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人工智能等级考试一级教程 人工智能通识
￥38.27
《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。 《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》适合具有高中及以上数学基础的学生，包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读，也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
￥47.40
本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
￥47.40
本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
可解释机器学习:模型、方法与实践
￥47.40
本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
￥53.40
内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
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TensorFlow机器学习(原书第2版)
￥77.40
本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。
Spring核心技术和案例实战
￥51.07
本书主要介绍基于Spring框架构架企业级应用程序的技术体系和工程实践。全书从Spring概述、Spring Boot、Spring Cloud和响应式Spring等4个方面由浅深地介绍了Spring。本书首先介绍了Spring框架的基础概念，然后介绍了Spring Boot的核心功能特性，着介绍了用于构建主流微服务架构的Spring Cloud，后讲解了响应式编程技术。本书通过3个完整的案例来系统展示具体的实现过程。 本书面向广大服务端发人员，读者不需要有很高的技术水平，也不限于特定的发语言，但熟悉Java EE常用技术并掌握一定的系统设计基本概念有助于更好地理解书中的内容。同时，本书也适合对Spring框架有兴趣的发人员阅读，希望本书能为读者的日常学习和发工作带来启发与帮助。
Python3智能数据分析快速入门
￥77.35
内容简介 本书以Python相关技术为工具，讲解了如何基于机器学习等AI技术行智能数据分析。 作者在Python数据挖掘与分析领域有10余年的工作经验，对AI技术驱动的智能数据分析有非常深的研究。本书面向没有Python编程基础和AI技术基础的读者，由浅深地提供了系统的Python智能数据分析的技术和方法。 全书共9章，从逻辑上可分为两个部分： 第壹部分：Python编程基础（1~4章） 这部分详细介绍了从事Python编程需要掌握的各种基础知识，包括发环境的搭建与配置，以及各种语法和常见Python库的原理和使用方法。 第二部分：智能数据分析（第5~9章） 这部分对Python的数值分析库NumPy、数据处理库pandas、绘图库Matplotlib/Seaborn/Bokeh、机器学习与数据分析建模库scikit-lear等行了详细地讲解，包含数据读取、数据预处理、模型构建、模型评价、结果可视化等整个数据分析的过程，能指导读者快速门Python智能数据分析。
跟老韩学Linux自动化运维(基础篇)
￥70.27
本书全面、系统地介绍 Shell 的各个知识及其在企业环境中的具体应用。本书主要内容包括 Shell脚本编程、Shell变量与字符串、Shell正则表达式与文本处理、Shell条件测试和循环语句、Shell数组与函数、Linux自动化运维等。 本书适合 Linux 系统管理员阅读，也适合软件发人员、软件测试人员及数据库管理人员学习，也可以作为大专院校计算机相关专业师生的学习用书以及培训机构的教材。
SPSS数据挖掘与案例分析应用实践
￥77.35
SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅深、循序渐、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生、MBA学员学习和参考。
PyTorch深度学习实战
￥51.35
PyTorch是一个崭新的、轻量级的、以Python为优先发语言的深度学习框架。PyTorch由Facebook发，以其灵活性和高效性迅速成为深度学习专家的*。 PyTorch可以帮助你快速完成深度学习模型的发。 本书介绍了如何基于PyTorch框架实现主要的深度学习模型。本书从简单的神经网络始，内容涵盖了CNN、RNN、GAN和强化学习。你也可以基于PyTorch框架构建深度学习工作流，把基于Python构建的模型迁移到更高效的TorchScript，并使用复杂的工具将其部署到生产环境中。 如果你想成为深度学习专家，那么本书很适合你。 通过本书，你将学习使用PyTorch来构建： 简单神经网络——基于PyTorch高阶函数、优化器及更多方法来构建神经网络。 卷积神经网络——构建高级计算机视觉系统。 循环神经网络——处理自然语言和音频等序列数据。 生成对抗网络——创建包含简单GAN和CycleGAN模型的新内容。 强化学习——发能解决诸如自动驾驶和游戏博弈等复杂问题的系统。 深度学习工作流——基于PyTorch及其实用程序包，通过深度学习工作流将想法有效地用于生产。 生产就绪模型——将模型包以用于高性能生产环境。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
￥59.40
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。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.40
