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AI效率手册:从ChatGPT开启高效能
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ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在浅尝辄止，也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。
C++设计模式
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本书通过浅显易懂的例子来讲解设计模式的知识：首先，介绍设计模式的概念，在什么情况、什么场合下要用哪一种设计模式；然后，通过每一种设计模式的UML类图，明确各个小故事里讲解的设计模式中的变量之间的关系，帮助读者理解代码实现的步骤；最后，讲解设计模式之间的联系和区别。 本书案例丰富，实用性强，适合有一定C 基础的读者、求职的本科生或研究生、需要学习架构和重构架构知识的程序员阅读，也可以作为大专院校相关专业师生的参考书和培训学校的教材。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深的理解。
智能物联安防视频技术基础与应用
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本书深浅出地介绍了智能物联安防的相关知识，内容涵盖智能物联安防基础、音视频基础、网络摄像机、网络传输技术、视频存储技术、视频大屏系统、安防云、人工智能安防、视频监控综合管理系统软件、安防安全、物联网与安防监控，以及安防监控工程规范等多个方面。此外，本书探讨了当前热门的物联网与安防监控整合应用，并展望了智能物联未来的发展方向。本书既有理论深度，又有实践应用，旨在帮助读者全面了解智能物联安防领域的动态和技术展，为相关从业者提供有益的参考和指导。 本书内容丰富，案例翔实，适合高等院校相关专业的师生、视频监控系统从业者、安防行业从业者、设计院与政府相关部门工作人员及运维人员阅读。
零基础快速入行入职软件测试工程师(第2版)
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本书为软件测试初学者量身造，从零始，覆盖软件公司招聘的基本要求。全书分为16章，涵盖了软件测试的核心概念、功能测试方法、Linux基础知识、MySQL数据库管理、Web自动化测试框架、HTTP口测试、Charles抓包工具的使用、Python口自动化测试、AI赋能软件测试，以及如何制作求职简历等内容。此外，本书还提供精选面试题及参考答案，助力读者通过面试。全书知识体系循序渐，紧跟读者需求，帮助读者轻松掌握软件测试技术并做好面试准备，让求职更顺利。 本书的文字通俗易懂，并配备教学视频，将复杂问题简单化，适合对软件测试感兴趣、希望职软件测试工程师的读者学习。
揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
深入浅出AI智能体:基于DeepSeek的AI Agent开发实战
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本书系统性地介绍AI智能体的基础理论、关键技术、开发方法与实战案例。书中技术内容以国产DeepSeek大模型为核心，结合多个主流开发框架及平台展示，旨在为读者提供一条从入门到精通的*学习路径。本书共14章，内容涵盖AI智能体与DeepSeek模型概述、AI智能体开发环境搭建、提示词工程、知识库与RAG技术、单智能体与多智能体系统开发、通用AI智能体构建、AI智能体协议、AI智能体进阶技术、企业级大模型部署与知识库搭建、企业级AI智能体开发，以及AI智能体的行业落地与AI智能体的前沿探索。同时，每章都融合了理论讲解与代码实战，力求在阐明原理的同时提升读者的动手能力。值得一提的是，本书强调“基于DeepSeek”的实战导向。书中提供了大量完整可运行的示例代码，涵盖API调用、AI智能体开发、RAG系统搭建、多智能体协作等典型场景，帮助读者在真实环境中巩固知识。 本书适合具有一定Python编程基础的读者阅读，可可供从事AI应用开发、算法研究、企业智能化转型的技术人员和项目经理参考使用，也作为人工智能、计算机科学相关专业学生的参考书。
Skills+OpenClaw:从零打造个性化AI助理
