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嵌入式软件系统测试:基于形式化方法的自动化测试解决方案
￥47.40
本书的主要内容包括：第1章介绍嵌入式系统及软件的基本概念；第2章介绍嵌入式软件工程及质量与可靠性的相关知识；第3章系统地介绍基于形式化方法的嵌入式软件系统测试理论框架及技术；第4章讨论实时嵌入式软件自动化测试描述方法，主要从实时嵌入式软件测试描述语言的设计及运行机制等方面进行阐述；第5章着重讨论智能终端应用（嵌入式）软件系统测试技术，从Android系统基础开始，对测试用例生成、回归测试及压力测试等方面做了重点讲解；第6章重点讨论嵌入式软件系统测试环境构建技术，提出实时嵌入式软件仿真测试虚拟机规范的设计思路，同时对实时嵌入式软件仿真测试环境的体系结构设计以及测试执行引擎的设计、实现及效率等进行了探讨；第7章给出典型航电系统嵌入式软件测试实例。本书既可为从事军用/民用领域嵌入式系统开发、验证及维护的专业技术人员提供参考，也可作为高等院校计算机、软件工程、嵌入式系统及相关专业本科生和研究生的参考读物。
C语言编程思想与方法
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本书是一本讲授使用C语言行程序设计的实用参考书。它以C语言为工具，讲授程序设计的过程和方法。从C语言和C程序的基本要素以及程序设计的基本方法始，循序渐地引对程序设计专业化的要求和相关的知识。从增强读者的感性认识手，通过多角度对例题的分析，示范对关键知识和技术的运用，通过对关键内容在不同层次上的适当重复，深化读者对概念的理解和掌握。
Docker实践
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《Docker实践》由浅深地讲解了Docker的相关内容，涵盖从发环境到DevOps流水线，再一路到生产环境的整个落地过程以及相关的实用技巧。书中介绍Docker的核心概念和架构，以及将Docker和发环境有机、高效地结合起来的方法，包括用作轻量级的虚拟机以及构建和宿主机编排、配置管理、精简镜像等。不仅如此，本书还通过“问题/解决方案/讨论”的形式，将“Docker如何融DevOps流水线”“如何在生产环境落地”等一系列难题拆解成101个相关的实用技巧，为读者提供解决方案以及一些细节和技巧方面的实践经验。阅读本书，读者将学到的不只是Docker，还包括持续集成、持续交付、构建和镜像管理、容器编排等相关领域的一线生产经验。本书编写时一些案例参考的Docker版本是Docker 1.9。 《Docker实践》要求读者具备一定的容器管理和运维的基础知识，适合想要将Docker投实践的相关技术人员阅读，尤其适合具有中 高 级DevOps和运维背景的读者阅读。
信息安全精要:从概念到安全性评估
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本书是对信息安全领域的高度概述。首先介绍了信息安全相关的基础性概念，如身份验证和授权；然后深研究这些概念在运营、人力、物理、网络、操作系统、移动通信、嵌式系统、物联网和安全应用等领域的实际应用；之后，介绍了如何评估安全性。通过本书，读者将更好地了解如何保护信息资产和防御攻，以及如何系统地运用这些概念营造更安全的环境。本书适合安全专业门人员和网络系统管理员等阅读。
未来机器人畅想
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能够成功融人类社会的机器人快要出现了吗？这样的机器人将如何改变我们与技术的关系？本书由机器人领域的两位引领者撰写，书中借鉴并分析了航空航天领域的案例，提出了表征环境无序程度的社会熵、构建基于共享数据的机器人安全报告系统以及搭建大规模的仿真试验场等创新性观。作者强调未来机器人将不再是简单的工具，而是我们的合作伙伴，是真正的社交机器。全书重从实践应用和用户体验的视角畅想人机协作的未来愿景，不展讨论技术细节，适合所有对机器人及人工智能感兴趣的读者阅读参考。
精通LevelDB
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本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。
昆仑子牙练AI:人工智能从开发到实战
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本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索，围绕人工智能技术的特色和应用，介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容，并通过大量实例帮助读者动手实践，掌握用AI解决实际问题的能力。
深入浅出联邦学习:原理与实践
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全书共9章，分为4部分。 *部分 基础（第1～2章） 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。 第二部分 原理（第3～5章） 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。 第三部分 实战（第6～7章） 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践，并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展（第8～9章） 概述了联邦学习的形态、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
