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Thisbookismeantfordeveloperswithastatisticalbackgroundwhowanttoworkwithneuralnetworks.ThoughwewillbeusingTensorFlowastheunderlyinglibraryforneuralnetworks,bookcanbeusedasagenericresourcetobridgethegapbetweenthemathandtheimplementationofdeeplearning.IfyouhavesomeunderstandingofTensorflowandPythonandwanttolearnwhathappensatalevellowerthantheplainAPIsyntax,thisbookisforyou.

·3.7萬字

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算力經濟：從超級計算到云計算

算力、數據、AI已經成為驅動當今社會技術發展的三架馬車，而算力也從傳統的超級計算向云超算的方向發展。本書旨在探討當前超級計算與云計算的融合而給算力帶來的新的發展，介紹當前在算力領域的一些實踐和探索，從理論到工程，幫助讀者了解超級計算的關鍵技術與未來發展，從而更好地應用和發展高性能技術。

·10.4萬字

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算力芯片：高性能CPU/GPU/NPU微架構分析

本書介紹了超級計算機算力和AI算力的異同，從CPU流水線開始，描述主要的眾核處理器架構和功能部件設計。在GPU和NPU等加速器部分，介紹了GPU為何能從單純的圖形任務處理器變成通用處理器。GPU在設計邏輯、存儲體系、線程管理，以及面向AI的張量處理器方面成為最近幾年全世界科技行業最矚目的明星。本書對華為等廠商推出的NPU芯片設計也做了架構描述，回顧了近20年來主流的CPU、GPU芯片架構的特點，介紹了存儲與互連總線技術，即大模型專用AI超級計算機的中樞核心。

·29.3萬字

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智能數據分析：入門、實戰與平臺構建

本書將以智能數據分析為主線，分三個部分進行介紹：第一部分將通過對數據分析發展歷程及趨勢的介紹，讓讀者通過淺顯易懂的方式快速了解數據智能分析及其發展趨勢；第二部分將詳細講述筆者通過經驗總結的數據智能分析的思路、方法與技巧，幫讀者在腦中建立起清晰的智能分析思路及分析體系；第三部分將通過各行業案例的介紹，側重說明企業數據智能分析的價值體現。

·12.4萬字

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計算機組成原理與接口技術：基于MIPS架構實驗教程（第2版）

本書配合《計算機組成原理與接口技術——基于MIPS架構》一書而編寫，特點是以實驗為主，在簡要介紹基本原理的基礎上，詳細地闡述了各個實驗設計、實現等具體過程。本書實驗內容分為三部分：MIPS匯編程序設計、基于FPGA的原型計算機系統設計以及基于IP核的嵌入式計算機系統設計。本書介紹了MIPS模擬器QtSpim、Mars，XilinxFPGA開發套件Vivado、SDK等開發工具的使用，并通過一個個具體實驗案例，幫助讀者在掌握基本原理的基礎上，動手實踐計算機軟硬件接口技術。同時，本書還在各類實驗案例基礎上設置了不同難易程度的實驗任務及思考題，可以滿足不同層次的學習需求。

·12萬字

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利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

·15萬字

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Nagios Core Administrators Cookbook

ThisbookiswritteninCookbookstyle,beginningwithrecipesbasedonbasicstructurewhichgraduallyprogressestowardsusingNagiosCoreasamonitoringframework.ThisbookisforSystemAdministratorswhoarelookingforrecipestohelpthemdealwithadvancednetworkmonitoringissueswithNagiosCore.

·8.6萬字

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大數據偵查

本書緊扣“大數據”這一時代主題，著眼于偵查領域大數據運用在法律研究方面的空白，構建起包括思維、模式、方法等全方位的大數據偵查體系，同時對大數據偵查可能產生的法律問題進行探討，為偵查實務中大數據的運用提供方法、法律理論及程序上的指導。

·13.5萬字

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Access 2010數據庫技術及應用實訓教程

本書基于Access2010數據庫程序設計課程的知識點進行編寫，同時，本書的知識點內容與全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）基本同步。本書主要內容有創建和設計表、創建和設計查詢、創建和設計窗體、創建和設計報表、設計和創建宏、模塊與VBA等。本書凝聚了編寫人員的教學經驗和心得，編者系多年參與一線教學的教師，具有豐富的教學和培訓經驗。本書適合各類高等院校各專業使用，也適合作為全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）的備考用書。

·10萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現

本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數據和云計算）之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

·21.5萬字

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檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用

《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》主要介紹了深度學習在互聯網核心的三大類業務（搜索、廣告、推薦系統）檢索系統中的應用。書中詳細講述了檢索匹配的理論、演進歷史，以及在業務中落地一個基于深度學習算法模型的全流程技能，包括業務問題建模、樣本準備、特征抽取、模型訓練和預測等，并提供了相應的代碼。《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》共11章，分為四大部分。第1部分（第1~2章）介紹了深度學習的相關理論知識；第2部分（第3~6章）介紹了業務中如何上線一個深度學習模型，包括標簽拼接、特征抽取、模型訓練和預測等流程，采用單機實現；第3部分（第7~9章）介紹了檢索算法基本理論以及演進歷史，并以業內應用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進行了詳細理論解析和代碼實現；第4部分（第10~11章）介紹了如何將單機訓練模式改造為分布式訓練模式，以加快模型的訓練速度，從而應對具有海量樣本的業務場景。

