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Python入门很轻松(微课超值版)
￥39.00
《Python门很轻松（微课超值版）》是针对零基础读者研发的Python门教材。该书侧重实战，结合流行、有趣的热案例详细介绍Python发中的各项技术。全书分为18章，前14章为理论部分，内容包括搭建Python发环境、基础知识、程序的控制结构、序列的应用技能、字符串与正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块和包、异常处理和程序调试、操作文件和目录、Python操作数据库、GUI编程、Python的高级技术、Web网站编程；为了提高读者的项目发能力，后4章通过经典飞机大战、豆瓣图书爬虫和检索、绘制电视剧人物关系图、自动文本摘要4个热项目，一步讲述Python在实际项目中的应用技能。 读者通过扫描书中二维码可快速查看对应案例的微视频操作，随时解决学习中的困惑，并可快速获取书中实战训练中的解题思路，通过一步步引导的方式，检验读者对本章知识掌握的程度。另外，《Python门很轻松（微课超值版）》还赠送大量超值资源，包括精美幻灯片、案例源代码、教学大纲、求职资源库、面试资源库、笔试题库和小白项目实战手册。*后，《Python门很轻松（微课超值版）》还提供技术支持QQ群，专为读者答疑解难，降低零基础学习编程的门槛，让读者轻松跨编程领域。 《Python门很轻松（微课超值版）》适合零基础编程读者、Python程序发人员、高等院校师生或相关培训机构学习和使用。
R语言医学数据分析实战
￥50.56
本书以医学数据为例，讲解如何使用R行数据分析，结合大量精选的实例对常用分析方法行了深浅出的介绍，以帮助读者解决医学数据分析中的实际问题。 本书共分为14章，第1章～第3章介绍了R语言的基本用法；第4章介绍了数据可视化；第5章介绍了基本的统计分析方法；第6章～第8章介绍了医学研究中常用的三种回归模型；第9章介绍了生存分析的基本方法；第10章～第12章介绍了几种常用的多元统计分析方法；第13章介绍了临床诊断试验的统计评价指标和计算方法；第14章介绍了在医学科研实践中常用的Meta分析方法。 本书适用于临床医学、公共卫生及其他医学相关专业的本科生和研究生使用，亦可作为其他专业的学生和科研工作者学习数据分析的参考书。阅读本书，读者不仅能掌握使用R及相关包快速解决实际问题的方法，还能更深地理解数据分析。
中文版Mastercam 2022数控加工从入门到精通
￥59.90
《中文版Mastercam 2022数控加工从门到精通》以Mastercam 2022版本为平台，介绍了在该软件中行产品设计、模具分模、2D平面加工、3D曲面粗加工和精加工、多轴加工、钻削、车削以及线切割等设计与数控加工的相关操作。书中配套资源丰富，包含全书所有实战案例、综合案例的源文件与结果文件，以及高清语音教学视频，读者可在正文中扫描案例旁对应的二维码行观看，由专业工程师亲自示范教学，可以大幅提高个人的学习兴趣和效率。 《中文版Mastercam 2022数控加工从门到精通》图文并茂，讲解层次分明、重难突出、技巧独特，可以作为CAD工程设计、CAM加工制造、模具设计人员及一线加工操作人员的案头指南，也可以作为大中专院校及社会培训班机械CAD、模具设计与数控编程加工等专业师生的培训学习用书，还可以作为对加工制造行业有浓厚兴趣读者的学习手册。
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
￥96.85
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。首先介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。 代码获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：新版蜥蜴书
SAP Fiori开发实战——从入门到大师
￥90.00
本书详细讲解了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 发。 全书共 １６ 章， 主要内容包括 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 环境、 实施和发四部分， 分别从业务顾问、 实施专家、管理员和发者的角度， 详细地介绍了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 运行环境、 安全、 启动面板、 发环境、 数据访问、 前端技术、 工作流、 应用实施、 应用增强、 应用发、 应用扩展、 集成等内容。 全书以 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的三种应用类型为主线， 以 ＳＡＰＵＩ５ 前端技术为基础， 将架构原理和应用实践相结合，重把 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用实施的方法和步骤、 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用发的环境和技术， 通过要概述、 示例操作、 代码解析、 图表展示的形式， 立体地呈现给读者，满足从门到大师不同层次的用户对 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 知识的获取和使用需求。
