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《一本書讀懂邊緣計算》圍繞以下幾個問題進行闡述：邊緣計算是什么、邊緣計算有什么應用、哪些公司在做邊緣計算、做得怎么樣。全書不僅介紹了邊緣計算的概念、產生背景、應用場景，介紹了邊緣計算的關鍵技術，邊緣計算的“朋友圈”和邊緣計算“玩家”，還分享了多位行業專家對邊緣計算的看法。《一本書讀懂邊緣計算》對邊緣計算相關知識概念進行通俗解讀，以滿足大眾對邊緣計算的認知需求。《一本書讀懂邊緣計算》適合各類對邊緣計算、物聯網、5G通信技術感興趣的讀者閱讀。

·10.8萬字

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工業互聯網平臺理論架構、評價方法與應用實踐

本書前期撰寫階段圍繞工業互聯網平臺當前的發展情況開展了廣泛調研和深入研究，全書從工業互聯網平臺的意義與現狀、建設與發展、應用與實施、展望與建議四個篇幅進行闡述。意義與現狀篇介紹了工業互聯網平臺的意義與價值、解析全球工業互聯網平臺戰略布局并分析我國工業互聯網平臺總體發展現狀；建設與發展篇介紹了工業互聯網平臺的功能架構與運行機理，詳細闡述了工業互聯網平臺的評價體系和發展指數；應用與實施篇從工業互聯網平臺應用實施指南、應用水平與績效評價、應用數據地圖三個方面對工業互聯網平臺在我國的落地應用實施現狀進行了詳細闡述；展望與建議篇給出了工業互聯網平臺創新發展的趨勢展望和具體的對策建議。本書重點闡述工業互聯網平臺的建設發展和應用實踐，為我國工業互聯網平臺建設、應用和推廣提供了有益借鑒。本書可作為各級政府、行業組織、科研院所、平臺服務商、工業企業等社會各界科學建設和應用工業互聯網平臺，構建工業互聯網平臺生態體系的重要參考書籍。

·8.8萬字

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多粒度信息融合與應用（信息融合技術叢書）

本書講述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度信息融合理論賴以發展的基礎理論，如Dempster-Shafer證據理論、Dezert-Smarandache理論、粗糙集理論、模糊集理論等；介紹了同/異鑒別框架下多粒度信息融合方法、猶豫模糊信度下的多粒度信息融合方法和多粒度信息折扣融合方法；給出了典型算例詳盡的融合流程，以及多粒度信息融合的典型應用，如多粒度行為識別等內容。全書理論體系完整，應用案例取舍適當。本書可供從事多粒度信息融合理論研究和工程應用的專業技術人員參考，也可作為高等院校相關專業本科高年級學生、研究生的參考書籍。

·10.3萬字

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Windows Server 2008操作系統項目教程

本書以建網、管網的任務為出發點，以工程項目為載體，按照項目導向的教學改革思路，注重項目設計，大量使用網絡拓撲圖，由淺入深、系統全面地介紹了WindowsServer2008的安裝、使用和各種網絡功能的實現。本書內容共分為4篇：系統安裝與環境設置篇、系統管理篇、網絡服務篇、網絡互聯與安全維護篇。其中，系統安裝與環境設置篇包括4個項目：認識網絡操作系統、安裝與規劃WindowsServer2008、安裝與配置Hyper-V服務器、部署與管理ActiveDirectory域服務環境；系統管理篇包括4個項目：管理用戶賬戶和組賬戶、管理文件系統與共享資源、配置與管理基本磁盤和動態磁盤、配置與管理打印服務器；網絡服務篇包括配置與管理DNS服務器、配置與管理DHCP服務器、配置與管理Web服務器和配置與管理FTP服務器及遠程桌面服務器；網絡互聯與安全維護篇包括配置與管理VPN和NAT服務器及安全管理WindowsServer2008等內容。本書適合作為高職高專院校計算機網絡技術專業的教材，也可作為從事計算機網絡工程設計、管理和維護的工程技術人員的參考用書，還可作為MCSE學習的指導用書。

·16.7萬字

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大學計算機基礎標準教程Windows 10+Office 2016（實戰微課版）

本書以實用、夠用為創作原則，以普及計算機使用方法為指導思想，在主流Windows10操作系統的基礎上，用通俗易懂的語言對計算機的基礎知識及基本應用進行詳細闡述。全書共9章，包括計算機的發展歷史、系統組成、硬件設備、Windows10的基本操作、個性化設置、文件與文件夾的管理、系統自帶工具的使用、三大辦公組件的使用、多媒體技術的應用、計算機網絡與信息安全、網絡新技術等。除了詳細的說明與操作外，還穿插了知識點撥注意事項動手練等版塊，以便讀者全面了解計算機的應用。本書結構合理、內容全面豐富、上手簡單，且能做到邊學邊練，可作為計算機入門讀者、計算機愛好者的參考工具書，也可作為高等院校廣大師生的學習用書，還可作為計算機培訓班的教學用書。

