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Oracle RAC核心技术详解
￥65.35
本书共包含13章，**部分：第1章~第9章，包含了对集群管理软件的详细介绍，读者可以在这部分找到关于11gGI和10gCRS核心技术的详细介绍，以及集群的核心组件CSS、CRS和11gR2新增的OHAS组件与守护程，同时还讲解了诊断集群问题常用的诊断工具。*后，由于从11gR2版本始ASM已经变成了集群管理软件的一个组件，作者在这部分内容中还介绍了和集群、数据库相关的ASM知识。第二部分：第10章~第13章，包含了RAC数据库的核心技术——内存融合，作者用大量的篇幅介绍内存融合技术的核心组件以及工作原理，并且还对RAC相关的性能调优知识行了的介绍。*后，作者还讲解了RAC中的连管理和工作负载管理知识。
零基础学算法(第4版)
￥65.35
本书从日常生活中常见的实例手，引领读者算法和数据结构的抽象世界。由于数据结构、算法的知识比较抽象，使许多读者望而却步。本书在编写过程中，尽量使用读者容易理解的、简单的语言来描述算法和数据结构，对于一些复杂的内容，采用图文并茂的方式介绍其原理，使读者能很快理解相关知识。第1~5章介绍了常用算法和数据结构的相应代码，第6~8章介绍了使用数据结构和算法解决一些经典问题的程序，第9章介绍了信息学奥赛部分试题的解题代码，第10章给出了与算法和数据结构相关的常见面试题。书中的所有程序都是在Dev-C++发环境中编写而成的，本书附录简单介绍了该发环境的使用。
零基础学Python(第2版)
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为了能够使广大读者既能够掌握Python语言的基础知识，又能够将Python语言应用于某个特定的领域（如Web发），本书介绍与Python相关的方方面面，为了便于读者学习，本书每个章节都提供了详尽的例子，结合实例讲解各个知识。涉及的程序代码都给出了详细的注释，有助于读者轻松领会程序发的精髓，快速提高发技能。在学习完本书之后，相信读者能够很好地掌握Python语言，同时可以使用Python语言行实际项目的发。本书适合Python爱好者、大中专院校的学生、社会培训班的学生。
ROS机器人开发:实用案例分析(原书第2版)
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本书由长期从事ROS机器人研究与教学的专家撰写，深浅出地对基于ROS的机器人发技术行了全面介绍，并通过丰富的实例，详细讲解移动机器人、飞行机器人与机器人手臂等各类机器人的ROS实现。 本书不仅涵盖ROS的基础知识，还循序渐地讲解了ROS机器人的高级应用特性。书中首先对ROS的基本配置行介绍，内容包括ROS的安装、基本概念、主要的功能包与工具等。然后对相应的故障排查方法行了论述。之后通过模拟的方式，先对Turtlesim的ROS组成模块行描述，再对其他几类典型机器人的ROS组成模块行相应的介绍。对ROS组成模块的介绍，一般遵循的流程是首先介绍基本的ROS命令，然后对ROS的功能包、节、主题以及消息行论述，以此来对ROS机器人操作系统的整体内容行详细的阐述。为了对书中选用的机器人的整体性能行描述，书中还给出了相关机器人的技术资料。
Excel 2019公式与函数应用大全:视频教学版
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本书通过大量的实例详细讲解Excel 2019的常用函数，并且介绍公式与函数相关基础知识以及函数在职场各个领域的具体使用方法。读者在工作时，若有自己不明白的函数，只需要翻本书查阅相关的讲解即可。 本书共16章，前3章介绍公式和函数操作基础，分别是公式技巧、函数基础、单元格引用、数组的应用、公式的审核与修正、分析与解决公式返回错误值；中间8章介绍8类函数的实际应用，包括逻辑函数、日期和时间函数、数学函数、文本函数、统计函数、财务函数、查找与引用函数、信息函数；*后5章结合实际介绍函数在职场各个领域的应用，包括员工档案管理、员工考勤管理、员工薪资管理、公司销售管理、公司固定资产管理。
Android App开发入门:使用Android Studio 2.X开发环境(第2版)