网络AI+:2030后的未来网络
￥83.90
未来网络是什么样子？构建未来网络的关键技术有哪些？如果你在思考这些问题，请你一定要阅读本书。AI助力通信网络的发展构建了“网络AI”，在此基础上叠加云网融合、B5G/6G、网络5.0、算力网络、区块、数字孪生、量子通信、网络安全等新的关键技术，共同造“2030后的未来网络”。本书通过讲解和剖析上述关键技术，多维度地阐述了未来网络发展的愿景和演路径，可让读者系统地学习与思考。 本书的主要读者对象为电信运营商、电信设备提供商、电信咨询行业的从业人员和从事通信科研的高校师生，以及关注通信行业技术发展的相关人士。
Android从入门到精通(微视频精编版)
￥55.86
《Android从门到精通（微视频精编版）》从初、中级读者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Android要掌握的知识。全书分为3篇20章，包括走近Android，搭建Android发环境，*个Android应用，用户界面设计基础，初级UI组件，中级UI组件，高级UI组件，基本程序单元Activity，Android应用核心Intent，Android事件处理和手势，Android应用的资源，消息、通知、广播与闹钟，Android中的动画，播放音频与视频，数据存储技术，Handler消息处理，Service应用，传感器，网络编程的应用和静待花项目等内容。
Simufact金属成形工艺仿真标准教程
￥70.27
本书主要介绍 Simufact 的典型应用及其相关的技术问题，特别是对塑性加工成形过程中的典型应用行了重讲解。全书以应用为主，理论为辅，既注重 Simufact 基本原理与使用方法，又强调提高实际工程应用分析能力。 全书共 17 章，首先介绍了有限元技术的发展历史与应用状况，Simufact 的一些常用技术与基本操作界面，然后从管材游动芯头拉拔模拟、叶片锻造模拟、多工位冷锻模拟、冷弯成形模拟、钣金成形模拟、旋压模拟、环件轧制模拟、自由锻模拟、机械连模拟、热处理工艺模拟、发动机连杆多工步热成形模拟、焊模拟、热冲压成形模拟与微观组织仿真等方面介绍了Simufact 的一些典型应用案例，并给出了全部操作流程与分析方法。 本书既适合作为材料与机械工程专业的本科生与研究生教材，也可作为相关企事业工程技术人员的应用参考书，还可作为 Simufact 数值模拟分析软件的培训教材。
Modbus软件开发实战指南(第2版)
￥54.60
Modbus是工业自动化领域广泛使用的通信协议之一，随着电子、计算机和通信技术的不断发展，特别是物联网以及“互联网 ”等概念的兴起，Modbus通信技术也从串行总线发展到了Modbus TCP，方兴未艾。为了让广大在校学生、工业控制和自动化工程师及技术人员了解Modbus协议的内涵，掌握Modbus通信技术的软件发方法,作者从初学者的角度，由浅深，循循善诱，以文字和图片相结合的方式撰写了本书。 本书共13章，首先介绍Modbus协议，特别是功能码消息帧的定义，然后从软件发的角度详细介绍辅助调试工具、软件发环境的构筑，重介绍和解析libmodbus发库的源代码，以及libmodbus在不同语言环境下的发技巧。阅读本书可快速门并精通Modbus软件发技术。作为软件技术发指南类书籍，本书不仅仅局限于Modbus通信协议，对其他通信协议的软件发也有很高的参考价值。 本书可作为各大高校、工程设计院、系统集成商和工厂企业的Modbus通信协议发人员学习软件设计和发的门指导书籍，也可作为工业自动化及物联网发领域工程技术人员的参考书籍，还可供广大自动化与通信专业的教师、学生及物联网发爱好者阅读。
UG NX 1926快速入门与深入实战
￥69.30
本书针对零基础的读者，循序渐的介绍了使用UG NX 1926行机械设计的相关内容，包括：UG NX 1926概述、UG NX 1926软件的安装、软件的工作界面与基本操作设置、二维草图设计、零件设计、钣金设计、装配设计、模型的测量与分析、工程图设计等。 为了能够使读者更快的掌握该软件的基本功能，在内容安排上，书中结合大量的案例对UG NX概述软件中的一些抽象的概念、命令和功能行讲解；在写作方式上本，本书采用采用软件真实的操作界面，采用软件真实的对话框、操控版和按钮行具体讲解，这样就可以让读者直观、准确地操作软件行学习，从而尽快手，提高学员的学习效率。 本书内容全面，条理清晰、实例丰富、讲解详细、图文并茂，可以作为广大工程技术人员学习UG NX 的自学教材和参考书籍，也可作为大中专院校学生和各类培训学校学员的UG NX课程上课或者上机练习素材。
IntelliJ IDEA 软件开发与应用
￥97.30
