捕鱼机刀怎么用

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。

·12.1萬字

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機器學習實戰

機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據并從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基于樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，并能將其運用于一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

·18.2萬字

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精解Windows 10

本書全面深入講解Windows10操作系統的使用方法，全書共計14章，包括：Windows10操作系統的變革；Modern2.0界面的體驗以及Cortana；傳統桌面下的改進功能；全新MicrosoftEdge瀏覽器；安裝操作系統的方式和方法；存儲管理；文件系統；虛擬化；Windows云網絡；常規設置；備份與還原；性能原理和帳戶管理；操作系統安全與管理；操作系統故障的解決方案。

·15.4萬字

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操作系統（第四版）

本書為普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，是在《操作系統（第三版）》的基礎上修訂而成的。與前三版相比，第四版在結構、內容上都作了增刪、調整和修改。全書內容共五部分：背景知識，內容包括引論和操作系統的硬件環境；進程，內容包括進程與進程管理、進程同步與通信；存儲管理，內容包括存儲器管理和虛擬存儲器管理；文件和輸入/輸出管理，內容包括用戶接口管理、文件管理和設備管理；網絡與分布式系統，內容包括網絡服務器與分布式系統。本書以Linux操作系統為例，具體分析了當代操作系統的設計思想和實現技術。本書內容豐富，結構清晰，突出基礎，注重應用，強調理論與實踐相結合，適合作為普通高等院校計算機及相關專業的教材，也可供計算機愛好者自學使用，對于從事計算機應用和開發的技術人員也具有一定的參考價值。

·26.1萬字

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主板維修精華秘籍

本書共分為5章。第1章介紹了主板維修的基礎知識，第2章重點介紹了主板的工作時序，然后把工作時序細分開來，從上電、供電產生、時鐘信號、復位信號的產生，分節進行了詳細的敘述。第3章是主板電路原理。第4章是主板維修思路、方法經驗介紹。第5章是各種經典的維修實例，結合前面幾個部分的闡述，加深印象。以理論引導實踐，以實踐佐證理論。

·9萬字

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PyTorch深度學習實戰

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用PyTorch創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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數據要素價值化藍圖：全景、認知與路徑

本書內容分為五篇。第一篇從數據要素的基本概念和發展歷程入手，幫助讀者建立對數據要素的初步認知，并在此基礎上探索與數據要素相關的政策導向和環境，了解數據在當今社會中的地位和影響。第二篇詳細闡述如何實現數據要素價值化，具體包括數據資產管理、數據治理與確權、數據資產評估與定價等多個方面，還介紹了數據資源入表，數據監管、合規與安全，數據資產的交易等知識。第三篇重點介紹公共數據要素基本知識和公共數據要素價值藍圖。第四篇介紹產業數據要素基本知識和產業數據要素價值藍圖。第五篇介紹個人數據要素基本知識和個人數據要素價值藍圖。

·20.8萬字

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Photoshop 2024從入門到精通

《Photoshop2024從入門到精通》是零基礎讀者學習Photoshop的參考用書。通過本書，讀者可從零開始認識Photoshop，了解其主界面、術語和概念，學會使用基本工具，包括圖層、選區、填充、蒙版、圖層樣式、智能對象、混合模式、調色命令、摳圖、濾鏡等。本書內容詳實、條理清晰，敘述嚴謹而不失生動。同時，本書提供了一系列精彩案例，讀者可邊學邊練，充分結合理論與實踐。本書將知識系統化并進行綜合應用，通過基本理論讓讀者了解原理，通過基本操作讓讀者學會軟件使用技巧，通過案例實戰讓讀者靈活掌握軟件用法，幫助讀者高效地完成軟件學習并學有所成、學有所用。《Photoshop2024從入門到精通》可作為Photoshop入門自學參考用書，也可作為高校或培訓機構的教學參考用書。

·11.6萬字

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3D Max/Vary效果圖實力表現標準教程

本書根據筆者多年積累的建筑效果圖制作教學和創作經驗，深入地講解了建筑效果圖表現技法。全書分為6章所有案例均使用3dsMax9和VRay1.5版本制作，建議讀者使用相應版本的軟件進行學習。

·4.3萬字

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ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化

這是一本系統梳理并深入解析ChatGPT核心技術、算法實現、工作原理、訓練方法的著作，也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：ChatGPT的工作流程和技術棧；ChatGPT的工作原理和算法實現；基于Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理；強化學習的基礎知識；提示學習與大模型涌現出的上下文學習、思維鏈；大模型的訓練方法及常見的分布式訓練框架；基于人工反饋的強化學習整體框架；從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓練過程。本書集理論、實戰和產業應用于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發或使用其他大模型，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·13.2萬字

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實戰Python網絡爬蟲

本書從原理到實踐，循序漸進地講述了使用Python開發網絡爬蟲的核心技術。全書從邏輯上可分為基礎篇、實戰篇和爬蟲框架篇三部分。基礎篇主要介紹了編寫網絡爬蟲所需的基礎知識，包括網站分析、數據抓取、數據清洗和數據入庫。網站分析講述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具對網站做全面分析；數據抓取介紹了Python爬蟲模塊Urllib和Requests的基礎知識；數據清洗主要介紹字符串操作、正則和BeautifulSoup的使用；數據入庫講述了MySQL和MongoDB的操作，通過ORM框架SQLAlchemy實現數據持久化，進行企業級開發。實戰篇深入講解了分布式爬蟲、爬蟲軟件的開發、12306搶票程序和微博爬取等。框架篇主要講述流行的爬蟲框架Scrapy，并以Scrapy與Selenium、Splash、Redis結合的項目案例，讓讀者深層次了解Scrapy的使用。此外，本書還介紹了爬蟲的上線部署、如何自己動手開發一款爬蟲框架、反爬蟲技術的解決方案等內容。本書使用Python3.X編寫，技術先進，項目豐富，適合欲從事爬蟲工程師和數據分析師崗位的初學者、大學生和研究生使用，也很適合有一些網絡爬蟲編寫經驗，但希望更加全面、深入理解Python爬蟲的開發人員使用。

