算法基础:打开算法之门(双色版)
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读者将理解什么是计算机算法,如何描述它们,以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供:利用计算机搜索信息的简单方式;解决各种排序问题的方法;利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法(可用于建模公路网络,任务间的依赖以及金融关系;解决字符串(例如DNA结构)问题的方法;密码学背后的基本原理;数据压缩的基础知识;以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。
软件质量经济学
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《软件质量经济学》是软件质量经济学领域的著作,也被誉为软件工程领域重要的图书之一,由软件工程领域的泰斗撰写。全书以大量行业数据和真实案例为驱动,从经济学角度讲解了度量软件质量的各项指标和方法,从而为有效管理软件质量和项目度提供帮助和指导,更重要的是,本书还深讨论了软件质量的经济学影响和商业价值。 全书共7章:第1章定义了软件质量和经济价值,分析了软件质量对不同企业和用户的经济价值;第2章阐述了软件质量的估算和度量,介绍了功能度量指标和结构质量度量指标;第3章讨论了软件缺陷预防,介绍了软件缺陷预防的历史及缺陷预防结果的分析方法;第4章研究测试前缺陷清除,主要讨论了同行评审、正式审查及静态分析等25种不同的测试前缺陷清除方法;第5章介绍软件测试,介绍了40余种软件测试方法;第6章讨论发布后缺陷清除,分析了来自发布后缺陷的用户和行业的成本;第7章整合了所有的数据,给出了低质量和高质量软件的经济影响。
编程原则:来自代码大师Max Kanat-Alexander的建议
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本书介绍了如何让简约设计的思想回归到计算机编程中,如何造高效的软件发团队。整本书的主旨是帮助读者成为一名更好的软件发者。本书主要包括以下内容:发者的基本素质、软件的复杂与简约、团队里的工程问题、理解软件和软件测试、持续改善软件。
Flink 原理、实战与性能优化
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这是一部以实战为导向,能指导读者零基础掌握Flink并快速完成阶的著作,从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐地讲解了如何利用Flink行分布式流式应用发。作者是该领域的资深专家,现就职于第四范式,曾就职于明略数据。 全书一共10章,逻辑上可以分为三个部分: *部分(第1~2章) 主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构,发环境的搭建和配置,以及源代码的编译。 第二部分(第3~9章) 详细讲解了Flink的编程范式,各种编程口的功能、应用场景和使用方法,以及核心模块和组件的原理和使用。 第三部分(第10章) 重讲解了Flink的监控和优化,参数调优,以及对反压、Checkpoint和内存的优化。
SOA架构:服务和微服务分析及设计(原书第2版)
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本书一直以来都是在SOA、面向服务和服务技术方面的、端到端的教程。如今,已经更新到第2版,正式引微服务和微任务抽象,作为面向服务架构及其相关服务层的一部分。新版的案例研究示例和图例一步阐释和定位微服务模型,并与更传统的服务类型相关联。本书可作为应用架构师、企业架构师、软件发人员以及任何有兴趣了解或负责设计与实现现代、面向服务解决方案的IT专业人士的参考书。
机器人编程实战
