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Unity 3D游戲開發（第2版）

Unity是一款市場占有率非常高的商業游戲引擎，橫跨25個主流游戲平臺。本書基于Unity2018，結合2D游戲開發和3D游戲開發的案例，詳細介紹了它的方方面面，內容涉及編輯器、游戲腳本、UGUI游戲界面、動畫系統、持久化數據、靜態對象、多媒體、資源加載與優化、自動化與打包等。本書適合初學者或者有一定基礎的開發者閱讀。

·12.4萬字

電腦組裝、選購、操作、維護、維修從入門到精通

本書主要幫助廣大電腦初學及入門級用戶，快速掌握電腦選購、組裝、操作、維護與常見故障處理方法，從而達到入門到精通的程度。本書內容分為五個篇章，分別是電腦選購篇、組裝篇、操作篇、維護篇、與故障處理篇。每一篇章內容都進行了精心選取與安排，在貼近實際的同時，突出重點、難點，從不同角度幫助讀者對所學知識深化理解，觸類旁通。具體知識點的講解以實例為主，圖文并茂，每一章開頭都通過一個小故事進行趣味導入，經典的知識點都設置專題講解，便于讀者對知識的深刻理解和掌握。

·12.4萬字

Apache ShardingSphere權威指南

ApacheShardingSphere是一個基于可插拔特性和云原生原則的新開源生態系統，將其用于分布式數據基礎設施有助于增強數據庫性能。本書首先簡要概述數據庫管理系統在生產環境中面臨的主要挑戰和數據庫軟件的內核概念；然后介紹使用分布式數據庫解決方案、彈性伸縮、用戶身份認證、SOL授權、全鏈路監控、數據庫網關和DistSOL的真實示例，全面講解ShardingSphere的架構組件，以及如何利用它們配置和插入現有的基礎架構并管理數據和應用；接著介紹生態系統的客戶端ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy，以及它們如何同時或獨立地工作以滿足實際需求；最后講解如何定制可插拔架構以定義個性化的用戶策略和無縫管理多個配置，并在各種場景下對數據庫進行基準測試和性能測試。

·12.3萬字

前端性能揭秘

本書主要介紹用于指導前端性能優化工作的通用優化方法，從網絡、瀏覽器、構建工具、跨端技術和CDN等方面介紹不同技術、系統對性能的影響，同時幫助讀者了解如何有效優化性能。本書從性能的度量、分析和實驗這三個方面開始，首先介紹性能優化的一些通用方法，然后將性能作為一個切面幫助讀者了解與前端技術棧和性能有關的知識。通過觀察此切面，系統的工作原理等知識被賦予了另外一層意義。利用這種聯系，把工作原理真正運用到工作中，對性能優化方面起著重要作用。本書面向的讀者為具有一定經驗的Web開發工程師，以及對前端開發或Web開發有一定了解的開發人員。同時，假定讀者能夠進行簡單的網頁開發，并且具備相關的基礎知識。

·12.3萬字

代數大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯結主義模型和符號加工模型在計算方面的優勢和劣勢，關注不同聯結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的關系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學術討論的焦點，并為認知科學、人工智能、深度學習等領域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

用戶參與式設計：智媒體手勢交互創新實踐

本書系統地介紹了用戶參與式設計的相關概念、理念與方法流程、賦能技術、評估方法和典型的應用案例。全書分為7章，各章節之間既互相關聯又自成體系。本書秉承從實踐中來到實踐中去的宗旨，一方面通過實際項目案例踐行用戶參與式設計的前沿理論和先進方法，另一方面又在實踐中發現新的可用性問題，并針對這些問題提出有效的解決方法，對豐富和擴展當前的用戶參與式設計理論、方法及應用實踐將會產生積極而重要的影響。

Python量子計算實踐：基于Qiskit和IBM Quantum Experience平臺

本書使用Qiskit開源框架和IBMQuantumExperience平臺搭建一個量子計算平臺，并借助Python來介紹實現量子編程的方法。本書內容由淺入深，從搭建編程環境并編寫一個簡單的量子程序開始，介紹如何使用Python編寫簡單的腳本，Qiskit和IBMQuantumExperience進行交互的方法，概率計算、疊加和糾纏等基本概念，影響量子程序輸出結果的各種物理因素，Qiskit量子門資源庫，使用Aer模擬量子計算機，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua運行Grover算法和Shor算法等重要內容。本書能夠幫助讀者學會使用Qiskit和IBMQuantumExperience，同時結合Python編程實踐來實現量子比特的可視化并深入理解量子門、貝爾態、量子線路等概念，進一步掌握在實踐中使用量子算法的方法。

