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流式系统
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这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念行深探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
Revit 2021中文版从入门到精通
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本书结合具体实例，由浅深、从易到难地讲解了 Revit 2021 的基本知识，并以培训大楼设计为例，介绍了 Revit 2021 在工程设计中的应用。本书内容按知识结构分为 17 章，包括 Revit 2021 简介、绘图环境设置、基本绘图工具、概念体量、绘图准备、一层主体建筑绘制、其他层的主体建筑绘制、楼板设计、创建门窗族、布置门窗、屋顶设计、楼梯设计、外部设计、场地设计、家具布置、渲染视图和施工图设计等内容。 本书适合用作从事建筑设计相关行业的工程技术人员的学习参考书，也可用作各类院校和培训机构相关课程的教材和参考书。
生成式人工智能(基于PyTorch实现)
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本书通过从零始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制，并使用PyTorch对生成式人工智能模型行编程的实践指导，以期让读者在了解生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、循环神经网络（RNN）、Transformer、扩散模型、大语言模型（LLM）和LangChain等技术原理之后，能构建可生成形状、数字、图像、文本和音乐的生成式人工智能 模型。 本书适合各种商业领域中的人工智能技术工程师和数据科学家在实践生成式人工智能模型时随手查阅，也适合生成式人工智能的初学者作为门指南。
软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式
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本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演历程，深剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
C语言本质
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本书主要介绍C语言的语法与语义，包括数据类型、变量、控制语句、循环语句、数组、函数、指针等，以及如何使用C语言编写一些常规程序。同时，本书对函数调用过程、内存管理、程序运行等知识展开介绍，帮助读者初步掌握计算机体系结构方面的知识，了解在操作系统环境下程序的基本内存布局、大致运行过程等。 本书适合高校计算机相关专业的本科生和职业院校的学生阅读、学习，也可供对C语言感兴趣的读者参考。
内网攻防实战图谱:从红队视角构建安全对抗体系
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在护网行动、攻防演练等实战场景中，内网安全已然成为决定对抗胜负的关键阵地，各类新型攻手段层出不穷，给防御方带来严峻挑战。本书从红队攻的基本原理到实际操作，系统梳理内网安全体系中红队所需的核心要，力求为读者造一本内容丰富、实用性强的内网安全攻防学习图谱，助力应对实战中的复杂挑战。 《内网攻防实战图谱》共分13章，涵盖了内网安全中的核心主题，其中主要包括红队基础知识、红队基础设施建设、主机上的信息收集、终端安全对抗、隔离穿透、数据传输术、权限提升、横向移动、权限维持、域安全、Exchange安全、钓鱼投递技术以及痕迹清等。 《内网攻防实战图谱》内容全面实用，涵盖了攻防演练中涉及的各种技术，并配有大量的实验演示，可帮助读者通过实际操作来巩固所学知识。本书尤其适合奋战在护网行动、网络攻防演练一线的网络安全从业者，无论是红队攻人员、蓝队防御人员还是红蓝对抗中的协调统筹者，都能从中获取贴合实战需求的技术指引与策略参考。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发，系统地讲解SwiftUI发的全过程，内容丰富且实用性强，旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章，从SwiftUI的基础概念始，逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题，为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者，都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧，并将其应用到实际项目中，发出优秀的iOS应用。
数以达理:量化研发管理指南
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本书是作者多年来软件工程经验与 软件过程改咨询经验的结晶，书中对量化研发管理给出了系统论述，并通过大量的实际案例针对每种场景下的量化研发管理问题给出了解决方案。 本书先介绍了软件研发量化管理的基本概念，然后以活动顺序为主线讲述了如何识别与定义软件研发量化管理的对象、如何设计数据指示器、如何分析历史数据的分布规律、如何定量地分析因果规律、如何定量地预测未来、如何定量地控制过程、如何定量地管理过程改，后介绍了统计学的基本概念与假设检验在软件研发管理中的应用。 本书论述简明清晰、实例丰富，可以帮助读者快速、正确地掌握如何采用统计方法管理软件研发团队，适合公司高管、质量总监、质量管理人员、过程改人员、敏捷教练、咨询顾问、项目经理及研发人员阅读参考。
Tars高性能服务开发
