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Python自动化运维快速入门(第2版)
￥62.30
本书从零始讲解Python自动化运维工具和及其使用，通过上百个实际运维场景案例，帮助读者理解并掌握自动化运维技术。 本书分为16章，内容包括Python自动化运维概述、Python基础运维技能、实战多程、实战多线程、实战协程、自动化运维工具（Ansible）、定时任务模块（APScheduler）、执行远程命令的工具（Paramiko）、任务调度神器（Airflow）、分布式任务队列（Celery）、Docker容器技术、主流的自动化配置工具、源配置管理平台搭建、统一监控平台Zabbix、运维发技术、DevOps方法论等。 本书内容详尽、示例丰富，适合广大从事Python运维发的初学者学习和参考，同时也可作为高等院校和培训机构计算机及其相关专业的教材使用。
深度强化学习理论与实践
￥62.30
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶；第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。 本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。
Excel数据分析可视化技能案例视频精讲
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财务人员每天都在处理各种各样的表格，计算各种各样的数据，然而，有些财务人仍停 留在手工处理数据阶段，效率低，费时费力。本书共 8 章，从正确认识 Excel 和规范表单结构， 结合大量实际案例，介绍在财务工作中经常使用的 Excel 技能、技巧，对于每个知识、技能 以及实际案例，都录制了相应的操作视频，帮助读者快速提升 Excel 的应用能力。本书的学 习视频共 134 节，808 分钟，用手机扫描书中二维码即可观看。 本书适合各类财务人员、其他相关专业人员和财经类院校财务专业的学生学习使用。
AutoCAD 2024机械设计从入门到精通(升级版)
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本书以理论结合实践的写作手法，全面系统地介绍AutoCAD 2024在机械设计领域的具体应用。本书采用“完全案例”的编写形式，兼具技术手册和应用技巧手册的特，解说详细，操作实例通俗易懂，实用性和操作性极强，层次性和技巧性突出，是一本简明易学的参考书。全书分4篇共19章，包括AutoCAD软件及机械设计基础知识、AutoCAD基础操作、机械平面元素的绘制功能和编辑功能、快速创建复合图形结构、零件图中的文字与表格、零件图中的尺寸与公差标注、机械图形资源的管理与共享、三维机械设计辅助功能、创建机械零件的面与网格、创建机械零件实体模型、三维机械模型的编辑细化、制作机械设计绘图样板、轴套类零件设计、盘盖类零件设计、叉杆类零件设计、箱壳类零件设计、各类零件立体造型设计及机械零件图的后期输出等内容。另外，本书中的案例配有演示视频，方便读者学习。本书既可作为高等院校机械设计专业及相关培训机构的教材，也可作为机械设计人员的学习参考书。
软件工程项目开发实践——手把手教你掌握13个精彩案例设计
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本书主要从总述和案例分析两方面手，介绍软件工程项目案例。本书选取了不同种类的案例行分析，包括基于代码分析的系统UML图生成案例、电影推荐系统案例、数据采集器案例、Magic图像处理小程序案例等。案例分析由引言、相关背景、功能介绍、系统实现和小结五个方面组成，全面地分析项目案例。 本书中的案例“程序理解初探：以基于代码分析的系统UML图生成为例”选福建省专业学位研究生优秀教学案例。 本书的读者对象为学生和老师，学生可以通过这本书学习如何设计和实现项目，老师可以通过这本书更好地将具体案例和教学结合在一起。
Vue.js 3.x+Element Plus从入门到精通(视频教学版)
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《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》通过对Vue.js（简称Vue）的示例和综合案例的介绍与演练，使读者快速掌握Vue.js 3.x框架的用法，提高Web前端的实战发能力。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲、教案、同步教学视频、习题及答案、其他资源、作者微信群答疑服务。 《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》共分15章，内容包括Vue.js 3.x的基本概念、Vue.js模板应用、组件的方法和计算属性、表单的双向绑定、处理用户交互、精通组件和组合API、虚拟DOM和Render()函数、玩转动画效果、熟练使用构建工具Vue CLI和Vite、基于Vue 3的UI组件库Element Plus、网络通信框架axios、使用Vue Router行路由管理、状态管理框架Vuex、基于Vue的网上商城系统实战，以及基于Element Plus的图书借阅系统实战。 《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》内容丰富、注重实践，对Vue.js框架的初学者而言，是一本简明易懂的Vue门书和工具书；对从事Web前端发的读者来说，也是一本难得的参考手册。本书也适合作为高等院校或高职高专前端发相关课程的教材。
网络安全应急响应技术实战指南