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本书从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富的实例，详细介绍使用AndroidStudio2.X发环境发Android应用程序应该掌握的各种技术。全书共分16章，内容包括：使用AndroidStudio发AndroidApp，Android程序设计基础讲座，应用程序界面设计，事件处理，用户界面的基本组件，高级UI组件，即时消息与对话框，用Intent启动程序中的其他Activity，用Intent启动手机内的各种程序，拍照与显示照片，播放音乐与视频，用传感器制作水平仪与体感控制，WebView与SharedPreferences，GPS定位、地图与菜单，SQLite数据库，Android互动设计等。书中所有知识都结合具体实例行介绍，以使读者轻松领会Android应用程序发的精髓，快速提高发技能。
深入分析GCC
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本书结合GCC4.4.0源代码，围绕GCC编译过程，详细介绍了GCC的设计框架和实现过程，包括从源代码到AST、从AST到GIMPLE、从GIMPLE到RTL，以及从RTL到终的目标机器代码的详细过程，涉及各个阶段中间表示的详细分析、生成过程，使读者在了解编译原理的基础上一步掌握其实现的总体流程和实现细节，让更多的读者对编译技术不再只是停留在理论层面，而是学会如何实现一个编译系统实例。
Unity虚拟现实开发实战(原书第2版)
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本书通过基于项目的实践方式，详细讲解如何使用Unity 3D游戏引擎行虚拟现实发。通过一系列实践项目，循序渐地阐释Unity虚拟现实项目发的基本原则和技巧。不仅提供详细的步骤介绍，还会讨论其中涵盖的更广泛的背景和应用场景。 首先，你将学习如何使用Unity来发可以用Oculus Rift、Google Daydream、HTC Vive等设备行体验的VR应用程序。 然后，你将学习如何从第三人称和*人称的视角融虚拟世界。 另外，你将探索一些对于VR来说重要且可能独一无二的技术关注。 读完本书后，你将能够用Unity发丰富的交互式虚拟现实体验程序。 本书通过具体示例由浅深逐步引导你了解并深虚拟现实技术，在第1版的基础上，更新了使用的Unity版本，并对各个章节和项目做了大量的修改，使得本书更加具体并易于阅读。无论是初触编程并想学习虚拟现实技术的新手，还是具有丰富编程经验，想要虚拟现实领域的程序员，本书都很适合你。
零基础学Java(第5版)
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Java是使用面很广的面向对象的发语言。本书站在零基础学习的角度，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，帮助初学者尽快掌握Java语言程序设计的核心知识而少走弯路。 本书一共分为四篇，共24章，循序渐地讲述了Java语言的语法规则，以及Eclipse和MyEclipse发环境的使用，从基本概念到具体实践、从门知识到高阶主题、从语法语义到数据结构和算法都行了详细的阐述，内容主要包括运算符、表达式、分支语句、循环语句、函数、数组、字符串、类、对象、包、继承、多态、封装、枚举、反射、标注、泛型、类加载器、动态代理、多线程、文件的操作和访问、数据的操作、数据的存储、Java数据结构、XML文件的创建和解析、数据库的连、网络编程和界面的设计等知识。书中的所有知识都结合具体实例行介绍，涉及的程序代码都给出了详细的注释，有助于读者轻松领会程序发的精髓，快速提高发技能。
DDD工程实战:从零构建企业级DDD应用
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这是一本能教你快速从零构建一个完整的企业级DDD应用的实战性著作。 DDD本身涉及的概念多，而且技术组件的实现也比较复杂，对于初学者来说门槛相对较高。本书在写作上另辟蹊径，首先用很短的篇幅将限界上下文、聚合、实体等十几组核心概念和技术组件，以及Spring Boot、Spring Cloud和Axon等发DDD应用的主流源框架做了一个简单的介绍，然后用8章的篇幅讲解了一个综合性的案例，不仅将前面提到的这些核心概念、技术组件和发框架的原理、使用全部融到了案例中，还一步步地详细讲解了DDD应用的实现方式和落地细节。 通过阅读本书，你能获得以下收获： 架构设计：基于DDD核心概念设计业务体系架构。 技术体系：根据DDD技术实现模型掌握主流框架的应用。 案例实战：递式演练DDD核心理念及技术的落地实现。 工程实施：提升DDD工程的整体实施水平和能力。
西门子S7-1200/1500 PLC 从入门到精通
