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少女进行时:人像摄影实战案例与后期
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本书是一本人像摄影实战案例与后期指南，本书采用案例的形式，详细讲解在不同创作场地、不同光线、不同主题的条件下应该如何从准备、到拍摄、到后期，一步步完成一套完整的拍摄流程。 作者和模特樱桃喵走遍了不同城市，在不同场合下拍摄了15组少女风人像摄影案例，并配有现场场地分析以及拍摄花絮以供对比学习。每组案例都配有后期修图步骤，两者结合起来，让读者能直观地体验摄影师拍摄以及后期的全过程。
用光是门大学问:人像摄影布光与自然光实战50讲
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从零构建知识图谱:技术、方法与案例
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全书内容分为三篇。 1.门篇，针对完全没有任何Unity发经验的发者。 学完本部分内容后，发者应该对Unity的基本知识有所了解，包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。 2.阶篇，涵盖AR/VR发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。 3.高级篇，主要通过实战案例的发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。 学完本部分内容后，发者应对主流的AR/VR设备平台及其发工具有充分的了解和认识。 与此同时，发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的发知识，如HTC Vive，Oculus Quest，Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。 此外，发者还需要掌握主流的AR发SDK，特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation（支持ARKit/ARCore）发AR应用。
TypeScript入门与实战
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本书系统化介绍TypeScript程序设计,包括四大部分。 第①篇“初识TypeScript”介绍TypeScript与JavaScript的关系以及快速始编写*个TypeScript程序。 第②篇“ TypeScript语言概览”介绍TypeScript语言基础、迭代器与生成器、装饰器、命名空间、模块等。 第③篇“TypeScript类型系统”介绍TypeScript类型，如面量、枚举、非Nullable、非Nullable等，还介绍了更多高级类型，如联合、交叉、索引、映射对象、泛型、类类型、口、类型别名、多态的this、有条件类型、类型查询、类型断言等，*后介绍类型更深内容，如类型声明合并、类型推论、类型兼容性、外部类型声明、编写声明文件等。 第④篇“TypeScript应用”通过综合案例介绍TypeScript的配置管理、发技巧等。
超级用户:如何让用户参与拉新、促活、转化、裂变、渠道的全链路运营
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所谓超级用户，他们是企业的核心用户，对企业超级认可，有超强的驱动力，愿意投时间、资源甚至金钱来为企业做更多贡献；他们不是员工，胜似员工，愿意参与企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路运营的工作，帮助企业实现去中心化的爆发式增长。 超级用户正在成为新的商业推手，超级用户成为企业的消费者只是用户为企业创造价值的始，如果能让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等各个运营环节，他们将成为企业新的增长引擎，拥有四两拨千斤的效果。 这是一本从商业经营和企业管理角度系统阐述超级用户赋能企业增长的著作。作者基于自己多年的企业管理和用户运营经验，深分析了樊登读书会、元气森林、肆拾玖坊等企业通过超级用户快速崛起的经验，构建了一套系统的超级用户方法论。 这套方法论包括： 企业对超级用户的正确认知 超级用户带来的全面商业变革 如何找到超级用户 如何驱动和运营超级用户 如何持续赋能超级用户 如何用超级用户撬动超级增长 如何用超级用户决胜未来 这套方法论，既有理论高度，又有实操价值，它将手把手教你如何让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路的运营中，全面挖掘超级用户的价值，为企业带来超级增长！
Flink技术内幕:架构设计与实现原理
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这是一部从源代码角度出发，通过分析Flink的各个功能模块的实现来剖析Flink的架构设计和实现原理的著作。它将能指导读者更好地对Flink行性能调优、可用性保障、效能优化和二次发。 四位作者都是非常资深的Flink专家，部分作者是Flink源代码的维护者和改造者，本书总结了他们在阿里巴巴、蚂蚁集团、滴滴等企业的大规模Flink实践经验。 全书共11章，主要内容如下。 第1章 阅读Flink源代码前的准备 主要介绍了Flink源代码的获取、编译、调试，以及它的目录结构、设计理念和基本架构。此外，还分析了Flink与Hadoop MapReduce、Spark在设计上的差异。 第2~8章 Flink功能模块源代码和架构解析 从源码角度分析了Flink的编程模型与API、运行时组件与通信、状态管理与容错、任务提交与执行、Flink网络栈、Flink Connector、部署模式等功能模块的原理。力求让读者深理解Flink的原理，而不只是跟着本书读一遍Flink源代码。原理和思想是不局限于某一个框架和技术，了解了Flink的原理和思想，可以将其扩展到其他框架和技术上。 第9~10章 Flink Table、SQL与Flink CEP 编程方式逐渐从原先基于Map-Reduce的任务模式向SQL化演，SQL意味着标准和效率。这两章重讲解了StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及Flink CEP的内部实现原理。 第11章 Flink监控 主要讲解了Flink的监控指标、常用系统指标和监控体系的建设，以及常用的定位手段。
