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AI重新定义企业——从微软等真实案例中学习
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在本书中，作者通过对微软以及曾经合作过的众多企业AI转型的观察与思考，结合自身丰富的从业经验，从技术、业务、团队、文化等视角分享了企业AI转型的方法和实践，阐述了业务和技术领袖们如何在这场新兴运动中拥抱AI。基于真实案例，本书将带你了解AI的核心概念，探寻和排序*适合你的企业的AI用例，同时指导你如何在组织和文化层面行业务转型。你还将看到许多带领公司在AI之路上探寻的领袖们，这些领袖被称为“AI英雄”，他们的故事都充满传奇色彩，故事本身极具价值。
数字化转型:企业破局的34个锦囊
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55万读者都在看的【免费视频课】： 译者亲授——企业数字化转型破局之道 观看方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：66962 本书试图真实地展示企业为应对第四次工业革命时代所要面对的困难。根据作者与各种组织密切合作行数字化转换的经验，针对以下三个主要领域，提供了34个锦囊：在客户期望不断提高的时代，如何重新调整业务和运营架构，更加关注客户价值；如何建立一个响应更快，更敏捷的组织来应对速度和模糊性；如何将下一代技术能力作为核心差异化优势。这将有助于组织成功地踏数字化转型之路。 每个章节都有一个关键部分，其中包含两个相关锦囊，完整的列表在“结论：始行动”一章中。
并发模式与应用实践
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本书解释了如何利用并行体系结构的不同特性，使代码更快、更高效。首先介绍基本的并发概念，并探索围绕显式锁定、无锁编程、future模式和actor模式。其次，深讲解不同的并发模型和并行算法，并将它们应用到不同的场景中，以挖掘应用程序的真正潜力。本书将带读者了解多线程设计模式，如主/从模式，Leader/Followers模式，map-reduce模式，以及监视器模式，还将帮助读者学习使用这些模式的实际编码。
Netty、Redis、Zookeeper高并发实战
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本书为了让读者扎稳高性能基础，浅显易懂地剖析高并发IO的底层原理，细致细腻地解析Reactor高性能模式，图文并茂地介绍Java异步回调模式。掌握这些基础原理，能够帮助读者解决Java后台发的一些实际问题。 本书共12章，主要介绍高性能通信框架Netty，并详尽介绍Netty的EventLoop、Handler、Pipeline、ByteBuf、Decoder、Encoder等重要组件，然后介绍单体IM的实战设计和模块实现。本书对ZooKeeper、 Curator API、Redis、Jedis API的使用也行详尽的介绍，让读者具备高并发、可扩展系统的设计和发能力。
有效竞品分析:好产品的竞品分析方法论
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这是一部极具实战性和技巧性的竞品分析方法论著作，是作者近20年来在互联网、金融、通信等行业工作经验的总结。书中明确提出了“做产品遵循的不是规则论，而是博弈论，好产品被竞争对手干掉的不计其数”的观，从流程、工具、方法、模板、案例等5个方面总结出了一套系统的竞品分析方法论。这套方法论在华为、中国移动、中国电信、中国平安、中国人寿、用友、东软、创维、美的、EMC等超过100家中外知名大型企业中被广泛使用，备受称赞。 全书一共6章，主要包含以下几个方面的内容： *、全面认识竞品分析 包括竞品分析的内涵、外延、意义、时机、方法论框架和知识体系； 第二、竞品分析的流程和步骤 完整的竞品分析流程包含“明确目标→选择竞品→确定分析维度→收集竞品信息→信息整理与分析→总结报告”这6步，详细讲解了每一步的操作方法、技巧、注意事项； 第三、竞品分析工具箱 详细介绍了各种实用的竞品分析工具，包括精益画布——做产品商业模式分析，建立产品全局观；竞品画布——把竞品分析的流程固化在一个模板上，帮助新人上手；战略画布——帮助做产品差异化。 第四、竞品分析方法 总结了近10种竞品分析方法，如比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、加减乘除法等，每一种方法都有各自的适用场景。 第五、竞品分析报告 讲解了如何撰写一份的竞品分析报告，包括竞品分析报告的结构和形式、撰写方法、撰写建议等内容。 第六、竞品分析阶 从企业经营层面讲解了竞品分析的高阶知识，包括如何制定竞争策略、小公司如何应对巨头、“抄超钞”产品方法论，以及反竞品分析的方法等。 第七、模板和案例 在竞品分析的流程、工具、方法、报告、阶等各个知识上，都提供了大量的可直使用的模板和案例，实战性极强。
深度学习:卷积神经网络技术与实践
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本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