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本书以一位受困于荒岛的年轻人的视角带领读者行一场冒险。他必须寻找到一种给机器人编程的方法才能得以逃离。本书作为一本控制自主机器人编程指南,介绍了编程机器人传感器、电动机以及将想法转换为机器人可以自主执行任务的实际方法和技术。对于硬、制造商、DIY项目,这些技术可以用于当今领先的机器人微控制器(ARM9和ARM7)和机器人平台(包括广泛流行的低成本Arduino平台,LEGOMindstormsEV3、NXT,以及WoweeRSMedia机器人)。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
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本书对LF Edge边缘计算源项目群中重项目行了全面介绍,并给出了华为自己在这方面的探索和实践。通过本书,读者能够理解主流源社区LF Edge边缘计算系统的技术架构、核心模块,以及众多行业的边缘计算实践案例。全书共分为10章: 第1章详细分析了5G时代行业数字化转型,指出行业数字化场景特是千行百业,这就注定需要边缘计算。本章还介绍了边缘计算的基础特征。 第2~3章分析了5G时代边缘计算使能行业数字化需要什么样的目标架构和设计原则。 第4章重介绍LF Edge项目群定位,以及其锚项目Akraino社区的详细Blueprints和Feature项目。第5~7章重分析了EdgeGallery项目的技术实现和落地实践。 第8章重介绍其他主流边缘计算项目。
分布式数据库:入门、进阶与实战
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这是一本从原理、架构和实践等维度讲解分布式数据库如何从入门到进阶的著作。 本书分为四个大篇章,分别介绍: 1.分布式数据库的定义和历史沿革。区分广义与狭义分布式数据库。点明本书主旨。 2.分布式数据库的基础知识。包含数据分片,复制与一致性,事务基础与存储引擎。 3.分布式数据库的进阶概念与应用案例。包含分布式系统,分布式一致性模型,分布式事务,共识算法和软件与硬件结合等内容。 4.分布式数据实战。包含分布式数据库的选型与如果实现特定领域的分布式数据库。 阅读本书后,读者将对分布式数据从理论到实践有了清晰的概念。在之后的工程实践中,将会对分布式场景下的数据库存储有更加专业的认知,并对技术趋势有深入的洞察。
零基础用AI学编程:人人都能学会的DeepSeek和Windsurf编程指南
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内容简介 在AI浪潮席卷而来的今天,编程不再是少数人的专属技能,本书正是你零基础迈AI编程世界的实践指南,系统讲解如何借助DeepSeek和Windsurf两大AI编程助手,实现人人都能学会编程的愿景。 本书由香港智友数字科技CEO、资深AI编程与数字化运营专家兰翔领衔撰写,凝聚了他丰富的发经验和AI实战经验。本书获得了东方证券原首席经济学家、浙商银行原行长、重庆富民银行董事长兼行长、武汉大学和负担大学教授等多位业界与学界的权威专家的高度评价与鼎力推荐。 面对AI时代编程门槛高、学习效率低、实战应用难的痛,本书为你提供了一套从思维到方法,从工具到项目,从原理到实践的系统性解决方案,让你告别传统编程的晦涩难懂,轻松掌握AI编程的核心技能,实现从零基础到独立发的跨越。 掌握本书内容,你将收获以下价值: (1)AI编程核心方法论: 深解析DeepSeek与Windsurf如何驱动零基础学习,掌握AI编程的核心思维、提示词工程原理及人机协作模式。 (2)AI助手高效代码发: 学习如何利用AI助手行需求分析、代码生成、调试优化,涵盖Python基础、数据处理、项目架构等核心技术,大幅降低学习门槛。 (3)AI编程项目实战技能: 通过数据分析报告生成系统、自动化日报工具、本地事务提醒助手、网站搭建等多个实战项目,掌握AI在项目发中的作用、多项目规划与迭代优化技术,增强独立发与问题解决能力。 (4)个人AI工具生态系统构建: 掌握数据分析、自动化工具、提醒系统等应用发,搭建个人效率提升的完整解决方案,实现从学习到成果转化的全流程突破。 跟随本书,与AI导师DeepSeek和Windsurf并肩作战,你将轻松掌握编程奥秘,不仅能学会写代码,还将学会AI时代的思考方式与协作能力。无论你是想转行IT,提升职场竞争力,还是实现个人创意,这本书都将成为你实现梦想的坚实基石,助你在数字化未来中抢占先机,成为AI时代的弄潮儿!
