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知识图谱：方法、实践与应用
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知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。本书既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
MongoDB进阶与实战:微服务整合、性能优化、架构管理
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本书围绕如何用好MongoDB这个复杂命题，利用大部分篇幅讲述了MongoDB在应用发方面的各种阶技巧，同时也介绍了MongoDB 4.0版本的事务特性及微服务相关的技术范例。很多基本的数据库问题都可以从MongoDB的官方文档中找到答案，但官方文档中在MongoDB周边技术栈的整合、系统管理及调优方面仍然缺乏一些富有针对性的内容，所以本书在结合一些实践案例的前提下，以发管理者的角度对MongoDB技术行了系统地梳理，希望能够让读者的学习达到事半功倍的效果。相信本书会对应用MongoDB的发人员具有广泛的指导意义。
设计无忧——电商美工Photoshop实战技术(视觉/装修/配色/字体/排版/海报/详情/移动端)
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本书从网店美工的实际工作内容出发，结合编者多年的电商设计经验和从业体会，详细解读**天猫网店装修与视觉设计的思维、方法和操作技巧，旨在帮助读者掌握网店装修设计的精髓，快速提升网店美工设计能力。
因果推断与机器学习(修订版)
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本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践行了介绍。并在第1版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。
自然语言处理:基于预训练模型的方法
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自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用；预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用，以及预训练模型的展。除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch 代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者，以及希望深研究自然语言处理算法的计算机工程师阅读，也适合对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的学生和希望人工智能应用领域的研究者参考。
Stata统计分析从入门到精通
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Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、Stata数据挖掘、建模注意事项。 本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习和应用Stata的参考书，也可以作为职场人士掌握Stata操作、提升数据分析能力，而提高工作效率和改善绩效水平的工具书。
Java并发编程深度解析与实战
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本书涵盖Java并发编程体系的核心库和核心类使用及原理分析，具体包括线程、synchronized、volatile、J.U.C中的重锁和读写锁、并发中的条件等待机制、J.U.C并发工具集、深度探索并发编程不得不知的工具、阻塞队列、并发安全集合、线程池、异步编程特性等。书中针对每一个技术，纵向分析相关的所有内容，并且对相关知识行了非常详细的说明，同时站在架构实践的角度来看待并发，通过大量实战案例让读者理解各类技术在实际应用中的使用方法。 作者花了4年时间投了大量精力对并发编程领域做了深的研究，将自己13年Java发及架构经验融了书中，对于各位读者来说，这应该是一本非常值得阅读的图书。
Lightroom Classic完全自学一本通
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Lightroom具备图像管理和数码后期处理的功能，可以帮助摄影师提高工作效率。而Lightroom的数码后期处理功能则可以帮助摄影师处理前期拍摄无法解决的问题，让照片得到美化。其优秀的图像处理引擎，以及所提供的一整套后期处理方案是其他图像处理软件所不具备的。 因此，认识与学习该软件已成为专业后期制作的一项技能。本书将着眼放在具体案例的剖析与讲解上，只为给读者带来更为直观的学习体验，使读者牢固掌握快速修调与处理照片的技法，并熟悉从照片导、组织、管理、修饰到输出这一基本的工作流程。 本书去除无用的复杂操作，准确告诉读者该如何学习、如何操做，这样，读者就可以快速掌握Lightroom软件，立刻始编辑自己手中的照片。 本书不是一本充满了复杂的专业术语和诸多概念的纯理论的软件操作书，而是一本高效率的学习指南。
Knative*佳实践
