不朽情缘歌

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、擴散模型、大語言模型（LLM）和LangChain等技術原理之后，能構建可生成形狀、數字、圖像、文本和音樂的生成式人工智能模型。本書適合各種商業領域中的人工智能技術工程師和數據科學家在實踐生成式人工智能模型時隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學者作為入門指南。

·22萬字

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Spring Boot 3：入門與應用實戰

隨著JDK的升級與迭代，SpringFramework與SpringBoot也分別升級到了全新的6.0與3.0版本，全新的版本帶來了更加強大的功能和特性。本書側重于核心功能和特性的講解，重點講解SpringFramework與SpringBoot在應用開發中的核心與應用，通過多個方面介紹應用開發中涉及的場景。本書分為六個部分，共15章。第一部分～第三部分介紹SpringFramework與SpringBoot的基礎與核心機制，包括IOC、AOP、SpringBoot應用特性；第四部分講解基于SpringBoot的WebMvc應用開發；第五部分對Dao層整合開發進行講解；第六部分則是SpringBoot的應用打包和生產級特性。閱讀本書之前，建議讀者至少對JavaWeb有一定的了解。本書適合想要迅速上手SpringFramework和SpringBoot的入門級開發者，也適合想要深入提升Java開發能力的初級或中級開發者。

·21.5萬字

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“硬”核：硬件產品成功密碼

本書全面闡述了硬件產品經理的能力模型、知識結構和工作流程，并配有豐富的圖表、示例。本書在介紹硬件產品經理工作中涉及的三大業務板塊（產品準備、產品落地和產品運維）的具體事務時，依次從產品需求管理、規劃和定義、設計與研發、項目管理、上市、維護和退市等方面詳細闡述了硬件產品經理的實操細節，并給出了立項任務書、產品需求文檔、產品體驗報告、GTM（GoToMarket，上市）文檔、評審報告等的詳細撰寫方法。本書適合硬件行業的各層級產品經理、設計師、工程師、項目管理人員、市場營銷人員、銷售人員、電商從業者和采購人員學習和參考，也適合各類經營者、管理者和人力資源從業者閱讀和參考。

·21萬字

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AI時代的數據價值創造：從數據底座到大模型應用落地

本書旨在幫助數據行業的從業者在AI時代提升數據管理和數據技術認知水平，內容覆蓋數據價值創造的理論、技術和實踐。本書共8章。第1章回顧企業數據的發展歷史，并講解現代企業數據組織。第2章從多維度解析數據價值的創造路徑，包括從構建數字化決策、加速業務創新和推動AI變革等視角介紹數據價值創造的方法和成果。第3章系統講解數據管理的方法與技術，包括數據資產管理、數據資產運營、數據平臺架構的規劃及實踐案例。第4章講解數據要素價值化的路徑探索，包括數據要素在多行業的應用、基礎體系、可信數據流通技術及數據資產入表。第5章講解數據底座的技術與實踐，包括數據底座的架構要求、分布式存儲技術、分布式計算技術等，以及多種架構介紹。第6章講解數據與AI的融合，包括推薦系統、基于LLM的數據治理分析、數據標注等。第7章介紹企業AI應用的方法論與知識融合。第8章是數據領域技術趨勢與思考，包括數據技術的自主可控、開源技術的發展與挑戰、數據中臺的發展歷程與思考、數據編織技術的原理與展望。

·20.2萬字

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解決方案架構師修煉之道（原書第2版）

本書將帶你了解成為一名成功的解決方案架構師所需要了解的基本概念、設計原則和模式、架構考量以及相關的新技術。本書是一部深度解讀并實踐解決方案架構師這一角色的綜合性指南。書中不僅詳細介紹了設計支柱、高級設計模式、反模式以及現代軟件設計的云原生方面的知識，還闡述了解決方案架構師在不同層次的任務和責任——從技術架構設計的基本原則到實際項目中的難點突破，再到面對新興技術挑戰時的應對手段，都有著詳盡而實用的解說。同時，作者并未忽視那些在架構設計之外同樣至關重要的軟技能，如溝通協調、團隊領導力、創新能力，以及對于行業趨勢的敏銳度等，這些都是決定一位解決方案架構師能否在實踐中游刃有余、脫穎而出的關鍵品質。相較于第1版，第2版與時俱進地更新了大量前沿內容，特別是針對當前熱門的IT趨勢，如大數據架構、人工智能架構、物聯網架構等方面，進行了深度探討和案例解析。值得一提的是，本書還前瞻性地介紹了量子計算這一尖端領域，讓你有機會接觸未來可能重塑IT行業的關鍵技術趨勢，為你的職業發展鋪設更加寬廣的道路。

·29.3萬字

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數據安全與隱私計算（第3版）

本書分為三個部分，分別介紹了數據要素市場、數據安全和隱私計算。第一部分介紹了數據要素市場的基本情況，包括數據要素制度體系和數據要素市場發展；第二部分結合數字化轉型的背景，講述了多個具備代表性的數據安全理論及實踐框架、數據安全常見風險、數據安全保護最佳實踐、代表性行業數據安全實踐，以及數據安全技術原理、大模型與數據安全等內容；第三部分詳細講解了可信數據流通交易空間數據流通利用基礎設施、隱私計算技術原理、隱私保護大模型基礎設施等內容。本書可以作為高校學生、數據要素市場從業者、數據安全行業從業者的入門讀物，也可作為相關機構或組織進行數據要素市場流通體系建設實踐的參考指南。

·34.9萬字

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