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本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
营销数据科学:用R和Python进行预测分析的建模技术
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本书关注的是使用R与Python预测分析建模来解决实际问题。在每一章加入一些特定应用领域和业界问题的案例，并提供有效的解决方法。通过展示建模技术和编程工具，我们将抽象的概念转换为具体的例子。这些详实的案例有助于读者理解相关知识。
基于深度学习的自然语言处理
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将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。
深入理解Kotlin协程
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这是一部从工作机制、实现原理、应用场景、使用方法、实践技巧、标准库、框架、应用案例等多个维度全面讲解Kotlin协程的专著，它同时提供了多语言视角，亦可通过本书了解其他语言的协程。 ?本书作者是腾讯的的高级工程师，是国内Kotlin领域的先驱者和布道者，不仅在工程实践领域积累了丰富的经验，而且在Kotlin发者社群里有广泛的影响力和号召力。 【全书共9章】： 第1章从协程的核心应用场景——异步程序设计的思路和关键问题切，引出Kotlin协程的概念； 第2章首先介绍了协程的概念、分类，然后讲解了Python、Lua、Go等不同语言的协程实现和对比； 第3~4章以 Kotlin 标准库的协程 API 为核心，讲解了简单协程的使用方法和运行机制，以及通过简单协程设计和实现复合协程的思路和方法； 第5~6章以Kotlin的官方协程框架为模板，通过逐步实现其中的核心功能，分析了其中的实现细节和复合协程的运行机制，并对框架的使用做了深探讨； 第7~8章讲解了协程在Android应用发和Web服务发中的应用场景、面临的挑战，以及解决各种常见问题的方法和思路； 第9章探讨了JavaScript 和 Native等非JVM平台对协程的支持情况，以及协程在这些平台上的应用。 ?
After Effects CC案例设计与经典插件:视频教学版
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本书以After Effects CC 2019为基础，从实际应用角度出发，精心挑选30个在After Effects应用中的较广泛的大型综合案例，涉及影视片头、栏目包装、传视频、手机短视频等领域，每个实例都具有一流的视觉效果和直在各种媒体上应用的价值。除了综合运用After Effects的各项功能以外，实例中还使用了Trapcode Particular、Optical Flares、Element 3D等10多种经典插件。只要读者能够掌握这些案例的制作方法，完全可以通晋升成视频制作高手的“*后一公里”。
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
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这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结，并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分（第6~7章）：详细介绍面向不完整数据的TS建模过程，随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题，并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分（第8章）：以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例，展现缺失值填补方法的现实意义。
3D少儿游戏编程(原书第2版)
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本书主要面向初中学生，理解能力较好且数学基础较强的小学生也可以尝试阅读。本书以互联网应用发中的主力编程语言JavaScript为编程基础，基于流行的网页3D图形库组合：Three.js、Physijs和Tween.js来发3D图形、动画和简单游戏。同时本书原作者自创的程序编辑器又帮助初次触编程的读者隐藏了编程中许多枯燥的繁文冗节，使读者可以快速状态，并将注意力集中在程序的主要逻辑上。
工业物联网安全
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本书为读者提供了针对IIoT安全各个方面的综合理解，以及用来构建部署安全IIoT解决方案的实践技术。书中介绍IIoT安全的基本原则、威胁模型、参考架构，以及现实生活中的实例分析学习，涵盖了用来设计基于风险安全控制方案的各种实用工具，并且深讨论了多层防御相关技术，包括IAM、终端安全、互联技术以及基于边界和云环境的应用。IIoT研究人员、安全专家、架构师、发人员等能够从本书中获得保护IIoT生命周期流程、标准化、治理与评估新兴技术（比如区块、人工智能以及机器学习）适用性方面的实用经验，从而实现成规模、可靠且具有社会效益的互联系统。