智能无线机器人:人工智能算法与应用
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机器人、无人驾驶汽车、无人机和智慧工厂将显著改变数字社会中人类的生活方式。无线机器人中的人工智能介绍了无线通信和网络技术如何促机器人中的人工智能，它在机器人中的人工智能、无线通信、计算和控制之间架起了基础的多学科知识的桥梁。本书的一个独特性是提出应用通信和信号处理技术来增强机器人和多智能体系统中的传统人工智能。 本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。 希望拓展在机器人、人工智能和无线通信等方面的知识的工程师将从这本书中受益。同时，本书也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教材。读者需要具备本科概率论和线性代数的基础知识，以及基本的编程能力，来享受深阅读的乐趣。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
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Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
深入实践DDD:以DSL驱动复杂软件开发
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本书的*部分会带领读者从战术层面以及战略层面重温领域驱动设计的重要概念，然后进一步阐述Eric Evans经典著作中没有显式提出的或者被太多人忽略的但我认为对DDD落地非常重要的若干概念，同时简要介绍从DDD社区兴起的一些软件架构模式。通过*部分，读者可以更完整、更深刻地掌握DDD的知识体系。第二部分阐述如何设计一种DDD的DSL，包括这个DSL的规范（Specification）支持哪些特性、如何帮助团队描述领域模型的方方面面、这些特性的选择基于何种考量等。这种领域专用语言需要一个名字，我们总不能一直说“我设计的DDD的DSL”吧，于是我给它起了一个名字：DDDML。我认为这是一个很棒的名字。其实这种语言叫什么并不太重要，重要的是它可以用一种足够严格的方式描述领域模型。我认为目前它在简单与复杂之间取得了不错的平衡。当然，其中还有不小改进的空间。比如，我很乐意让它支持更多像“账务模式”这样的分析模式。第三部分介绍如何将“思想照进实现”——通过使用工具将描述领域模型的DSL文档变成可以运行的软件。这个过程涉及大量的技术工具（工具链）的设计与实现。只有将这些技术工具——比如从DSL自动生成应用的源代码的模板——实现出来，才能减轻开发人员实践DDD的负担，进而提升而不是降低软件团队的生产效率。本部分会介绍这些技术工具设计与实现的细节。
分布式数据库原理、架构与实践
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这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作，融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手，沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路，从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题，尤其是一致性问题；然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题（重是一致性问题）的本质行深挖；着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案；后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素，其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是：如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性？ 分布式数据库实现。从工程实践的角度，以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象，从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。
志在超车:智能网联汽车的中国方案
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本书系工业和信息化部原部长苗圩基于自身丰富的实践经验与深刻的理论思考，透彻剖析在汽车产业变革的新时代，智能网联汽车如何成为全球竞争的新高地，并对中国在这一领域的前瞻性布局展深度解读。 本书阐述了汽车从传统功能型向智能型演的趋势，聚焦汽车智能化革命、形成汽车领域新质生产力、推动中国智能网联汽车产业高质量发展等主题，通过国内外自动驾驶汽车的众多发展案例，翔实展现了产业跨界融合的实践探索与严峻挑战，探究了中国在智能化汽车领域的独道发展路径，并对单车智能与车路云协同的关键议题予以细致微的剖析。同时，本书还理性分析了中国在发展智能网联汽车方面的优势与面临的挑战，并对未来出行革命的前景及全球汽车行业的发展趋势行了前瞻性的展望。 本书不仅为业界提供了具有洞见性的思考成果，也为政策制定者、产业实践者和智能汽车爱好者提供了宝贵的参考信息。本书旨在汇聚跨行业的力量，激发业界共识，加强协同合作，共同推动中国汽车产业的高质量发展，实现换道超车。
凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统