本书视角独特，将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1）机器学习的软件工程方法：用软件工程（Software Engineering）中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发（TDD）方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境，以及开源算法包的大量实践应用案例等。2）机器学习全生命周期：书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路，以项目需求为起点，历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章，阐述充分，并且不是单纯地阐述理论，而是重在实践。同时，聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3）提出机器学习是一门实验学科：书中有大量的工业实践代码，例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等，对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科，工具、方法和策略的重要性，并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解（梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化）等主题，而重在展现机器学习的实际应用，以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面，本书力求既贴近工程实践又不失理论深度，给读者良好的阅读体验。
机器意识:人工智能如何为机器人装上大脑
￥65.40
生活对我们的“掌掴”有很多种形式。有时，它会十分暴力，出手就是重拳，比如爱人离世、罹患重病、离婚失业、重大意外等。有时，它会相对温和，比如嫉妒、孤独、怨恨、失败、失望和拒绝等。无论是哪种形式，有一都毫无疑问：它会伤害我们！我们大多数人都没有学习过如何应对生活中的那些艰难挑战。 本书基于纳承诺疗法，为你提供了一条有效应对的路径。你将学会： 如何处理痛苦的想法、感受、情绪和回忆 如何消除痛苦情绪对你的影响 如何以一种友好和支持的方式自我关怀 如何勇敢地面对丧失 如何一步步地重建你的生活 我们并不是等风暴平息才能启生活，而是本就一直生活在风暴中。在本书中，哈里斯将用自己的人生故事和临床实践告诉你如何跳出生活的陷阱，带着生活赐予我们的宝藏勇敢前行。
鸿蒙HarmonyOS手机应用开发实战
￥104.30
华为自主研发的HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。借助HarmonyOS全场景分布式系统和设备生态定义全新的硬件、交互和服务体验。本书采用新的HarmonyOS 2版本作为基石，详细介绍如何基于HarmonyOS行手机应用的发，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、任务调度、公共事件、通知、剪切板、Java UI、JS UI、多模输、线程管理、视频、图像、相机、音频、媒体会话管理、媒体数据管理、安全管理、二维码、通用文字识别、蓝牙、WLAN、网络管理、电话服务、设备管理、数据管理、原子化服务、流转等多个主题。本书列举了大量解决实际问题的案例，具有很强的前瞻性、应用性、趣味性。 本书主要面向的是对移动应用或HarmonyOS应用感兴趣的学生、发人员、架构师。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
￥57.85
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
μCOS-III内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
￥83.85
本书基于野火STM32全系列发板介绍uC/OS-III内核实现与应用发，全书分为两部分，第壹部分先教你如何从0到1把uC/OS-III内核写出来，从底层的汇编始讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现、如何支持多优先级、如何实现任务延时列表以及时间片等uC/OS的核心知识；第二部分讲解uC/OS-III内核组件的应用以及使用uC/OS-III行多任务编程。 本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域科技工作者的参考书，也适合相关专业的学生学习参考。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
￥44.85
本书主要用Python语言构建CNN,主要关注如何以*佳的方式利用各种Python和深度学习库（如Keras，TensorFlow和Caffe）来构建真实世界的应用程序。从构建CNN块始，基于*佳实践来指导你实现真实的CNN模型及解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。
机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
￥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题，总共分为10章。 第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术，并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题，并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术，使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书，同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考，帮助他们掌握机器学习相关的算法原理，并能通过专业工具平台快速搭建各类模型，构建机器学习的行业应用。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
￥57.85
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