IntelliJ IDEA 是一款优秀的软件发工具，学习和掌握IntelliJ IDEA对于发者来讲具有十分重要的意义。本书以IntelliJ IDEA的操作使用为主线，同时贯穿示例教学，全面地向读者展示了其强大的发与管理能力。 本书为读者准备了比较全面的技术体系，共16章。第1章与第2章主要讲解了IntelliJ IDEA的使用技巧；第3章主要讲解了IntelliJ IDEA中的工程结构及组织方式；第4章与第5章主要讲解了IntelliJ IDEA下项目的编译、部署、运行与调试；第6章与第7章讲解了Maven等项目构建管理工具的使用；第8章Git版本管理是发者需要着重学习的知识技能；第9章讲解了Spring项目的使用原理并深化了示例；第10章讲解了数据库管理工具的使用技巧；第11章至第14章行了全方位的拓展，引了Docker容器、Vue.js、Scala、Python等相关内容；第15章为辅助教学篇，主要讲解了持续化部署工具的使用；第16章为结束篇，以插件为主题从大方向讲解了IntelliJ IDEA下的插件发。 本书适用于所有初学者及具有一定发经验的从业人员、软件爱好者。相信通过阅读本书，读者能够获得更多的帮助与提升。
TensorFlow知识图谱实战
￥24.15
大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow 2构建知识图谱的门教程，引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。 本书分为13章：第1章从搭建环境始，包含TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者始学习；第2~4章介绍TensorFlow API的使用；第5章是Dataset API，学习使用原生API处理数据的方法；第6~8章是实战准备部分，介绍ResNet模型、词嵌（word embedding）模型、情感分类；第9 ~10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”；第11~13章搭建了知识图谱联合抽取模型，利用本书所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书，同时也适合设人工智能专业的大中专院校师生阅读，还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
￥41.30
本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。 本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。
UG 12.0 塑料模具设计实例教程
￥34.86
本书以UG 12.0为载体，通过实例详细介绍塑料产品的造型与模具设计，编者力争做到把每个实例讲深讲透。本书分门篇、阶篇和综合篇。在门篇，编者选用两个实例，以一体化教学的方式，详细介绍从产品设计到模具设计的整个过程；在阶篇，分别介绍注塑向导下的模具设计（第3～7章）和建模环境下的模具设计（第8～13章）；在综合篇，详细介绍两板模和三板模的设计方法，并强调了两板模和三板模的区别，以及模架的加载方法。本书的所有实例都是编者精心挑选的，是非常典型的案例，适合课堂教学。全书结构清晰，内容详细，案例丰富，知识深浅出，重突出，着重培养学生的动手操作能力。
工业物联网技术及应用
￥66.50
面向智能制造应用需求，以物联网技术与先制造技术深度融合为主线，主要介绍：工业物联网概念和体系架构；工业现场智能感知技术；工业现场海量数据实时传输技术；工业大数据存储与处理技术；工业大数据集成与融合技术；工业物联网技术行业应用，包括汽车制造、3C制造、轨道交通装备、航空航天等。
CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
￥65.40
本书结合编者十余年一线运维工作实战精心编撰，从Linux系统门到企业级服务器搭建和维护行了全面讲解，内容包括基础和实战两部分：基础部分主要介绍CentOS Stream 8 Linux的安装和系统初始化、Linux运维常用命令、用户和磁盘管理、日志与安全管理等内容；实战部分主要介绍各类服务平台的搭建和运维，包括日志管理工具禅道系统的安装和使用，HTTP服务器的搭建与配置，Samba、VSFTP、NFS共享平台的搭建与使用，Lighttpd、Nginx和Tomcat源轻型Web服务器的搭建与维护，数据库平台MySQL和高速内存数据库Redis的安装与运维，代码管理工具Git的使用，企业虚拟化工具Docker的安装与使用，Hadoop大数据平台的安装及集群搭建，以及集中式运维工具Ansible、SecureCRT和系统监控工具Zabbix的安装和使用等。
Linux内核观测技术BPF
￥51.35
本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
人人可懂的深度学习
￥41.40
采用通俗易懂的语言，简明而*地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
机器学习入门:Python语言实现
￥53.40
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
TensorFlow自然语言处理
￥65.35
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。