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Serverless是一种云原生发模型，它使得发人员可以专注于构建和运行应用，而无须管理服务器。Knative是继云原生之后，云时代下一个十年技术的Serverless架构，发者应如何拥抱这一全新的技术架构？本书将给读者带来答案。Knative是Google发起的，基于Kubernetes构建的Serverless源项目，Google内部的 CloudRun就是基于Knative构建的Serverless平台。本书主要通过一个计数器示例在Knative中的实践展描述，详细讲解了Knative 的服务与事件驱动，以及在企业应用中如何利用Knative实现自动扩/缩容、事件驱动、灰度发布等。本书内容翔实、讲解深浅出、语言诙谐幽默，对于想了解、学习与研究Knative或者Serverless 的读者来说，是一本大有裨益的参考书。本书适合的读者有云原生从业者、Serverless架构师及发人员，以及想深了解Serverless的互联网从业人员。
日志管理与分析(第2版)
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本书基于主流日志管理与分析系统的设计理念，完善、透彻地对日志分析各流程模块的原理与实现进行了系统性讲解，综合介绍了日志分析技术在数据治理、智能运维、可观测性、SIEM、UEBA、SOAR等IT运维及安全复杂场景中的应用，并汇总了各行业优秀的解决方案。第1～3章介绍了日志分析的基本概念、日志管理相关的法律法规及规范要求、日志管理与分析系统的组成部分及技术选型建议。第4～10章分别针对日志采集、字段解析、日志存储、日志分析、日志数据搜索处理语言SPL、日志告警、日志可视化等日志分析中*重要的实现步骤进行了具体阐述。第11～14章介绍了日志平台兼容性与扩展性，日志分析在运维数据治理、智能运维与可观测性等近年热门场景中的应用。第15～17章介绍了SIEM、NTA、UEBA及SOAR等安全相关内容。第18章总结列举了日志管理与分析技术方案在金融、能源、运营商等各关键行业的解决方案。
深入理解Django:框架内幕与实现原理
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全书共分为8 章，分别是Django 源码的前置知识、 Django 命令原理解析、Django 内置的ORM框架、Django 内置的模板系统、解读Django 核心模块的源码、Django 的视图层、Django 的中间件原理和解读Django 中的辅助代码。本书展示了剖析Django 框架的完整过程，这种剖析方式同样适用于其他框架，如Flask、Ansible 和Scrapy 等。
Python机器学习原理与算法实现
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数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎数字化浪潮、与时俱提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的门知识和阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法；第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法；第13~15章介绍相对复杂的监督式学习算法，包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法；第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。 本书可以作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python或机器学习应用的专业教材、参考书；也可以作为企事业单位数字化人才培养的教科书、工具书，还可以作为职场人士自学掌握Python机器学习应用、提升数据挖掘分析能力而提高工作效能和改善绩效水平的工具书。
数据通信网络实践:基础知识与交换机技术
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本书的编写基于作者多年的实践经验。本书介绍数据通信网络的基础知识和交换机技术，主要内容包括数据通信网络模型、数据在网络中的传输、常用的传输介质、网络设备之路由器、虚拟终端、密码恢复、Wireshark实践、常用的网络排障工具、日志收集与分析、网络的规划设计、QinQ、Bonding和生成树协议。数据通信网络是一个复杂的系统，本书从数据的视角来行介绍，以期尽可能全面和准确地描述相关的技术。
动画制作(中级)
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《动画制作（中级）》是中国动漫集团 1 X 动画制作职业技能等级考试指定用书。本书讲解了动画制作全流程中分镜脚本、概念设计、影像采集、二维制作、角色模型、场景模型、角色动画、镜头剪辑、视效合成、引擎动画十个核心岗位的技能操作规范，使读者能根据项目制作流程规范，利用计算机和数位板等工具，在十个核心岗位中的任一岗位熟练行常规内容的加工生产，掌握较为丰富的动画制作领域知识，具备较强的动画赏析能力和一定的项目协作能力。
企业“IPv6+”网络规划设计与演进
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本书基于华为在企业“IPv6 ”网络领域多年积累的丰富经验和实践，以“IPv6/IPv6 ”技术发展趋势和技术实现原理为切，分析“IPv6/IPv6 ”网络的应用场景、关键驱动力，以及“IPv6/IPv6 ”网络演面临的挑战和问题，给出企业“IPv6 ”网络演的基本原则、路线规划和关键步骤，并详细阐述企业“IPv6 ”网络的规划设计与演方案，包括广域网络、数据中心网络、园区网络、终端、应用系统、安全等。本书旨在为读者全面呈现企业“IPv6 ”网络演的规划设计、技术实现，并给出部署建议。 本书是企业“IPv6 ”网络规划设计与演的实用指南，汇聚华为优质解决方案和丰富的工程应用实践，内容全面、框架清晰、通俗易懂、实用性强，适合网络架构师、网络规划工程师、网络交付工程师，以及对企业“IPv6 ”网络技术感兴趣的读者阅读，也适合相关企事业单位的网络技术人员参考。