R語言臨床預測模型實戰

本書從R語言臨床預測模型基本原理講起，逐步深入到進階實戰，并配合實戰案例，重點介紹臨床預測模型的構建、評價、驗證，讓讀者可以快速領悟3~5分預測模型SCI（sciencecitationindex，科學引文索引）的套路與精髓，為后續沖擊10分以上SCI打基礎。本書分為13章，主要內容有線性回歸、Logistic回歸、Cox回歸、競爭風險模型等；自變量篩選方法有傳統方法、逐步回歸法、Lasso法、隨機森林法、**子集法、主成分分析法等；模型可視化涉及多種形式的列線圖、Calibration校準曲線、ROC、DCA曲線等圖形繪制，不僅涉及單模型的可視化，還涉及單模型多時點、多模型同時點的可視化；模型評價指標涉及C指數、AUC、NRI、IDI等；模型驗證主要涉及簡單交叉驗證、K折交叉驗證、留一法交叉驗證及Bootstrap法。本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，適合R語言臨床預測模型的入門讀者和進階讀者，尤其是臨床、護理、公共衛生、藥學等專業的碩士研究生和博士研究生或從事相關研究的科研人員閱讀。另外，本書還可以作為相關培訓機構的教材。

學習JavaScript數據結構與算法（第3版）

本書首先介紹了JavaScript語言的基礎知識（包括ECMAScript和TypeScript），其次討論了數組、棧、隊列、雙端隊列和鏈表等重要的數據結構，隨后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下來闡述了遞歸的原理、什么是樹以及二叉堆和堆排序，然后介紹了圖、DFS和BFS算法、各種排序（冒泡排序、選擇排序、插入排序、歸并排序、快速排序、計數排序、桶排序和基數排序）和搜索（順序搜索、二分搜索和內插搜索）算法以及隨機算法，接著介紹了分而治之、動態規劃、貪心算法和回溯算法等高級算法以及函數式編程，最后還介紹了如何計算算法的復雜度。

強化學習：原理與Python實現

全書分為三個部分。第一部分了解強化學習應用，了解強化學習基本知識，搭建強化學習測試環境。該部分包括：強化學習的概況、強化學習簡單示例、強化學習算法的常見思想、強化學習的應用、強化學習測試環境的搭建。第二部分介紹強化學習理論與深度強化學習算法。強化學習理論部分：Markov決策過程的數學描述、MonteCarlo方法和時序差分方法的數學理論；深度強化學習算法部分：詳細剖析全部具有重要影響力的深度強化學習算法，結合TensorFlow實現源碼。第三部分介紹強化學習綜合應用案例。

揭秘大模型：從原理到實戰

本書從技術角度深度解析大模型的原理，從大模型的基礎概念及領域發展現狀入手，概述大模型的理論基礎，介紹OpenAIGPT、清華大學GLM、MetaLlama等主流大模型的技術原理，并從大模型參數高效微調、大模型指令微調、大模型訓練優化和大模型推理優化等多角度解析大模型背后的技術，帶領讀者全方位掌握大模型的原理和實踐方法。本書最后介紹私有大模型的構建，手把手指導讀者做技術選型并搭建自己的私有大模型。本書適合人工智能領域有大模型開發需求或對大模型技術感興趣的技術人員閱讀，也適合普通用戶擴展了解大模型的前沿應用。

Lightroom照片處理實戰秘技250招

《Lightroom照片處理實戰秘技250招》通過250個實戰秘技，介紹Lightroom6.7在圖片處理應用中的實戰技巧，以傳授實戰技巧的形式打破了傳統的按部就班講解知識的模式，大量的實戰秘技全面涵蓋了讀者在圖像處理中所遇到的問題及解決方案。《Lightroom照片處理實戰秘技250招》共分為18章，分別介紹了照片處理的基礎知識、導入照片、用圖庫管理照片、照片的簡單修復技法、照片瑕疵的修復技法、照片色調的修復技法、特殊色調的處理技法、黑白照片的轉換、同步和轉入Photoshop、將照片導出到磁盤或CD、幻燈片讓作品更有魅力、畫冊與Web畫廊的獨特呈現、打印知識盡在掌握、自然風光攝影后期處理、人像寵物攝影后期處理、數碼照片修復處理、數碼照片光影色調調整、人像數碼照片美化與修飾等內容。《Lightroom照片處理實戰秘技250招》內容豐富、圖文并茂，適合零基礎、想快速提高圖片處理水平的讀者閱讀；如果讀者從未接觸過Lightroom，通過本書的學習，也可以毫無壓力地使用Lightroom6.7快速處理圖片。