·8.5萬字

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大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用

在Web文本挖掘、網絡信息智能分析與大數據技術不斷發展的背景下，作為網絡中的一種流式資源，Web新聞的數量正呈現爆炸式的增長態勢，而產生這種情形的根源是社會上不斷發生突發事件。針對Web新聞所具有的多維特征，研究大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，是一個具有實際意義的研究方向。通過研究話題檢測與跟蹤關鍵技術相關的文獻，筆者研究并應用了大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，同時提出了基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術、基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術，以及基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術。本書可作為大數據相關專業研究生的參考書，也可作為大數據分析與挖掘相關科研工作人員的參考書。

·6.3萬字

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計算機應用基礎（微課版）

本書共有6章，內容包括計算機基礎知識，Windows7操作系統，Word2010文檔排版，Excel2010電子表格，PowerPoint2010演示文稿，計算機網絡基礎.。各章內容豐富全面，操作步驟詳細，圖文并茂，便于教學與自學。

·14.4萬字

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機器視覺原理與案例詳解

本書結合智能制造的發展方向，將機器視覺的理論知識與生產實際相結合，通過典型案例詳細講解機器視覺的基礎原理及其實現過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構成、硬件選型、圖像處理技術、缺陷檢測技術、模式識別技術、尺寸測量技術、目標定位技術、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎及實戰、機器視覺軟件In-Sight基礎及實戰。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學者學習或參考，還可作為高等院校相關專業、企業相應崗位的培訓教材。

·8.8萬字

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企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業大數據系統的前期準備工作，包括如何構建企業大數據處理系統的軟件環境和集群環境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監控系統。

·8萬字

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Oracle高性能自動化運維

本書共10章，分為三篇：基礎篇、優化篇、方法篇。基礎篇（第1～4章）主要介紹了Linux環境下Oracle內存體系架構的組成和功能，同時對Oracle日志與回滾段內容進行了講解，在幫助讀者深入理解Oracle知識體系的同時，為后續數據庫優化及備份恢復打下基礎。優化篇（第5～6章）主要介紹了OracleSQL優化的原理和思想，并結合CBO優化器對Oracle優化進行探索。其中，SQL優化原理和思想是CBO優化的基礎，將兩者結合即可提供Oracle數據庫優化參考。方法篇（第7～10章）主要講解了Oracle備份恢復的原理，以及如何制訂符合自身數據庫特點的Oracle備份恢復計劃。同時，結合自動化運維管理系統、自動化歷史分析系統及自動化實時監控系統對數據庫自動化運維進行實踐，幫助數據庫維護人員從大量重復煩瑣的運維工作中解放出來，實現高效率、自動化的數據庫管理。

·8.6萬字

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新編大學計算機應用基礎上機實驗指導（微課版）

本書是與左浩主編的《新編大學計算機應用基礎（Windows7+office10）（微課版）》配套使用的上機實踐指導教材，主要內容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網應用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設計，訓練學生的實踐能力。

·10.9萬字

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算法設計與分析

為了便于讀者進行系統學習、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進行劃分，每一章都引入了若干個經典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內容包括：算法設計基礎、算法效率分析基礎、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動態規劃、隨機算法。本書非常注重教材的可讀性和實用性，以問題分析→模型設計→算法設計描述→算法分析為技術線路，幫助讀者迅速掌握算法設計要點，規范算法設計、分析及實現的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養讀者的抽象設計能力，算法設計模塊用于提高讀者運用計算機求解問題的能力，算法分析模塊用于幫助讀者運行用數學工具對算法進行客觀分析。同時，本書編寫時也考慮到初學者所面臨的困難，在算法設計與描述中，刻意增加了基于源代碼的程序設計與實現環節，從而全方位地幫助讀者提高算法設計與分析實踐能力和理論水平。

·9.4萬字

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計算機視覺與深度學習實戰：以MATLAB、Python為工具

本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用，涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事，必先利其器，本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材，并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行，讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容，并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

·14萬字

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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的數據結構與算法，并結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習，讀者將掌握22種高級數據結構、7種動態規劃算法、5種動態規劃優化技巧，以及5種網絡流算法，并熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計8章。第1章講解實用數據結構，包括并查集、優先隊列；第2章講解區間信息維護與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀數組、線段樹和分塊；第3章講解字符串處理，包括字典樹、AC自動機和后綴數組；第4章講解樹上操作問題，包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹；第5章講解各種平衡二叉樹，包括Treap、伸展樹和SBT；第6章講解數據結構進階，包括KD樹、左偏樹、跳躍表、樹套樹和可持久化數據結構；第7章講解動態規劃及其優化，包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法；第8章講解網絡流問題，包括常用網絡流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費用最大流。本書對每個算法都進行詳細圖解并搭配競賽實例，重點講解如何分析問題、優化算法，以期讀者在短時間內掌握該算法并進行刷題實戰。

·20.6萬字

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