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《西门子S7-1200/1500 PLC 从门到精通》以解决读者的实际需求为目标，从工程师学习、工作的视角对S7-1200/1500PLC行了全面系统的讲述。具体内容包括PLC的概述、S7-1200/1500PLC硬件介绍、TIA博途软件使用门、S7-1200/1500PLC的编程语言、S7-1200PLC的程序结构、SCL编程语言、S7-1200PLC的工艺功能及应用、S7-1200/1500PLC的通信、S7-1500T控制V90的同步定位。
云计算安全:关键技术、原理及应用
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《云计算安全：关键技术、原理及应用》采取理论与应用相结合的方式，对云计算相关的主要技术、常见信息安全风险和威胁、云计算安全关键技术以及云计算的安全运维与服务等内容行了系统阐述，对云计算安全相关的国内外法律法规和标准做了深解读。通过本书的学习读者可以了解云计算安全领域相关的技术和方法，以及云安全工程师认证考试的全部知识。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》共8章，主要内容包括云计算基础知识、云安全模型与风险分析、云平台和基础设施安全、云数据安全、云应用安全、云安全运维、云安全服务和云安全治理。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》是对编者多年的理论研究、实践经验的系统总结和归纳，同时也参考了国内外*新的理论研究成果和当前主流厂商相关的产品与解决方案。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》可作为信息安全咨询服务、测评认证、安全建设、安全管理等领域从业人员的技术读本和工具书，还可作为高等院校信息安全相关专业本科生和研究生云计算相关课程的教学参考书。
汽车海归故事
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《汽车海归故事》通过采访，讲述了8位汽车海归精英的人生故事。从他们的人生故事中，读者能够了解一个时代的变迁，学习他们身上凝聚的精神特质，解读他们成功的秘诀，还能收获生活方面的一些经验教训。 这8位海归精英是清华大学教授、清华大学汽车产业与技术战略研究院院长、世界汽车工程师学会联合会（FISITA）终身名誉主席赵福全；吉林大学长沙汽车创新研究院副院长、瑞典查尔姆斯理工大学原终身教授陈芳；奇瑞汽车工程研究院原常务副院长、上海汽车集团技术中心原副主任、奕森科技（上海）有限公司创始人兼董事长辛军；福耀玻璃工业集团股份有限公司原独立董事、通用汽车大中华区原首席技术官刘小稚；重庆长安汽车股份有限公司院士、碰撞安全首席专家赵会；美国博格华纳摩斯系统原全球采及供应管理副总裁、敏实集团原采总经理杜敏；宝马汽车原驻华首席代表、重庆长安汽车股份有限公司原董事长顾问、奇瑞汽车原总经理高级顾问董显铨；福特汽车公司原总部高管、中国海归汽车成就奖获得者蓬蕾。 本书适合汽车及相关行业从业人员、出国留学及归国人员，以及所有关注海归群体、个人成长的读者阅读。
微信小游戏开发:后端篇
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“微信小游戏发”系列图书包含《微信小游戏发：前端篇》和本书，融合了腾讯云TVP李艺多年来的一线项目研发和教学经验。本书在前端篇的基础上，继续讲解微信小游戏发后端部分的内容，主要包括本地功能发、云发实践、后端程序编写等，终让读者掌握微信小游戏全栈发的知识体系与核心技能，并完成一个精心设计的实际项目。本书随附完整的项目源码，以方便读者学习和实践。 本书共7章，主要内容如下。 第1～3章 本地功能 学习微信小游戏发，少不了要学习平台组件和口。这3章主要介绍如何利用平台组件和口实现微信小游戏发中常用的本地功能，比如读写本地缓存和本地文件、显示用户的位置信息、添加背景图片、监听并记录错误、添加排行榜和广告等。通过这3章的实践，我们将使小游戏项目的本地功能更加完善，同时一步了解微信小游戏的平台能力，为以后自学平台组件和口下基础。 第4、5章 云发 云发可以显著降低运维成本和运维复杂度，对于独立发者来说尤为适合。云发技术一直在快速演，不断有新功能、新口出现。在这两章中，我们将行基础云发（云函数、云数据库、云存储）方面的实践，了解其运行机制，这样无论以后云发技术如何推陈出新，我们都能快速掌握并运用。 第6、7章 后端 编写后端程序是重中之重。在这两章中，我们在保证技能实践的全面性的前提下，尽量将内容简化。我们将使用两种常用的后端技术Node.js和Go编写同一套口，实现相同的后端程序功能。在编写后端口程序和Web后台管理程序时，书中提供了分别基于koa2（Node.js Web框架）和Iris（Go Web框架）的快速发项目模板，即使你是初学者，也能很快门。