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这是一本从架构视角讲解如何构建大型分布式系统的著作，是超级畅销书《深理解Java虚拟机》的作者周志明多年架构和研发经验的总结，得到了多位行业资深架构专家的联袂推荐。 全书共16章，分为演中的架构、架构师的视角、分布式的基石、不可变基础设施和技术方法论五部分。 ●第①部分 演中的架构（第1章） 着重介绍了软件发历史中多种主流架构风格出现的契机、解决的问题以及带来的新缺陷。 ●第②部分 架构师的视角（第2~5章） 总结了一名架构师应该在架构设计时思考哪些问题，有哪些主流的解决方案和行业标准做法，各种方案有什么优缺，不同的解决方法会带来什么不同的影响，等等。 ●第③部分 分布式的基石（第6~10章） 重讨论了“不同架构风格是应该在技术规范上统一，还是由应用系统自行解决”这个问题，给出了解决思路、方法和常见工具。 ●第④部分 不可变基础设施（第11~15章） 重讲解了基础设施不变性的目的、原理与实现途径，包括虚拟化容器、容器间网络、持久化存储、资源与调度、服务网格等内容。 ●第⑤部分 技术方法论（第16章） 面向技术决策者集中讨论了与分布式、微服务、架构等相关的理论话题，将解决问题的能力归纳、总结、升华为方法论。 全书以实践为导向，一个案例贯穿全书，同时给出了基于Spring Boot、Spring Cloud、Kubernetes、Istio、AWS Lambda 五种架构风格的样例工程。
Web代码安全漏洞深度剖析
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本书系统化介绍代码审计的步骤和业务漏洞分析，总结了作者在信息安全领域多年的实践经验，内容丰富，实践性强。本书分三大部分，共14章。“准备工作”部分介绍漏洞剖析环境搭建和辅助工具简单使用，为后续分析下基础。“常规应用漏洞分析”部分介绍了几种漏洞的基本概念和实例解剖，如SQL注、XSS跨站、CSRF/XSRF、文件类型、代码执行与命令执行等漏洞，并介绍了代码审计的思路和步骤。“业务安全漏洞分析”部分通过实例介绍了业务安全中的典型漏洞，如短信验证码、会话验证、密码找回、支付、越权等漏洞，并针对漏洞给出了防御措施。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇，随后从模型训练的整个周期展，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
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本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic（18.04）。从基本原理开始，本书向你介绍了ROS-2，并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂，并在Gazebo 9中进行模拟。然后，你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序，以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件，如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black，并允许你探索与ROS的接口。
金融商业数据分析:基于Python和SAS
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这是一本金融商业数据分析的实战工具书。作者都是在金融行业有10~20年数据分析经验的资深专家，他们将多年来的项目经验、培训和咨询经验融合成了这本书。它将指导读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从门到阶的突破。 本书强调实战，方法论与实践相结合，所有案例均来自实际的金融业务，涵盖工具使用、数据处理、统计分析等数据分析的全流程。 本书内容共14章，可分为3篇。 分析工具篇（第1~4章）：首先介绍了数据科学和数理统计的基本常识，然后讲解了数据分析工具SAS EG和Python的基础知识。 数据处理篇（第5~9章）：首先通过描述性统计分析行数据探索，继而讲到基本的报表和统计制图，还包括使用SAS EG行数据处理，用Python行数据整合、数据清洗，构建出满足分析需求的数据集。 统计分析篇（第10~14章）：从统计学的基本概念引出假设检验与样本t检验，三大统计检验、构造预测模型，并分享基于时间序列算法的建模方法。
金融产品方法论
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这既是一本金融产品经理的能力修炼精指南和日常工作的案头参考手册，又是一本金融企业数字化转型的策略指导与实操指南。本书是资深金融产品专家多年经验的总结，深刻地阐释了金融背后的产品观，是金融贷款、金融理财、金融支付等领域的集大成之作。 对于新行的金融产品经理或从其他领域转行到金融领域的成熟产品经理而言，本书能帮助你快速掌握基本能力，比如金融基础知识、金融产品思维体系以及各种常见的业务模式和商业模式等； 对于正处于成长期和上升期的金融产品经理而言，本书将帮助你构建完整的金融产品知识体系，如各种金融产品的底层逻辑、各种金融产品的系统化设计方法、金融产品支付体系的完整设计方法等； 对于经验丰富的高级金融产品经理而言，本书将帮助你造差异化的能力，比如金融产品的数字化运营、金融产品的精准化营销等； 对于正在着手行数字化转型的各类金融企业而言，本书将为你们的数字化转型提供实操指导，除了前面提到的数字化运营和精准营销外，还有金融企业的数字化经营、平台化经营和SaaS化经营。 本书是作者做了大量金融产品项目后的实战经验总结，不仅有丰富的案例、手把手的指导，还有经过提炼和总结的方法论，以及深度的金融产品观和思考。
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
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如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
Linux集群之美
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全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
嗨翻C语言
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《嗨翻C语言》向读者提供了C语言的完整学习体验。全书分为三个部分：第1章到第4章是基础知识，包括基本语法、指针、字符串、小工具与源文件；第5章到第8章为进阶内容，有结构、联合、数据结构、堆、函数指针、动/静态链接；后四章是高级主题，内容涵盖了系统调用、进程间通信、网络编程和多线程。每部分结束后还有一个有趣的实验，可以提高读者的实际操作能力。此外，书中还包含大量的图片、示例和代码，有助于读者对于知识的理解和把握。 《嗨翻C语言》适用于C开发人员以及对C语言感兴趣的初学者。