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本书致力于帮助读者系统、*地掌握Skills的核心原理、开发技巧及其在OpenClaw生态中的实际应用。全书共9章，第1章和第2章先通过企业报销审批案例展示Skills的强大功能，随后介绍Skills的概念机制、发展历史、安全问题、核心优势与适用场景等；第3～5章介绍Skills的创建、使用、发布与管理，演示如何从零开始写Skills，并对目前主流的Skills相关资源予以*梳理；第6～9章专注于Skills的应用实践，从学习、办公与科研场景中的文档处理，到全流程程序开发，再到电商与市场营销、企业管理，尽可能*地介绍Skills当前的典型应用及其在OpenClaw生态中的实践。 本书力求深入浅出，通过丰富的实际案例、场景案例及步骤解析，助力读者快速掌握Skills的核心要义，进而能在OpenClaw生态中构建自己的AI助理。为满足不同行业读者的需求，本书精心设计了覆盖多个场景的案例，从基础的文档处理到高级的程序开发，力图帮助读者实现“学以致用”，切实提升解决实际场景问题的能力。 本书适合所有对AI应用开发感兴趣的读者，包括但不限于AI应用开发者和软件工程师、产品经理和技术主管、希望在工作中应用Skills提升效率的职场人士、希望将专业或经验融入AI的专业人士，以及高等院校理工科专业的师生。
零基础自学AI应用开发
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本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至*佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
全程软件自动化测试:开源实战
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本书系统阐述自动化测试在软件开发生命周期中的理论体系与工程实践。 本书从自动化测试方法论入手，*覆盖软件全生命周期中的应用场景，包括测试左移、持续集成、测试右移、敏捷开发和DevOps等；深入探讨自动化测试的框架选型、测试用例管理、测试策略等核心理论与方法；详细解析TDD、ATDD和活文档等自动化测试实践；对比分析单元测试、API自动化测试、UI自动化测试、性能测试和自动化安全测试等不同测试类型，并介绍在不同平台下的数十种主流开源自动化测试框架和工具。此外，本书前瞻性地探讨自动化测试在Serverless架构下的应用，以及大语言模型辅助自动化测试的理论与实践。 为增强学习效果，本书附赠超过10小时的配套教学视频，使本书兼具理论深度与实践指导价值。 本书可作为软件测试工程师、质量分析师、软件开发人员和项目管理人员的参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业师生的教学用书。
企业信息安全体系建设之道
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企业信息安全体系建设是为了保护企业的信息资产和确保其信息安全而构建的一系列组织和管理措施，旨在建立一个全面、系统、可持续的信息安全管理框架，以应对不断变化的威胁和风险。 本书通过四部分（安全基础知识、安全管理知识、安全技术知识和安全运营知识）介绍企业信息安全体系建设的相关知识，涉及安全理论、可信计算、信息安全体系、组织与策略、需求与规划、风险管理、合规与认证、人员管理与安全意识培训、访问控制与身份管理、物理环境安全、安全域边界、安全计算环境、应用安全防护、数据安全保护、确认安全防护目标、保持防护状态、异常情况处置、业务持续运营、安全运营中心等主题。 本书内容深浅出，图文并茂，能够帮助大家更好地厘清知识脉络，非常适合信息安全领域的从业者阅读参考。此外，关注企业信息安全体系建设的读者，也可以通过本书了解具体的方法论。
大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战
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互联网的快速发展，在方便用户信息传递的过程中，也使大量犯罪活动从线下向线上转移，黑灰产常常通过搭建和传播欺诈、赌博、色情等恶意网站来牟取暴利。为了净化网络环境，必须加大对恶意网站的检测和拦截。 本书主要介绍恶意网址的欺诈手段和对抗技术。本书分为5个部分，共11章。针对网址反欺诈这一领域，首先介绍万维网的起源、工作原理和发展历程；其次通过列举常见的恶意网站，让读者了解网址反欺诈面临的主要问题；然后讲解网址基础数据、数据治理和特征工程；着介绍包含网址结构、文本、图像、复杂网络在内的一系列对抗方法和实战案例；最后介绍网址运营体系和网址知识情报挖掘及应用。本书将理论与实践相结合，帮助读者了解和掌握网址安全相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建网址反欺诈体系的能力。无论是初级信息安全从业者，还是有志于从事信息安全方向的在校学生，都会在阅读中受益匪浅。
现代软件工程:如何*构建软件