·16.2萬字

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計算機數學：算法基礎線性代數與圖論

本書針對計算機相關專業對數學課程的需求編寫而成，共分為6章，詳細講述了包括算法基礎、向量與矩陣、圖形變換的矩陣方法、線性方程組、圖與網絡分析、樹、MATLAB入門等內容。本書在內容的選取上遵循“應用導向，必需夠用”的原則，以計算機圖形變換實現、Google網站排名算法、網絡分析中的最短路算法、最小連接算法、數據挖掘中的決策樹算法等為應用背景，重點介紹了工科學科中不可缺少的數學工具——向量、矩陣和線性方程組，充分體現了為計算機相關專業服務的理念。本書可作為高等院校計算機相關專業的數學教材，也可供工科技術人員參考。

·9.1萬字

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Linux設備驅動開發詳解：基于最新的Linux4.0內核

對于嵌入式工程師來說，進入更高階段后，學linux設備驅動開發無疑是職業生涯的一次“重生”。這是因為linux設備驅動開發不僅僅涉及作系統的轉換，開發方式的轉換，更重要的是思維上的轉變。對于linux這樣一個復雜系統，如何從復雜的代碼中抓住設備驅動開發的關鍵是任何一個linux設備驅動開發者入門時需要面對的挑戰。除了知識、工具之外，往往還需要思路上的指導。宋寶華編著的linux設備驅動開發詳解不但幫助linux設備驅動開發的初學者厘清必要的概念，還從具體的實例、設備驅動開發的指導原則循序漸進地引導讀者漸入學佳境。為了讓讀者能夠達到linux設備驅動開發的至臻境界，作者更是從軟件工程的角度抽象出設備驅動開發的一般思想。毫無疑問，本書將成為讀者學unux設備驅動開發過程中的一座“燈塔”。

·25.3萬字

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Python深度學習

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦·肖萊（Franc?oisChollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

·15.7萬字

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實戰圖解MACD波段交易技術

本書以MACD為核心，從實戰的角度出發，由淺入深，并配以現實案例，詳細介紹了MACD在實戰中的具體應用，并且每章還配有本章相關內容的實戰自我訓練的內容，目的就是讓讀者在學習的同時能夠及時的進行實踐和應用。本書從MACD實戰準備到交易策略與實戰技巧，再從如何根據MACD尋找股票的買賣點，到MACD指標背離時的實戰技巧，MACD與波浪理論、K線、均線、籌碼分布等理論的綜合實戰技巧，以及如何通過MACD指標尋找主力蹤跡，以實現與莊共舞，共同獲利。同時，本書還介紹了如何通過MACD指標尋找黑馬股的方法，以期使讀者通過本書的閱讀，能夠真正達到學以致用，以及通過學習從而實現股市獲利的最終目的。

·9.4萬字

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剪映：短視頻剪輯/字幕/動畫/AI從新手到高手（手機版+電腦版）

本書以剪映App短視頻剪輯軟件為基礎，結合大量的實例講解和教學視頻演示，幫助讀者快速提升短視頻的創作能力。全書分為2篇，共13章。第1~4章為新手篇，主要介紹剪映App和剪映專業版的工作界面與功能設計，以及素材采集與整理、制作短視頻字幕、音頻的基本編輯等內容；第5~13章為高手篇，從畫面、運動、轉場、聲音、調色、特效、畫面合成等設計維度，結合剪映專業版和AI自動化剪輯等內容，幫助讀者構建系統的剪輯思維。從第2章開始，每章設置了“1分鐘剪輯實戰”板塊，第2章~第11章設置了“創作技法”板塊，旨在幫助讀者掌握剪輯技巧，成為剪輯高手。

·6.8萬字

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精益數據分析

本書圍繞精益創業展開討論，融合了精益創業法、客戶開發、商業模式畫布和敏捷持續集成的精華。本書匯聚了100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。

·21.6萬字

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Python數據結構與算法分析（第2版）

了解數據結構與算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與算法。本書是用Python描述數據結構與算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

·13.9萬字

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深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實現、應用4個維度詳細講解圖神經網絡的著作，在圖神經網絡領域具有重大的意義。本書作者是圖神經網絡領域的資深技術專家，作者所在的公司極驗也是該領域的領先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經驗的總結，內容系統、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學術界和企業界的領軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數據、卷積神經網絡以及表示學習等基礎知識，是閱讀本書的預備知識；第5～6章從理論的角度出發，講解了圖信號處理和圖卷積神經網絡，深入剖析了圖卷積神經網絡的性質，并提供了GCN實現節點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經網絡的各種變體及范式、圖分類機制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學習；第10章介紹了圖神經網絡的最新研究和應用。

·8.9萬字

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機器學習編程：從編碼到深度學習

本書從一個完全不了解機器學習的程序員的視角出發，通過一系列生動有趣的具體應用實例，運用詼諧的語言以循序漸進的方式比較系統地介紹機器學習的本質思想、基本理論和重要算法，比較細致地剖析線性模型、感知機模型、淺層神經網絡、深度神經網絡的設計原理與編程方法，引導讀者親自動手從零開始打造和完善機器學習的底層代碼，逐步消除對機器學習算法原理的認知盲點，讓廣大初學者能夠較為輕松地掌握機器學習和深度學習的基本理論和編程技術。本書是從零基礎初學者的思維角度編寫的，適合作為智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術以及相關專業的本科生或研究生的機器學習入門教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

·15.6萬字

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