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2019年，奇安信安服团队出版了《应急响应—网络安全的预防、发现、处置和恢复》科普图书，旨在提高机构、企业在网络安全应急响应方面的组织建设能力。2020年，我们撰写本书，旨在借助奇安信安服团队多年来积累的上千起网络安全应急响应事件处置的实战经验，帮助一线安全人员更加高效、高质量地处置网络安全应急响应事件。本书共10章，第1～3章为网络安全应急响应工程师需要掌握的基础理论、基础技能和常用工具，第4～10章为当前网络安全应急响应常见的七大处置场景，分别是勒索病毒、挖矿木马、Webshell、网页篡改、DDoS攻、数据泄露和流量劫持网络安全应急响应。通过本书的学习，一线网络安全应急响应工程师可掌握网络安全应急响应处置思路、技能，以及相关工具的使用，以便实现快速响应的新安全要求。本书适合机构、企业的安全运营人员使用，也可作为高校网络安全相关专业学生的培训教材。
剑指Offer(专项突破版):数据结构与算法名企面试题精讲
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本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
新基建:大数据中心时代
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新基建为大数据中心建设按下加速键，行业迈大发展的新阶段。本书聚焦新基建浪潮下大数据中心的新内涵、新趋势、新机遇、新挑战，以大数据中心全生命周期标准为切，通过系统分析影响和指导大数据中心建设的新技术、新理念、新要求，多角度回应大发展阶段大数据中心发展建设的需求，并辅以产业全景图和优秀的实践案例，帮助读者解读大数据中心，深了解行业和技术趋势。
开关电源实例电路测试分析与设计(第2版)
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本书根据实物电路板绘出原理图，结合关键节的电压和电流波形，讲述关电源的工作原理和设计方法，包括自激式关电源、他激式关电源、低压DC-DC变换器、单片集成式关电源等实用电路。 该书稿专业性较强，既有电路原理的讲解也有实例电路分析。 为便于读者学习，本书在重要知识的相关图文旁附有二维码，读者只要使用手机扫描二维码，即可在手机上浏览相应的教学微视频。 本书适合相关领域工程技术人员及相关专业大专院校师生、爱好者阅读。
海上雷达有源诱饵干扰理论与集群干扰方法
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雷达有源诱饵是现代电子对抗的主要手段之一。本书总结了作者针对海上雷达有源诱饵的干扰理论以及方法的研究成果，主体内容由6章组成。第1章，介绍了海上雷达有源诱饵发展与应用现状，分析了雷达有源诱饵工作原理与局限性；第2章，介绍了海上雷达有源诱饵的动态干扰过程，建立了有效干扰临界条件的理论分析模型；第3章，介绍了影响有源诱饵干扰效果要素，提出了非合作条件下的干扰有效性评估理论与方法；第4章，介绍了基于改粒子群优化算法的雷达集群干扰阵型优化方法；第5章介绍了基于改差分化算法的集群干扰目标分配方法；第6章介绍了深度强化学习方法以及基于深度强化学习的雷达有源诱饵集群自主干扰决策方法。
密码学原理与Java实现
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现在，Java发可谓如日中天，并且Java安全发是Java发领域中的一个重要内容，每个Java发人员都必须掌握。市面中的绝大多数密码学书籍都是针对C或C 的，本书重介绍Java自带加解密函数的相关技术，以及密码学领域重要的源库OpenSSL在Java发中的应用。 本书共8章，主要内容包括密码学和Java概述、搭建Java密码发环境、对称密码算法原理、利用JCA JCE对称加解密、杂凑函数和HMAC、密码学中常见的编码格式、非对称算法RSA的加解密、数字签名技术等。本书内容非常详细，学习坡度非常平滑，循序渐，就算没有密码学基础，也能从零始到全面掌握。 本书面向的读者是Java发人员、企业内转行计算机信息安全的工作人员、已有信息安全基础并想了解Java加解密新特性的人员。本书也可作为高等院校和培训机构计算机及相关专业师生的教学参考书。
深度学习之模型优化:核心算法与案例实践
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本书由浅深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。
大模型动力引擎——PyTorch性能与显存优化手册
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本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。
Flink大数据分析实战
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本书由资深大数据专家精心编写，循序渐地介绍了Flink生态系统主流的大数据发技术。全书共7章，第1章讲解Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，后通过一个单词计数示例带领读者快速体验Flink应用程序的编写；第2、3章讲解Flink的多种运行时架构、任务调度原理、数据分区以及Flink集群的安装部署，同时包括Flink命令行操作、应用程序提交、常用Shell命令等；第4～7章讲解了Flink流式计算DataStream API、关系型计算Table&SQL API以及图计算框架Gelly等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、Kafka的整合操作。 本书内容翔实，实例丰富，适合Flink新手、大数据发人员阅读，也可作为培训机构和大专院校相关专业的教学用书。