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本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
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本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
IoT产品经理实践
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这是一部能指导IoT产品新人快速门并顺利晋级为能独当一面的IoT产品高手的著作。 作者结合自己在出门问问、网易有道、小米等企业的多年实践经验，从认知、态度、方法论3个维度，针对想IoT产品领域的新人、想从其他行业转行到IoT领域的成熟产品经理、想晋级为高级IoT产品经理的初级IoT产品经理这3类人群提供了有针对性的知识、经验和建议。 针对IoT产品新人，作者结合自己的成长经历，为他们提供了三样法宝：第1，门地图，为他们的成长给出了很好的参考路径，让他们在前路上不会感觉孤单；第二，能力模型，从硬件、软件、算法等维度总结了他们应该具备的能力和素质，为他们的日常学习和修炼画了重；第三，思维框架，作者从战略和实践两个维度，将IoT产品经理的思维框架提炼为一个“双金字塔模型”，同时结合实例讲解了模型的用法。 针对大量想从软件行业、互联网行业以及传统行业转型到IoT行业的成熟产品经理，指出了这些行业的产品经理与IoT产品经理在关注、能力模型、思维框架等方面的差异性，同时为他们的转型提供了宝贵的建议。 针对已经IoT领域的产品新人，讲解了如何从负责一个功能到负责一个模块，再到负责多个模块，Z后到负责整个产品，不仅有详细的方法，还有“避坑地图”，让他们的晋级之路事半功倍。 纵观全书，有关“认知、态度和方法论”的内容贯穿始终，希望读者可以不满足于现状，保持对新知的好奇心，同时注重提升认知、培养良好的心态、总结方法论，才能更好地创造出“感动人心的产品”。
小白实战大前端:移动端与前端的互通之路
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本书由资深前端专家撰写，7位知名专家联袂推荐。本书的一大特是采用一个案例两套方案行讲解，并总结其中异同，方便大家“迁移式”学习，快速门。另外，本书摒弃了框架和API知识，带领大家编写原生程序，以了解前端和移动端异同的来龙去脉，方便后续一步学习。 本书内容共分10章，具体如下。 ●第1章，总结大前端的生态、人才需求以及学习技巧，以便读者从整体掌握行业需求与个人发展路线。 ●第2～9章，分别用移动端和前端的技术方式实现一个微型电商项目，通过对比和关联式讲解，让读者快速掌握两端技术的主要异同，如基础页面配置、通用头部布局、列表基础布局、布局嵌、图片、事件、数据更新等。 ●第10章，主要对比分析前端和移动端的发布流程、内存管理、系统权限以及设备的差异情况，为读者今后的阶学习提供指引。
互联网消费金融:业务架构、运营和数字化转型
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这是一本写给互联网消费金融行业从业者的实战指南，从产品创新、业务架构、精细化运营、数字化转型等多个维度对互联网消费金融进行了有针对性的讲解。作者是互联网消费金融领域的先行者和布道者，从行业兴起一直深耕至今，目前是知名互联网消费金融机构运营和技术负责人，对行业创新和应用架构有深刻理解，经验非常丰富，本书是他们多年从业经验的总结。第1章简要介绍了互联网消费金融的核心概念、生态、趋势和痛点，旨在让读者对这个行业有一个整体认识；第2章以构建成功的客户旅程为切入点，讲解了如何以用为为中心来设计互联网消费金融类产品，这是产品创新的关键；第3~4章首先讲解了互联网消费金融的业务架构方法论，然后具体讲解了银行、消费金融公司、金融科技公司的互联网消费金融的业务架构；第5~6章详细讲解了互联网消费金融业务的运营体系和精细化运营实操方法；第7章重点讲解了互联网消费金融行业数字化转型的切入点、能力体系和行动路线；第8~9章有针对性的介绍了头部互联网金融消费平台给我们的启示，以及行业未来的机遇和挑战。
Elasticsearch*解析与实践
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Elasticsearch是一款功能强大且源的分布式搜索与数据分析引擎，已被许多大的互联网公司所采用。除了搜索之外，它还结合Kibana、Logstash、Beats、Elastic Stack一起使用，被广泛应用于大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助用户搜索海量结构化的数据、非结构化的数据，按照需求创建可视化的数据报表，还可以对监控的数据设置报警阈值等功能。本书将从多个维度系统性地讲述Elasticsearch，包括容器化的安装、数据索引的维护、各种方式的数据搜索和Elasticsearch的聚合统计分析，Elasticsearch的底层原理分析以及生产环境的性能调优。无论是数据搜索还是性能调优，都结合理论的阐述和案例的解析来逐一展，以方便读者理解。
