生；解决网络空间中“我是谁”的身份确权问题，让互联网社会有序运行的战略布局落实到位 身份是一个熟悉而有古老的概念，它是人类认知革命的产物，也是社会信任与协作的基础。在不同的历史阶段，身份的内涵和范畴也在不断演变。而互联网的出现，更是引发了身份含义的突变。与传统身份相比，数字身份承载了更多的意义，蕴含了更多的价值，也面临着更多的风险。 本书围绕数字身份的概念、价值、风险与治理展，读完本书，你将了解： ·数字身份和元宇宙的概念、特征及价值等； ·国外以及我国数字身份管理方案及实施情况； ·数字身份如何赋能国家经济社会的精细化管理； ·数字身份信息面临的风险与挑战； ·去中心化数字身份及其治理框架体系。 本书既可为政府部门、公共及商业服务机构的数字身份战略规划提供借鉴，也可以作为高校师生的学习参考资料，而普通读者也可以用来了解个人身份数据信息的价值和面临的风险，并学会如何保护个人隐私和权益。
基于差分进化的优化方法及应用
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内容分为差分化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分化算法基本原理、单目标差分化算法、面向约束优化的差分化算法、面向多目标差分化算法、面向离散问题的差分化算法等五个方面行了介绍。对提出的10个算法行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。
纳米忆阻器与神经形态计算
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本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
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内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
我的*堂编程课:孩子和家长都需要的编程思维
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本书从“编程是什么？”等一系列计算机基础概念出发，带领小读者们一步步走进编程的世界，通过的实例操作，让他们接触到编程的基本概念和原理，体验在编码过程中探索事物本质的乐趣，激发对探索未知领域的兴趣。本书的前两章介绍编程的基础概念和目前*流行的少儿编程工具Scratch的安装和基本用法。从第三章开始，以编程思维为主线脉络，在每一章节中让小读者们设计并实现一个小小应用。在设计应用的过程中，学习并了解实际工程项目中使用到的编程工具和编程思维方式，如流程图、逻辑条件、场景设计、人工智能等。而在实现小应用的过程中，则可以学习到编程相关的具体知识点，如循环、条件、变量、算法等。在本书结尾章节，整体回顾在小读者们实际操作的项目中所涉及的编程思维、分析和解决问题的方法、团队合作等软件项目开发过程中会实际面临的软性技能和关键要素。
Go微服务实战
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当今世界，软件的规模越来越大、功能越来越复杂，研发团队的规模也变得越来越大，运维人员和研发人员之间的工作交集越来越多。在这个大前提下，微服务模式在大型项目中开始风靡。 本书对使用Go语言进行微服务开发做了*细致的介绍，包括微服务的基础知识、微服务的拆分、微服务进程间通信（IPC）、微服务的分布式事务管理、领域驱动设计（DDD）、微服务中的测试、基于ES-CQRS的微服务实践、微服务生产环境和持续交付等。本书比较*地对微服务进行了介绍，而且对于每个知识点都给出了技术实现和实例代码，比如微服务进程间通信部分重点介绍了gRPC，ES-CQRS部分则给出了Go语言的具体实现。在介绍完知识点之后，本书给出了一些综合性的案例，比如第10章、第22章等，并通过GitHub提供了完整的可运行的代码，可帮助有基本Go语言语法知识的读者尽快了解、掌握微服务模式。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
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这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
数据合规:入门、实战与进阶
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本书结构清晰、体系完整，可使读者快速获得数据合规工作的全景式认知。 篇明确了企业数据合规工作的基本工作范围和避坑红线。 门篇梳理了我国及美欧的数据保护立法体系与监管情况，作为门。 阶篇介绍了企业数据合规工作的通用场景，如个保法落地、隐私政策发、账号注销、员工个人信息保护等。 高阶篇讲解企业数据合规工作中的高难复杂场景，如个性化推荐、数据共享、生物识别信息使用、出海业务的跨境传输、企业上市中的数据合规问题等，并展望了数据合规律师向数据保护官转变的跨越式发展路径和能力要求。 附录提供了一线数据合规工作的实用工具，如常用法条清单、数据本地存储的要求汇总等。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