Photoshop CC 2017从入门到精通(全彩版)
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功能强大、界面友好的Photoshop如今已是数字媒体艺术行业从业人员不可或缺的工具之一。本书即针对广大Photoshop用户的学习需求和认知盲区，对Photoshop的知识和操作行了精心梳理与总结。全书共18章，可分为3个部分。第1部分介绍PhotoshopCC2017的工作界面和主要功能、图像处理的基本操作等内容。第2部分讲解Photoshop的核心功能与命令，包括图层、选区、图像修复与润饰、绘画、路径、文字、蒙版、通道、滤镜和CameraRaw等。第3部分介绍Photoshop的高级图像处理技术，包括3D成像技术，Web、视频和动画，色彩管理，存储、导出和印，动作和任务自动化等。每一章都从基本的Photoshop功能和操作介绍始，穿插以大量技巧和应用，介绍衍生操作、扩展知识和高效技法，并在末尾通过案例的实际运用巩固本章所学知识。本书既适合初学者行Photoshop的门学习，也适合需要提高图像处理水平的相关从业人员、图像处理爱好者使用，还可作为培训机构、大中专院校相关专业的教学辅导用书。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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本书是HTML5 Canvas领域的标杆之作，也是迄今为止该领域内容*为*和深入的著作之一，是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家David Geary*新力作。它不仅*讲解了canvas元素的API，以及如何利用Canvas进行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏开发、移动应用开发，还包含大量实例，可操作性极强。
深入理解XGBoost:*机器学习算法与进阶
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本书以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 ?第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 ?第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。 ?第5～7章是本书的重，从理论推导与源码层面深剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。 ?第8～9章为阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难，而帮助读者更好地解决实际问题。 ?第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以拓眼界，拓展思路。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
TensorFlow深度学习实战
￥65.35
本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
Prometheus监控技术与实践
￥65.35
Prometheus是云监控领域的瑞士军刀，本书系统地介绍Prometheus的基本理论与应用，包含作者多年的实战经验。本书主要内容分为三部分，共14章。 *部分（1-2章）介绍监控系统的技术发展与基础原理以及Prometheus的核心组件及架构； 第二部分（3-8章）介绍Prometheus的Exporter导出器、服务发现、PromQL数据查询、告警处理、可视化Grafana、Pushgateway等； 第三部分（9-14章）介绍Prometheus与其他系统结合的综合案例，如与OpenStack、Docker、Kubernetes、日志系统等结合，*后介绍了Prometheus监控系统的生产部署和统一监控系统平台的构建。
JavaScript编程精解(原书第3版)
￥65.35
本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