元宇宙:概念、技术及生态
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切相关的Web 3.0、大数据和AI等技术。针对元宇宙的构造以及让人身临其境的“浸式”功能，本书介绍了沉浸式交互技术，其中包括虚拟现实、增强现实、混合现实、扩展现实等技术，以及相应的原理和应用案例。针对元宇宙中的交易，本书介绍了区块技术和与之相关的数字货币，包括其概念、种类和特，之后介绍了元宇宙中的资产观与社交观，其中社交观包括社群、数字生命等概念，资产观包括数字资产和虚拟地产等概念。针对元宇宙中的安全问题，本书介绍了元宇宙的技术安全与法律风险。后介绍了元宇宙的投资及前景分析。 通过阅读本书，你将了解： “元宇宙”概念的前世今生 完整的元宇宙世界所涉及的各种概念 可以让元宇宙概念落地的技术集群及其应用 元宇宙世界顺利安全运行的安全保障，包括技术风险与法律风险 元宇宙新赛道的投资机会盘
前端函数式演进
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本书从逻辑上分为三部分。 *部分（第1～3章）是全书的理论基础。 第1章介绍编程语言中的编程范式以及各种范式在前端的体现。第2章介绍函数式的常见概念。这两章的内容对于基础较好的读者来说可能是老生常谈，但是我加入了一些前端示例和个人理解，也算是老坛装新酒。第3章介绍函数式思维的相关内容，帮助读者在使用函数式框架工具时从传统命令式编程的思考方式，向更契合函数式前端开发的思考方式转变，比如对循环的实现、数据结构的差别、对异常态和类型的处理等。 第二部分（第4～7章）以实际的工具内容为主，分别介绍前端函数式的几种重要形态。 第4章介绍Monadic编程，这是函数式的一种经典工程实现，也在前端衍生了一些工具。在这一章我们将学习工程理论的几个基础单元，如函子、幺半群，并进行一些实用性的分析和推导。第5章从jQuery出发，介绍函数式工具形态演进。很多研发工程师对前端的理解都停留在jQuery的经典时代，本章从函数式“形”的角度出发，介绍前端函数式工具。第6章和第7章将介绍前端函数式的两个热门框架工具——RxJS和React Hooks，展示它们的基本原理以及演进过程。 第三部分（第8章和第9章）是本书的总结部分。 第8章回归初心，探讨前端开发的核心复杂度，以及函数式在前端开发中的贡献。希望读者能像借鉴函数式思想一样，多借“他山之石”，在前端和其他研发领域成为更出色的工程师。第9章梳理本书项目的整体情况，并展现一些核心代码，帮助读者通过代码完成知识的落地和沉淀。
Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
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本书基于强化学的库Chainer（Chainere）和AI模拟环境的OpenAI gym，不仅仅是软件模拟，也详述了使用RaspbbilryPi和ARduino的实际环境的应用。
AI游戏开发和深度学习进阶
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本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法，并以此为目标，帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外，也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
深入理解企业级区块链Quorum和IPFS
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本书前半部分主要从技术的角度讲述什么是区块，以比特币区块为例讲述区块的精妙的设计，以及区块的应用场景。本书后半部分结合实际案例讲述超级账本Fabric的架构设计，系统安装配置以及编程实践。
MLOps实战:机器学习模型的开发、部署与应用
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本书分为三部分。第1部分介绍MLOps主题，深探讨了它是如何(以及为什么)发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。 第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型发、生产准备、生产部署、监测和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。 第三部分提供了MLOps的具体示例，以便读者了解MLOps在实践中的设置和含义。
深入解析Java虚拟机HotSpot
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本书共11章，参考OpenJDK社区的划分方式，全书从逻辑上可分为运行时、编译器、垃圾回收器三个部分。 ·*部分（第1～6章），介绍Java虚拟机运行时的相关知识； ·第二部分（第7～9章），介绍编译基础知识和虚拟机的两个即时编译器； ·第三部分（第10～11章），介绍各种垃圾回收器并深入分析G1 GC。