Python预测分析与机器学习
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本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
Python全栈开发——高阶编程
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Python全栈系列包括4册书籍，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第2册，将重讲解GUI编程和游戏编程的相关知识，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术。 本书共6章，47节。第1章GUI编程，主要包括GUI简介和GUI的发工具包等知识；第2章Tkinter，主要包括Tkinter的安装、Misc类、Wm类、主窗口、控件、布局管理器、事件处理、对话框和ttk模块等知识；第3章wxPython，主要包括wxPython的安装、wxPython的基本要素、应用程序、窗口、控件、布局管理器、事件处理、消息对话框、网格和滚动面板等知识；第4章游戏编程，主要包括游戏编程简介和游戏的发工具包等知识；第5章Pygame，主要包括Pygame的安装、Pygame的基础知识、Surface对象、Rect对象、窗口图层、图片加载、图片变形、图片蒙版、图形绘制、文本显示、时间控制、事件处理、精灵、精灵组、碰撞检测、音效和音乐等知识；第6章Cocos2d，主要包括Cocos2d的安装、Cocos2d的基础知识、导演、节、事件、粒子系统、动作、音效和音乐等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书；也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
物联网大数据处理技术与实践(第2版)
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本书是作者在物联网大数据平台等企业合作项目及国家级项目中多年实践的结晶。本书首先对物联网大数据技术体系行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型及调度处理方法等核心概念与关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算及分析的基本概念与关键技术行了剖析；其次介绍了物联网大数据管理与应用的感知数据库和平台产品，所介绍的产品来自作者所在团队的实际应用项目，大部分在物联网项目中得到了实践应用；最后给出了适合读者在源软件上动手实践的相关案例。
从零开始学Redis
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Redis数据库是目前热门的数据库，拥有巨大的用户量。本书主要分为三个阶段讲解Redis数据库。*部分Redis初始篇，详细介绍了Redis的数据类型、以及Redis的大部分命令并结合实际操作行了演示。第二部分Redis阶篇，深的讲解了Redis的客户端、服务器端、数据结构的底层、以及Redis的排序、事务、持久化、集群等相关功能，同时讲解了它的其他高级功能，比如慢日志查询、流水线、地理位置、位图等，并结合实际操作，步步演示。第三部分Redis实战篇，分别介绍了Java、SpringBoot、Python来操作Redis的实例，帮助读者更好的学习Redis。通过阅读本书，读者可以快速掌握Redis的相关命令及功能用法，并结合实战学习，可以熟练应用于实际的生产发中。 本书面向大多数软件发者，比如Redis初学者或者具有相关后台发经验的发者。
深度学习模型及应用详解
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本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景行了大量的深度学习模型及算法的研究和发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型发全生命周期积累了丰富的经验。 本书分为4 部分，共13 章。其中第1 部分（第1、2 章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2 部分（第3～5 章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术行工程实践和发的流程和技巧。第3 部分（第6～12 章）介绍了学术界和工业界*的高阶深度学习模型的实现和应用。第4 部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向，并对深度学习的未来发展行展望。 本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，快速部署到自己的工作领域，并取得落地成果。
深度学习与目标检测
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本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难，行深的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归不同的类别，并分别对其原理行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。