數字圖像處理技術：基于Python的實現

本書全面介紹數字圖像處理的基本理論、基本算法，以及基于Python語言的實現，不僅關注理論與實踐的結合，還關注基本理論和基本算法的研究發展及延伸。本書共8章。第1章簡要介紹數字圖像的基本概念、基本的圖像處理系統，以及數字圖像處理技術的應用與發展等。第2章針對Python語言在圖像處理算法開發中的應用，概述Python開發環境配置、Python基本語法等。在前兩章的基礎上，第3～8章逐一介紹圖像的像素運算與幾何變換、圖像的空間域處理、圖像的頻率域處理、圖像復原、圖像分割及形態學圖像處理等理論內容和主要算法的Python代碼實現。此外，在代碼實現部分，本書還附加了相關Python圖像處理函數的詳細使用說明。同時，考慮初學者的接受程度，部分章節安排了綜合應用案例或經典算法改進的相關內容，旨在幫助讀者豐富認知、拓寬視野。本書內容系統，重點突出，工程實現介紹詳盡，可以作為高等學校工科電子信息相關專業的本科生和研究生的數字圖像處理課程教材，也可以作為從事數字圖像處理相關工作的開發人員的參考書。

好設計，有方法：我們在搜狐做產品體驗設計

那些激動人心、讓人拍手叫好的設計，到底有沒有方法可循？背后到底有沒有設計理論支撐？答案是肯定的！本書將試圖為大家總結和揭示那些優秀設計背后的理論和方法。好的設計一定不能脫離產品而存在，搜狐媒體UED中心從產品經理和設計師的雙重視角，從宏觀到微觀，從設計技巧到設計團隊管理，全面、細致地總結了他們在用戶體驗設計方面的先進思想和實操經驗，得到了搜狐高層，以及滴滴、攜程、迅雷、宜信、騰訊等知名企業近10位設計專家的高度評價。

Vue.js 3應用開發與核心源碼解析

本書以前端工程化和企業級應用開發為目標，圍繞Vue3及相關生態技術與核心源碼進行詳細剖析。內容包括：Vue.js核心基礎；相關生態，包括狀態管理框架Vuex、路由管理框架VueRouter、Vue動畫技術、Vue網絡與數據存儲技術，前端構建工具Vite與VueCli；進階的Vue服務端渲染，包括Node.js、Express和Nuxt.js；核心源碼剖析，包括響應式原理、雙向綁定實現、虛擬DOM、keep-alive原理和實現，旨在使讀者掌握Vue的設計思想，提升開發項目和應對面試的能力；每章提供一個小項目，最后還提供了一個以工程化思想開發的實戰項目，使讀者能夠真正掌握從0到1開發一個企業級應用的全過程。

Web前端性能優化

本書以Web前端性能優化為關注點，不但給出了一套性能分析的思路與評價標準，而且針對影響網站性能的諸多方面分章節進行了詳細介紹。本書內容包括圖像方面的優化，資源加載方面的優化，如何編寫高性能的代碼，打包構建方面的優化，客戶端渲染的優化、服務器端渲染，瀏覽器本地數據存儲，以及緩存技術所帶來的性能優化等，通過對這些內容的講述與分析，逐漸幫助讀者構建起相對完善的前端性能知識體系。本書同時結合性能檢測與優化實踐，讓讀者在面對實際的性能優化問題時，能夠將理論知識轉化為實踐能力。本書理論與實踐并重，既可以作為前端工程師進階性能優化領域的參考資料，又可以作為前端求職面試人員復習性能相關知識的工具手冊。

·12萬字

從0到1：Python數據分析

作者根據自己多年的前后端開發經驗，站在完全零基礎讀者的角度，詳盡介紹了Pytho數據分析的基礎知識，以及大量的開發技巧，全書圍繞著“數據分析三劍客（NumPy、Pandas、Matplotlib）”進行細致的介紹。這三款工具的知識點非常多，本書盡量系統細致地介紹最精華的知識點，以便為讀者構建一個完善的知識體系，并且為后續的工作打下堅實的基礎。每一章后面的實戰題以及練習題，經過精心設計，可以鍛煉讀者的數據分析實戰能力，對于鞏固基礎以及鍛煉技術是非常有幫助的。

·11.9萬字

跟老齊學Python：Django實戰（第2版）

本書是以Python為基礎進行Web應用開發的進階讀物。書中以一個實例項目為主線，使用Django2開發框架，在實踐中邊學邊做，理論聯系實際。每節都配有思維導圖，使讀者對項目需求一目了然；每章都有知識點和文檔導讀，引導讀者“知其所以然”。相信認真閱讀本書的讀者，不僅能夠得到“魚”，更能得到“漁”，從而具備獨立開發項目的能力。

·11.9萬字