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虚拟视点图像/视频质量度量及应用
￥51.07
随着网络传输技术以及移动设备的发展与步，以基于深度图像的绘制技术为核心的3DTV、立体视频、自由视视频、三维场景远程绘制等图形图像系统逐渐得到广泛应用。这类系统的特是服务器端仅传输稀疏的参考视深度图像，客户端可以合成任意视下的图像，其呈现给用户的结果称为虚拟视图像。与传统图像失真不同，虚拟视图像的失真具有非结构性、局部性的特，因此，需要给出合理的、符合人的主观认知的质量度量指标，并以此来优化参考视获取、深度图像编码与传输、虚拟视合成等环境，从而提升系统的服务质量与用户体验质量。本书以虚拟视图像质量度量方法研究为切，介绍了作者在虚拟视图像无参考质量度量、基于虚拟视图像质量度量的应用等方面的研究成果，并对每一研究内容，尽量给出相关重要、里程碑式的方法，以揭示技术演化的脉络，便于读者在了解当前研究展的同时把握未来的发展趋势。
生成式AI实战
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本书由浅深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具手，逐步深到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。
Python网络运维自动化
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本书从网络工程师的视角出发，详细讲解了Python在网络运维自动化中的应用，其中涉及Python网络运维自动化的相关技术、工具以及实践。 本书共10章，先对Python网络运维自动化行了全面的概述，然后讲解了网络工程师所需的Python基础、数据格式与数据建模语言的相关知识。着，本书介绍了网络配置的结构化数据提取、网络配置的模块化管理、Netmiko详解与实践、模型驱动的新网络管理方式及实践、网络管理工具集、网络自动化框架Nornir和源网管工具NetBox。本书依托于作者10余年的网络运维经验，内容循序渐，从脚本编写、框架应用到系统平台整合，逐步提升，结合丰富的代码实例，全面介绍了Python网络运维自动化的工具体系以及其在不同场景下的应用实现。 本书适合网络工程师阅读，也适合对网络运维自动化感兴趣的发工程师学习，还适合作为高等院校网络工程等相关专业的教材。
开源心法
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本书全面介绍了华为在源领域的实践和思考。首先，在认识源部分，深介绍了源的起源、发展历程和底层逻辑；其次，在拥抱源部分，揭示了华为积极参与和贡献源的方式；然后，在践行源部分，详细展示了华为在源领域的具体实践和贡献；最后，在源心法部分，深探讨了华为对源理念、价值观的理解和思考。此外，本书还剖析了源产业、生态及文化的未来走向。本书旨在提供一个全面、深的视角，让读者了解华为在源领域的实践经验与思考，以及其对源未来的展望和呼吁。无论是希望深了解源理念的新手，还是寻求在企业中实施源战略的专业人士，都能从书中获得宝贵的知识和启示。 本书适合软件发者、企业决策者、源社区成员及对源文化感兴趣的读者阅读。
量子计算实战
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在加密、科学建模、制造物流、金融建模和人工智能等领域，量子计算可以极大提升解决问题的效率。量子系统正变得越来越强大，逐渐可用于生产环境。本书介绍了量子计算的思路与应用，在简要说明与量子相关的科学原理之后，指导读者实现量子计算算法。本书将带领读者使用基于Java的Strange量子模拟器编写量子程序，并探索量子位和量子逻辑门。在介绍标准Java和构建工具创建量子算法的同时，本书还引了有趣的示例和深的解释。 本书适合对量子计算、量子编程感兴趣的计算机专业和从业人员，以及其他有?Java编程基础的人阅读。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
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本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
人人都能开发RPA机器人:UiPath从入门到实战
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本书为UiPath的门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPath Orchestrator和机器人企业框架，适合在掌握UiPath Studio的基础发功能后阶学习。
QPanda量子计算编程
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本书介绍基于我国自主可控量子计算云平台的量子计算编程，涵盖量子计算的核心内容，包括量子计算的基本概念、多种量子算法及其应用，以及本源量子计算云平台和量子计算编程框架QPanda的使用方法。 本书通过算法理论与编程实践相结合的方式，详细讲解算法与编程之间的紧密关系，并通过大量的示例和练习，帮助读者深理解量子计算的概念和应用，从而逐步掌握量子计算编程技能。 本书既适合量子计算领域的科研人员、工程技术人员和高等院校相关专业的师生阅读，也适合对量子计算有兴趣或参与相关竞赛的人员参考。
GPT图解 大模型是怎样构建的
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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零始搭建起一个又一个语言模型。 无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。
扩散模型——核心原理与强化学习优化
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本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；*后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