软件自动化测试实战解析:基于Python3编程语言
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本书是一本教会人们如何有效且高效地解决问题的工具书。我们所面对的很多问题，都可以通过划分为四种问题类型来有效处理。本书详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
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本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
深入浅出隐私计算:技术解析与应用实践
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内容简介 这是一本能指导零基础读者快速了解并上手隐私计算技术的著作，快速实现从门到阶。 作者在金融和安全领域有10余年的技术从业经验，是港交所隐私计算项目的深度参与者，工程实战经验丰富。本书从隐私计算的安全保护技术和应用技术两个维度，深浅出地讲解了6大类隐私计算技术的工作原理、应用方法、发框架、案例实践。 全书共11章，分为4篇： 第1篇 基础概念（第1~2章） 讲述隐私计算的基础知识，为后续深讲解隐私计算原理和技术做铺垫。 第二篇 安全保护技术（第3~8章） 讲述隐私计算技术中的各项安全保护技术，包括 深讲述混淆电路、秘密共享、同态加密、零知识证明、差分隐私、可信执行环境等隐私计算安全保护技术。每一项技术都讲解了其原理、应用发框架以及实践案例。 第三篇 应用技术（第9~10章） 通过隐私保护集合交集技术、联邦学习方面的2个综合案例讲解了隐私计算安全保护技术的应用。 第四篇 展望（第11章） 介绍了隐私计算技术标准化的相关展，探讨隐私计算技术的困境和发展前景。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
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这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
Lazada官方跨境电商运营全书
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当前，中国是跨境电商领域的创新者和领先者。基于中国巨大的消费市场、强大的制造能力、持续创新的商业模式和飞速发展的数字经济产业，一方面跨境电商正在帮助各国品牌和海外商品中国市场，满足中国消费者对美好生活的向往，另一方面，跨境电商正在助力中国品牌和优质商品快速全球市场。近年来，中国跨境电商出口增速远远超过一般外贸出口，并涌现出了一大批成功的中国跨境电商出口企业、大卖家和新品牌。 东南亚跨境电商是新蓝海，跨境电商行业一直是国家大力支持的行业。随着阿里系、腾讯系对东南亚电商市场的投资，在未来，东南亚的电商市场会快速发展。Lazada是出海的优选平台，本书详细介绍Lazada平台规则、注册流程、选品、详情优化、上架、物流、广告、收款平台等。集合了11 位Lazada 官方认证讲师和优质大卖家的运营心得，书中有大量的运营干货！内容务实，知识新鲜。相信本书一定会对商家的跨境电商事业有帮助！
HarmonyOS应用开发:快速入门与项目实战
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本书为HarmonyOS应用程序发门书，以基础知识和实例相结合的方式系统地介绍了HarmonyOS应用程序发的常用技术、相关经验和技巧等。 【本书共分为9章：】 第1章从宏观的角度对HarmonyOS行简要的介绍； 第2章详细介绍了HarmonyOS移动应用发的门知识； 第3章通过一个计算器案例详细讲解HarmonyOS App发技能； 第4章通过一个通讯录的案例一步学习了利用Java UI框架发App的功能、线性布局和相对布局的混合使用，以及实现使用日志印和Toast信息提示等功能； 第5章同样也是一个通讯录的案例，讲解了利用JavaScript UI框架发App的功能以及hml、css和js文件的编写，并且着重讲解了JavaScript发的FA如何与Java发的PA行数据交互，以及如何通过fetch模块与服务端行HTTP网络交互等内容； 第6章通过一个相册的案例，重讲解了HarmonyOS权限控制的概念和动态权限申请的使用流程，同时讲解了如何读取系统相册数据库中的数据并行UI渲染； 第7章通过一个封装视频播放器的案例，完整梳理了发视频播放功能的相关流程和知识； 第8章讲解了如何在真机下行应用调试，以及分布式任务调度发的流程、动态权限申请等内容； 第9章介绍了一些常用的HarmonyOS第三方组件，包括UI布局类、控件封装类、动画播放类、音视频处理类、发框架类以及工具类等内容。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
Python广告数据挖掘与分析实战
￥53.40
这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识； 第3～6章深讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。