ODL技术内幕:架构设计与实现原理
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这是一本从源代码层面深剖析ODL的著作，旨在帮助读者在透彻理解ODL的先架构、设计思想和实现原理后，能更有高效地行SDN发。 作者是的ODL专家，是SDN领域的布道者，有在通讯类软件研发和系统设计领域有超过15年的经验对ODL及其源码有深的研究和理解。ODL架构演极快，核心模块和口变动频繁，ODL子项目众多，功能和口碎片化严重，学习门槛很高，面对数百万行的源代码更是无从下手。 作者根据自己的经验，对ODL的核心功能及其源代码（氟版本和氖版本）行反复提炼、抽丝剥茧，不仅让读者理解ODL的系统架构、设计思想、实现原理，而其能让读者领略ODL实现源码中的代码和设计模式，*终实现让读者更高效地使用SDN的目的，掌握SDL的精髓。 全书13章，分为三个部分： 第壹部分 基础环境篇（第1-2章） 主要介绍了ODL的核心概念、架构、设计目标、编译构建环境的搭建、源码阅读的方法，以及ODL社区对众多子项目的管理实践。 第二部分 核心架构篇（第3-10章） 从源代码的角度详细分析了ODL的基本对象、数据树、MD-SAL DataStore、MD-SAL RPC、MD-SAL Notification、MD-SAL Mount、MD-SAL Cluster Service的工作机制与实现原理； 第三部分 公共组件篇（第11-13章） 从源代码角度详细分析了ODL的AAA、RESTCONF、Blueprint等公共组件的设计、实现与扩展。
计算机体系结构基础(第3版)
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本书由国内从事微处理器设计的一线科研人员编写而成。作者从微处理器设计的角度出发，充分考虑计算机体系结构的学科完整性，强调体系结构、基础软件、电路和器件的融会贯通。全书共分12章，包括指令系统结构、计算机硬件结构、CPU微结构、并行处理结构、计算机性能分析等主要内容，重放在作为软硬件界面的指令系统结构，以及包含CPU、GPU、南北桥协同的计算机硬件结构上。 本书可作为高等院校“计算机体系结构”课程的本科生教材，同时也适合相关专业研究生或计算机技术人员参考阅读。 本书特色 系统性。计算机系统结构研究的是“系统”而非“结构”，既要上知应用程序、编译程序和操作系统等“天文”知识，还要下知逻辑、电路和集成电路工艺等“地理”知识，把体系结构、基础软件、电路和器件融会贯通，才能做好体系结构设计。 基础性。计算机体系结构千变万化，但几十年发展下来，沉淀下来的原理性的东西不多，作者对计算机体系结构技术行了仔细的鉴别、分析、选择，仅将一些内在的、本质的东西写教材。 实践性。计算机体系结构是实践性很强的学科，作者强调要设计在“硅”上实现而非“纸”上实现的体系结构。
代数大脑:揭秘智能背后的逻辑
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本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展讨论。书中的观在今天依然频繁成为学术讨论的焦，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
云原生分布式存储基石:etcd深入解析
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本书为读者深度解析分布式键值存储系统，全书分为3部分，第1部分是对分布式系统的概念和一致性协议的综述，重解析Raft协议，使读者对分布式键值存储系统有初步了解；第2部分介绍etcd安装、部署、运维、安全等方面的知识，帮助读者一步掌握分布式系统的使用方法，熟悉其常见功能和使用场景；第3部分是本书的特色部分，从代码层次深探讨了etcd各大关键特性的具体设计与实现原理，读者读完本部分，会对整个etcd的架构有更加清晰的认识，可以从中汲取灵感，从而将一些实用的经验应用到自己的分布式系统中。
SAP ABAP面向对象程序设计:原则、模式及实践
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本书结合实际发案例，系统地讲解了SAP ABAP面向对象程序设计的基础与原理，面向对象设计的重要概念和思想，本书中的程序示例都采用了面向对象ABAP以及HANA平台上的ABAP代码行实现。
黑客攻防从入门到精通:绝招版(第2版)
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本书以配图、图释、标注、指引线框等丰富的图解手段，再辅以浅显易懂的语言，对各个知识行了详细介绍，并介绍了相关代表性产品和工具的使用方法，使得读者可对网络安全主动防护及黑客侵主动防御等代表性技术有一个全面认识。全书共分为14章，主要包括：揭秘黑客攻前的准备、扫描与反扫描技术、加密与解密工具大放送、病毒与木马的攻与防御、网络代理与IP追踪、注工具、系统和数据的备份与恢复、常用的手机社交软件的安全防护等内容。
机器阅读理解:算法与实践
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微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