大语言模型应用指南:以ChatGPT为起点,从入门到精通的AI实践教程(全彩)
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本书是一本对人工智能小白读者非常友好的大语言模型应用指南，有两大特：一是以通俗易懂的方式解释复杂概念，通过实例和案例讲解大语言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法，包括大语言模型常用的三种交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆，以及外部工具等，使读者能够全面了解和掌握这一先技术的应用和二次发；二是紧跟当前大语言模型技术的更新动态，介绍GPTs的创建，以GPT-4V和Gemini为例讲述多模态模型的应用，还包括无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调、RAG框架微调、大语言模型安全技术等。无论是学术研究者、工程师，还是对大语言模型感兴趣的普通读者，都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术展和应用案例，从而更好地应用大语言模型解决实际问题。
可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南(第2版)
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机器学习虽然在改产品性能、产品流程和推研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley 值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制，各自的优缺，如何解释它们的输出结果。本书将帮助读者选择并正确应用最适用于特定机器学习项目的解释方法。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家及任何对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
Java高手是怎样炼成的:原理、方法与实践
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《Java高手是怎样炼成的：原理、方法与实践》是作者20多年工作经验的结晶。内容由浅深，循序渐，通过500多个简单易懂、可运行的完整实例，帮助读者理解Java编程的逻辑、概念及实操。本书内容丰富，讲解地气，从理论到实践，从基础到高级，帮助读者建立学习信心，在实践中学会Java编程。 《Java高手是怎样炼成的：原理、方法与实践》分五部分，共23章。*部分（第1～5章）主要介绍Java基本语法，包括Java语言概述和发展、编程和发环境及设置等。第二部分（第6～9章）通过生动实例介绍类、对象、继承、多态、内部类以及口等Java编程概念和技术。第三部分（第10～15章）走数组和字符串，深讲解它们的应用、异常处理，并深讨论更多面向对象技术。第四部分（第16～20章）介绍20多种GUI组件、字体、颜色、图像以及音频编程。第五部分（第21～23章）详细讲解数据流、文件I/O、数据库编程以及网络编程等。 《Java高手是怎样炼成的：原理、方法与实践》专为不同层次的Java程序员精心编写，既适合编程初学者门，又适合程序员阶，还可以作为高等院校讲授面向对象程序设计语言以及Java语言的参考教材。
5G网络安全实践
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本书介绍了5G网络技术架构及其面临的安全风险、5G网络安全的发展趋势、5G网络安全架构。对于5G网络的主要通信场景，本书从安全技术的角度详细讲解了5G网络端到端的工作过程和安全保护机制；在此基础上，对安全相关流程和信息给出了编解码细节。本书还对5G网络的新业务场景，包括物联网、网络切片、边缘计算等给出了安全风险分析和安全防护建议。5G网络安全需要新的安全支撑手段，本书给出了这方面的多个解决方案。 本书适合需要一步了解5G网络安全技术的网络工程技术人员阅读，也可作为高等院校相关专业本科生、研究生的参考书，还可作为读者了解和学习5G网络安全知识及发5G网络应用的参考书。
新印象:VRay for SketchUp效果图高级渲染技法
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本书旨在全面讲解VRay for SketchUp渲染器的功能及其应用，内容包含SketchUp的功能设置、VRay基础（灯光、材质、环境、渲染），以及室内外渲染案例。本书面向零基础读者编写，循序渐地安排教学内容，是初学者快速而全面地掌握VRay for SketchUp渲染器的应备参考书。 全书以各种不同场景的实战案例为主线，并对每一个案例制作过程中的重内容行详细介绍。既对所讲知识行归纳和总结，也提供项目流程参考，提高读者的实战能力。通过12个几乎涵盖常用灯光类型的场景表现，读者可以深学习软件功能和表达技巧，并可以做到举一反三。
Photoshop CC中文版 UI 界面设计自学视频教程
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《Photoshop CC中文版 UI 界面设计自学视频教程》是一本讲解如何使用Photoshop软件进行移动UI设计的实例操作型自学教程，可以帮助UI设计爱好者，特别是UI设计人员，提高UI制作能力，拓展UI视觉设计的创作思路。本书结构清晰，语言简洁，实例丰富，版式精美，适合Photoshop移动UI设计初、中级读者阅读，包括广大UI设计爱好者、UI设计工作者，同时也可以作为各类计算机培训中心、技工学校和大中专职业院校的辅导教材。