云边端协同计算:基于强化学习
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本书系统性地介绍了云边端协同计算所需要的核心技术,主要包括五大部分:第yi部分介绍了云边端协同计算的基础,并详细分析了当前面临的挑战;第二部分针对大规模动态任务难以*处理的挑战,介绍基于多智能体强化学习的边端协同计算卸载;第三部分针对分散异构资源难以充分利用的挑战,介绍基于分布式强化学习的云边协同计算卸载;第四部分针对异构内容请求难以快速响应的挑战,介绍基于联邦深度强化学习的云边端协同缓存;第五部分针对联合缓存和卸载难以协同决策的挑战,提出了基于分层强化学习的联合服务缓存和计算卸载。
豆包*学习:AI 辅助中小学生学习的方法与技巧
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内容简介 这是一本*指导家长和中小学生如何科学、*、安全地使用豆包等AI工具进行全学科学习、家庭教育和学校教育的实践指南。它将鼓励孩子们正确地拥抱AI,而不是被时代淘汰;它将让AI成为孩子学习的“智慧引路人”,而不是让孩子沦为丧失思考能力的“工具人”;它将指引我们培养面向未来的孩子,而不是让孩子被时代淘汰。 本书凝聚了两位作者在教育界和AI领域的深度思考和实战经验,将AI辅助学习的完整流程系统化、场景化,为读者提供了可复制、可操作的*学习方法与技巧。 掌握本书内容,你将收获: (1)豆包核心功能与适用边界,明确不同学段的差异化使用策略; (2)高质量提问技巧与五环提示词公式,让 AI 精准响应学习需求; (3)语文、数学、英语三大核心学科的 “五步学习法”“一题多解” 等实操方案; (4)物理、化学、历史、艺术等多学科的探索方法,激发好奇心与创造力; (5)学习规划、作业辅导、错题管理等日常学习管理技巧; (6)亲子沟通、AI 使用公约制定等家庭教育优化方案; (7)家校社协同育人模式与 AI 伦理隐私保护原则。 附录提供操作指南、提示词模板、家长话术范例与关键词说明,便于随时查阅、组合与创新,成为家长的“随身使用手册”。 本书不仅是一本工具书,更是一份AI时代的家庭教育宣言。它将帮助你和孩子:告别无效的题海战术,拥抱个性化、*率的学习新范式,在AI浪潮中抢占先机,成为终身学习者。
AI辅助数据质量监控
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本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性,并提供了实用的方法,帮助企业高效地覆盖所有数据表,主动发现数据问题,并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题,以及如何实施通知机制以减少警报疲劳,并迅速分类和解决这些问题。此外,本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成,以克服自动化监控的局限性,并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南,为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。
动手学差分隐私
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本书是一本面向程序员的差分隐私书籍,主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战,描述为解决这些挑战而提出的技术,并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容,详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。
Istio入门与实战
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本书系统化介绍Istio技术要与应用技巧,可帮助读者快速搭建微服务架构并行管理。 主要内容包括:service mesh基本概念与使用,Istio架构设计与主要功能,快速搭建一个微服务实验,介绍如何让服务流量控制更简单,让服务更具弹性,让服务故障测试更容易,让服务通信更安全可控,让服务更易观测与监控,以及istio维护方案。本书内容丰富、案例讲解,实用性强,非常适合门级读者快速掌握Istio技术。
社交网络信息传播模型、算法及应用
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本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等,并通过对大量信息传播的实际问题行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。
大数据可视化
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本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础(数据)、可视化任务的概念、如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具,以及可视化领域常用的可视化图表。 本书可作为高校计算机相关专业的高年级本科生及低年级研究生学习数据可视化的门教材,也可供对数据分析能力有要求的其他专业的学生学习参考,还可作为从事数据科学、数据分析的研究人员和技术人员的参考手册。
夸克AI 高效学习法