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RPC框架是服务端开发者的常用框架，本书基于Linux基金会旗下的Tars框架编写，旨在帮助读者掌握高性能RPC框架Tars。 本书共6章。第1章介绍Tars框架知识与多语言交互实战项目；第 2 章讲述Tars框架的使用，例如用 docker-compose 部署Tars服务框架，以及不同语言（以Java和Go为例）服务的构建和调用；第 3 章介绍Tars框架的高级特性，涉及按set调用、无损发布、自定义 Filter、使用Tars命令、使用Protocol Buffers 协议等内容；第 4 章剖析Tars框架核心原理，包括Tars RPC原理剖析及Tars NIO网络编程和Tars Netty网络编程；第 5 章进行Tars-Java源码解析，涵盖Tars客户端源码分析、Tars服务端源码分析等；第6章进行Tars-Cpp源码解析，涉及Tars-Cpp整体架构、Tars-Cpp网络分析等。书中还有丰富的案例和代码演示，读者可借助配套资源进行实践以进一步巩固所学知识。 本书适合有一定服务端开发基础，想要掌握高性能 RPC 框架 Tars 的读者阅读。通过阅读本书，读者能够更好地掌握Tars相关特性，并将其运用到开发实践中。
无线隐蔽通信调制与检测技术
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针对无线隐蔽通信中的调制与检测技术进行了详细介绍，内容主要来自团队多年来在该领域积累的研究成果，涵盖了无线隐蔽通信中的通信模型、调制方法以及检测方法。全书主要内容包括：星座图调制类无线隐蔽通信调制技术及其在MIMO场景和多波场景中的应用，以及幅值识别、相位识别、相关性识别和图像表征识别等特征识别技术在迅 速、精 准区分载密无线信号与正常无线信号方面的应用，以在不同的无线隐蔽通信场景下发现隐蔽通信活动。
零基础学Qt 6编程
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这是一本Qt 6编程门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C 的集成发。本书注重知识和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。 本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件发人员的参考书。
数据要素安全:新技术、新安全激活新质生产力
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本书深剖析了数据要素行业的发展趋势和关键安全技术，并探讨了新技术如何赋能各行各业。全书分为三个核心篇章：“体系篇”构建了数据要素安全的理论框架，从宏观角度分析了数据要素的演及相关法律法规的制定，旨在帮助读者理解数据要素安全的重要性及背景知识；“技术洞察篇”深探讨了前沿技术，揭示了数据安全自用、数据可信确权、数据可控流通和协同安全计算等核心应用场景的技术细节和应用洞察；“实践案例篇”通过具体案例展示了技术在全球各行业中的应用，指导读者选择合适的技术来构建数据要素的安全流通体系。 本书适合企业决策者、数据业务负责人、隐私计算和机密计算相关厂商及各层次技术人员阅读。
机器学习
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本书系统地介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，是一本理论与实践并重的图书。本书第1章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第2章～第11章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与Softmax回归、正则化、线性判别分析、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第12章和第13章，介绍特征工程、模型评估与选择等。 本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习的教材或参考书，也可供人工智能相关技术人员参考。
R语言金融分析与建模
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R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
R数据挖掘实战
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本书通过循序渐的介绍，让读者借助基础以及先的数据挖掘技术，帮助一个虚拟的商业公司解决对其造成负面影响的真实欺诈案例。通过全程参与这一极不寻常的数据挖掘案例，读者将会掌握数据挖掘方面的强大技能。 本书非常适合想通过R语言快速了解数据挖掘、预测分析、商业分析等领域的数据科学家和数据分析员阅读，也适合高等院校数据挖掘相关专业师生和对数据挖掘感兴趣的技术人员参考。
社交网络对齐
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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
科研统计思维与方法:SPSS实战
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本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助 SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共 8 章。第 1 章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第 2 章介绍了数据的规范化及预处理，重讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第 3 章介绍了统计描述及数据加工。第 4 章讲解了差异显著性检验。第 5 章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第 6 章介绍了关联性分析技术和回归分析。第 7 章讲解了聚类分析技术。第 8 章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。