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本书探讨了软件工程的真正含义，汇集了一些重要的软件发基本原则，将它们紧密结合成一个一致的模型，旨在帮助读者有效、快速地构建软件。全书共4个部分：第1部分探讨软件工程的真正含义，以及如何将工程的原则和原理应用到软件发中；第2部分讲述运用科学思想优化软件发过程的方法，包括迭代式、增量式工作，获得并利用快速、高质量的反馈，采用实验性和经验主义的科学方法；第3部分介绍管理软件复杂性的方法，深探讨模块化、内聚力、关注分离、信息隐藏和抽象、管理耦合等原则；第4部分介绍支持软件工程的工具，以及一些贯穿本书的软件发理念，包括可测试性、可部署性、速度、控制变量、持续交付等。
算者生存:商业分析的方法与实践
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互联网时代，数据和信息的规模急剧膨胀，各行各业都与数据紧密相连，因此急需能够充分利用数据和信息的人才。企业通过对数据和信息行深分析，可以提高收、降低成本，从而获得竞争优势。 本书以企业长久生存为目标，以收最大化、风险最小化、成本最小化三条业务主线思想为指导，逐步构建数据分析体系、数据评估体系、数据产品化体系共同运作的商业分析框架，详细描述如何利用商业分析技能帮助企业获取竞争优势。 本书融理论与实践于一体，本书方法论经过网易、阿里巴巴的项目实践验证。无论是商业分析人员、数据分析人员，还是业务人员、企业管理人员，都会在阅读本书后受益匪浅。
AI赋能超级个体
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ChatGPT引发了新一轮关于人工智能讨论的热潮，科技圈乃至各行各业都跃跃欲试，希望借助这次AI浪潮乘势而起。那么，回归到个人层面，我们该如何更好地利用互联网和AI技术，实现自我价值，创造社会价值，充分地享受美好生活呢？ 本书不仅揭示了ChatGPT的神奇之处，而且解读了全球范围内的生成式人工智能产业格局。此外，本书还剖析了如何在大模型时代构建个体竞争优势，梳理了超级个体的成长秘诀，并通过丰富而翔实的案例总结了ChatGPT、文生图工具、AI绘图工具等的使用技巧，展示了一系列超级个体实践案例。最后，本书还客观地分析了使用大模型可能面临的安全风险及应对措施。 本书旨在帮助普通人理解人工智能、大模型等新技术、新应用，并将其与自己的工作和生活紧密地结合在一起。本书旨在从实践角度出发，探索一条让更多人通过人工智能放大自身优势，成为“超级个体”的可行路径。
拥抱开源(第2版)
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本书深阐释了自由软件如何成为源软件以及如何销售源软件。本书从源如何彻底改变软件的编写方式、合作方式、沟通方式、组织结构以及商业价值等多个方向展论述。内容涉及源所创造的机会和随之而来的挑战，公司如何创造商业模式来成功地销售“自由”软件，如何从创建社区到销售商业产品应用源发模式，审视与源项目和产品管理及许可相关的重要问题，以及源原则如何更广泛地适用于DevOps和其他组织实践。 本书不仅适合对源软件感兴趣的人员、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，而且适合作为高等院校相关专业的源教育通识读物。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
MSC Fatigue 疲劳分析标准教程
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本书主要讲述MSC Fatigue 2019 疲劳分析的软件操作技巧和要。全书共分为9章，包括疲劳分析概述、MSC Fatigue 疲劳分析介绍、疲劳载荷谱的统计处理、应力疲劳分析、应变疲劳分析、裂纹扩展分析、振动疲劳分析、焊疲劳分析、MSC Fatigue的其他模块与应用。全书由浅深，循序渐，从简单的应力疲劳分析逐渐深，将理论联系实际，把枯燥的理论讲透、讲活。 本书既适合作为高等院校疲劳分析课程教材，也适合从事相关科学研究的读者自学使用。
GeoTools 地理信息系统开发
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GeoTools 是由源社区维护的一套地理信息系统的发组件和解决方案。GeoTools 的实现完整遵循了OGC 的各类规范，并在二十多年的迭代中，形成了活跃的源社区生态。 本书从GeoTools 的基本信息、社区生态始介绍，随后以地理信息的基本概念为脉络，详细介绍GeoTools 是如何实现并管理坐标参考系统、如何管理矢量数据和栅格数据，以及如何连地理数据库的。在本书的后，通过实现一个空间数据管理系统，将全书的知识体系串联起来，帮助读者形成源地理信息解决方案，来解决地理信息系统中的数据解析、坐标计算、空间关系等常见问题。 本书适用于有志于从事地理信息系统发工作的人员，也可以帮助从事传统商业地理信息系统发和管理工作的人员一步了解源地理信息系统。