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AI正在深刻改变学习方式,夸克AI作为领先的智能学习助手,为学生和家长带来了全新的学习体验和效率提升路径。 这是一本能帮助学生和家长快速适应AI变革并抓住AI机遇的著作。夸克AI用户数超1.4亿,服务7000万以上的学生、家长和老师。全书以夸克AI为载体,针对全学龄段的学生讲解了如何使用AI构建科学、高效、面向未来的学习体系。从课前预习、课中学习等日常学习到作业辅导,从语文、数学、英语等学科学习到考试备考,从高中生、研究生的志愿填报到升学规划,本书给出了实用、详细的方法和技巧。 这本书的3位作者在AI应用和教育科技领域有丰富的经验,无论你是否有AI工具使用经验,本书都将带领你零基础掌握夸克AI的各项功能及使用方法,尤其是它在学习和教育领域的应用。书中针对各种学习场景给出了大量提示词、案例和详细的操作步骤,确保你一看就懂、一学就会。本书得到了来自人大附中、北师大附属实验中学等知名中学教师,以及北京大学、清华大学、中国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、南京大学、哈尔滨工业大学、武汉大学、天津大学、厦门大学、华中科技大学、西北工业大学、中央民族大学等知名大学的教授、研究员等的高度评价和联袂推荐。 翻这本书,使用夸克AI,让你的学习事半功倍,成为AI时代的先行者。
AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧
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本书聚焦智能体(AI Agent)的设计方法与落地技巧,帮助非技术背景职场人士系统学习AI智能体设计。本书以“原理-工具-实战”为逻辑主线,全面解析了AI Agent的原理与设计方法。 全书通过扣子和AppBuilder这两个国内主流工具的36个实操案例,手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导,让零基础读者也能轻松上手,享受AI技术赋能的高效体验。 本书获得阿里巴巴集团副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰等行业领袖的联袂推荐,被评价为“非技术背景读者的AI人门指南”。 全书共14章,分为四个部分: 第一篇 基础原理(第1和2章) 全面且系统地介绍AI Agent的基本概念、特征、类型,以及其与大语言模型(LLM)之间的紧密联系,为读者后续的实践应用奠定坚实的理论基础。 第二篇 工具平台(第3章) 介绍5款国内独具特色的AI Agent搭建工具,它们分别是扣子、AppBuilder、阿里云百炼、智谱清言、超算智能体。这些工具各具千秋,能够满足不同读者的多样化需求。其中,前4款工具适合动手能力强、希望亲自搭建AI Agent的读者;而超算智能体则适合那些时间精力有限、希望快速上手并应用AI Agent的政企客户。 第三篇 应用实战(第4~13章) 通过扣子和AppBuilder精心设计了36个不同场景的实操案例,带领读者深领略AI Agent的实际应用魅力。这篇是本书的重中之重,详尽地阐述了每个项目的实现步骤与技巧,并提供丰富的实例与代码供读者参考借鉴。同时,为了便于广大读者的学习理解,对大量应用的工作流行了简化处理。读者在熟悉工具与工作流概念后,可自行尝试添加节、调整工作流,以亲身感受其中的变化与奥妙。 第四篇 未来展望(第14章) 深探讨AI Agent的发展瓶颈与未来发展趋势,为读者提供具有前瞻性的思考与启示。通过洞悉AI Agent的未来走向,读者可以更好地规划自己的学习与应用方向。
智能物联网与深度学习
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本书以跨界融合的视角构建了智能物联网与深度学习的知识体系,设计了“技术架构-算法演-产业赋能”三维框架,以智能物联网为经,深度学习为纬,系统梳理了从传感器数据采集到云端智能决策的全路技术栈,贯通了从基础理论到产业应用的全路认知。通过“理论推演 虚实实验 场景迁移”的螺旋式教学设计,将抽象算法具象化为可操作的行业解决方案,配备多层级实验体系与行业案例库,实现了学术前沿性与工程实用性的有机平衡。内容既涵盖联邦学习、数字孪生等尖端领域,又深度聚焦AIoT安全、多模态感知等现实挑战。独创弹性学习路径设计,通过知识矩阵动态适配不同基础的学习者,形成从学术研究到产业落地的能力培养闭环。全书以“问题”叙事重构技术演逻辑,在智能硬件与数字思维的碰撞中,为读者造兼具系统性和前瞻性的认知引擎,赋能跨域创新的思维跃迁。
大语言模型极速入门:技术与应用
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本书将带读者走大语言模型的神奇世界,即使读者没有深厚的技术背景,也能轻松理解。本书首先从基础概念讲起,详细介绍大语言模型及其技术发展脉络。着探讨大语言模型在日常生活中的广泛应用,比如智能客服、文本自动生成、语言翻译等。此外,本书还会客观地分析大语言模型的局限性和可能面临的挑战,例如准确性问题、伦理考虑等,帮助读者形成全面而理性的认识。最后,本书还会展望大语言模型的未来发展趋势,探讨它们将如何为读者所在的行业赋能。本书适合对新技术充满好奇的普通读者,以及希望跟上时代步伐的知识追求者阅读。
大语言模型安全:构建安全的AI应用
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本书围绕大语言模型应用程序的安全问题展,共12章,分三个部分层层递。第一部分(第1-3章)以真实案例引大语言模型应用程序面临的安全挑战,介绍作者创立的应对项目及经验,同时探讨大语言模型应用架构与数据流控制的重要性,搭建知识框架。第二部分(第4-9章)剖析发大语言模型应用程序的主要风险,既包含注攻、敏感信息泄露等传统安全风险,也涵盖训练数据投毒、幻觉等新兴AI系统特有的问题,每章通过实际案例分析,揭示风险及影响,并给出预防和减轻风险的建议。第三部分(第10-12章)通过科幻故事案例警示安全漏洞叠加的危害,阐述将安全实践融软件发全流程的方法,并展望大语言模型与AI技术的发展趋势,引负责任的人工智能软件工程(RAISE)框架,助力读者维护软件安全。

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