白话AI安全:32个故事带你读懂AI的攻防博弈
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随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的“故事+对话”形式，揭开AI安全的神秘面纱，以“AI的攻防博弈”为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。 本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。*篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。 本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
深入大模型系统:提示工程、符号推理与智能体实践
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本书从发展概述、核心技术原理与产业实践的角度深入解析大模型系统。 全书共 9 章。第1章首先对大模型技术进行概述，系统梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第3~5章介绍大模型系统的技术实现，从监督学习、迁移学习等方法入手，逐步深入文本标记化、编码器-解码器架构与从 RNN/LSTM 到 Transformer 的革新，再介绍缩放定律、数据 / 算力/参数等预训练要素，以及指令微调、基于人类反馈的强化学习对齐机制。第6~9章从产业实践的角度解析应用层技术，包括上下文学习、检索增强生成等提示工程方法，深入剖析以思维链为代表的符号推理，以及从工作记忆、长期记忆到认知架构的语言智能体体系的构建。 本书适合人工智能领域从业者、高校计算机相关专业师生，以及所有对大模型技术感兴趣的人士阅读。
走近人工智能:行空板K10与Mind+的奇幻之旅
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本书借助行空板K10与Mind+图形化编程软件，为读者呈现了一系列人工智能教学实践项目，包括七言律诗显示、校园身份小名片制作、校园记忆电子明信片制作、环境感知监测、运动步数统计、RGB灯效模拟、音乐播放、语音录制与控制、拍照功能实现，以及智慧教室、鱼缸守护、智能家居等综合应用。每个项目均涵盖知识准备与详细实施步骤，有助于读者掌握硬件连接、编程设计及传感器应用等技能。 本书适合对人工智能感兴趣的青少年群体阅读，无论是编程初学者，还是想要深入探索硬件编程应用的进阶型读者，都能从中找到学习的乐趣与价值。同时，对致力于开展科技教育的教师，以及希望通过实践项目提升自身技能的科技爱好者，这也是一本实用的参考书。
推荐系统:产品与算法解析
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本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。
信创产品测试
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本书作为一本详细讲解信创产品测试的图书，从信创产品的基础始讲起，逐步贯通测试技术、测试方法论和测试案例分析。全面融合理论、实践与案例分享的方式，详细讲解如何对信创产品行检验检测，如何提高信创产品的适配能力和产品质量。 本书共分为三个部分10个章节：第一部分为技术篇，详细介绍了信创的发展史和生态布局等内容，整个篇章以解读信创测试的团体标准和国家标准为突破口，从信创产品的测试基础要求、适配迁移能力、功能、性能效率、可靠性、安全性、兼容性、环境试验等方面行一一的指导与测试实践，详细讲解如何对信创产品行测试测评。第二部分为方法论，主要介绍了两款测试方法论（一款是基于业务场景的测试设计方法论，另一款是基于任务驱动的测试设计方法论），指导读者对信创产品从一个更高层次上，行测试分析与测试思路的设计，然后再使用基础的测试技术执行测试。第三部分为案例篇，首先是站在国产化信创底座的基础上，向读者详细介绍了三大信创底座的测试案例，然后又分享了两款平台软件的信创测试案例，通过5个实际的不同类型的案例分享，一步步指导读者如何把理论与实践相结合，高覆盖率且高效率的行测试工作。
云原生技术中台:从分布式到云平台设计
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本书清晰、完整地展现云平台技术架构相关的知识，包含3个部分：部分介绍服务扩容的发展历程，概述分布式架构与中台架构。第二部分分析传统分布式架构的核心技术，围绕中心化协同工作机制和分布式服务间的通信问题，介绍ZooKeeper、Netty、Dubbo等分布式技术的原理和实战案例。第三部分分析云平台技术组件，主要包括构建PaaS平台所用到的核心技术组件。这一部分首先分析Docker容器技术以及Kubernetes编排引擎的搭建和基础原理，然后介绍指标采集功能、告警功能以及日志管理框架，后对微服务治理框架Istio在云平台的应用场景行展望。 本书结合算法与源码展示云原生应用全景，阐述源技术，能够帮助读者搭建私有云平台，适合高校计算机及相关专业学生、容器云初学者，以及对Docker有一定了解并希望深研究和探索云技术的工程师阅读。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
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。
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。
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。
产品经理知识栈
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本书深浅出地介绍了如何成为复合型产品经理。主要内容包括产品经理要掌握的基本技能，产品经理需要了解的金融知识和人工智能知识，微信小程序方面的知识，B2B产品和B2C产品的设计，数据分析，策划产品的设计，产品趋势的分析，产品心智模型的构建。本书从思维上给予启发和引导，帮助读者在复合型产品经理的道路上快速成长。 本书适合初级产品经理或者算向复合型产品经理方向发展的读者阅读。