·9.9萬字

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測色與計算機配色（第3版）

本書對顏色的表示、顏色的測量、顏色的計算、顏色測量的儀器以及計算機配色的原理和實施方法都做了比較系統的論述，是染整工程、服裝工程等專業現代化管理的基礎知識。

·11.4萬字

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大學計算機基礎實驗指導

本書分成上下兩篇，上篇主要為基礎實驗，包括計算機組成、計算機常用軟件、計算機操作系統、計算機圖像處理、計算機短視頻制作、數據庫表建立與數據查詢、程序設計基礎實驗，認知與理解計算機系統和基本方法，培養學生基本信息素養；下篇為Office高級辦公篇，以Office2016的軟件應用為基礎，包括Word文檔基本編輯排版技術、表格及圖文混排、長文檔編輯處理、郵件合并、Word與Excel協同使用、Excel數據錄入編輯、Excel數據公式及函數計算、數據分析與數據圖形化、PowerPoint演示文稿的設計與制作、PowerPoint放映設置等內容，涵蓋全國計算機等級考試MSOffice高級應用與設計（科目65）的所有內容，訓練學生計算機高級辦公的基本技能。

·11.8萬字

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大話機器學習：原理|算法|建模|代碼30講

本書是作者多年在數據智能領域中利用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結。出于回歸事物本質，規律性、系統性地思考問題理論為實踐服務并且反過來充實理論，為更多人服務的想法和初心，本書系統地闡述了機器學習理論和工程方法論，并結合實際商業場景落地。全書分為3部分。第1部分是機器學習的數學理論理解，這部分不是對于機器學習數學理論的嚴謹推導和證明，更多是對于理論背后的到底是什么，為什么要這樣做的通俗理解。盡可能通過對應到日常生活中的現象來進行講述。第2部分是機器學習模型、方法及本質，這一部分針對機器學習的方法論及具體的處理過程進行闡述。涉及數據準備、異常值的檢測和處理、特征的處理、典型模型的介紹、代價函數、激活函數及模型性能評價等，是本書的核心內容。我們學習知識的主要目的是解決問題，特別是對于企業的從業人員，對在商業實戰環境中出現的問題，希望通過機器學習的方式來更好地解決。第3部分是機器學習實例展示。

·17.3萬字

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云計算通俗講義（第4版）

本書力求簡明扼要地闡述云計算的基本概念，讓非IT專業人士也能輕松看懂這一人人都能接觸（以后程度會更深）的事物——云計算。本書遵循一條由感性到理性、由淺入深的主線：首先以情景描述的方式，讓外行也能對云計算產生感性認識；然后從計算機的基礎知識講起，逐步引出云計算的概念，使讀者產生理性認識；接著介紹宏觀模型和微觀技術，讓讀者更深入地理解云計算；最后介紹OpenStack并精心設計3個云計算的實戰案例，讓讀者了解組建云系統的過程。本書的此次版本更新力求讓本書內容越來越“有深度”，剔除了次要技術的講解，深入虛擬化技術的“內部”，精心設計了若干虛擬化實戰案例，使讀者對各種虛擬化技術的理解更深入。

·10.6萬字

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AI提示工程：基礎 ·應用·實例

本書旨在探討AI提示工程（通常簡稱提示工程或Prompt工程）在各領域的應用。大語言模型是人工智能領域的重要成果，在自然語言處理和生成任務中發揮著重要的作用。讀者通過深入了解和應用提示工程，能充分挖掘和利用大語言模型的潛力，提升效率、促進創新，并解決實際問題。本書涵蓋人工智能發展歷程，提示工程的概念和設計原則、策略和技巧、不同領域的典型應用，以及數據分析與挖掘領域的應用。本書旨在以通俗易懂的方式呈現復雜概念和技術，并通過案例和實踐指導，幫助讀者掌握和應用提示工程，以取得更好的成果。

·7.2萬字

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圖計算與推薦系統

這是一本全面講解圖計算、知識圖譜及其在推薦系統領域應用的專著，為讀者基于神經網絡構建推薦系統提供了詳細指導，是作者在相關領域10余年經驗的總結。掌握本書內容，讀者可開發出能處理多模態數據的推薦算法系統，提供更豐富和準確的推薦體驗。本書主要內容分為兩篇。第一篇圖數據以及圖模型（第1~3章）對圖數據、圖神經網絡、知識圖譜的基礎知識進行了梳理，幫助讀者掌握著3項技術的關鍵原理與算法，為后面的學習打下基礎。第二篇推薦系統（第4~9章）首先介紹了推薦系統的架構，包括邏輯架構、技術架構和數據建模，以及基于GNN的推薦系統架構；然后詳細講解了如何基于GNN構建推薦系統，以及基于圖的推薦算法；再接著講解了知識圖譜在推薦系統中的應用以及相關的算法模型；最后，探討了推薦系統領域當前的熱點問題、研究方向以及工業級推薦系統領域的核心難題。本書注重實戰，故理論知識簡練且極具針對性，包含大量實戰案例，圖文并茂，易于閱讀。

·11.6萬字

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視覺計算與圖像復原

本書主要闡述了包含視覺計算和圖像預處理兩部分，從視覺感知機理、視覺顏色和輪廓編碼等內容，到圖像感知計算和預處理內容，選題具有一定的新穎性。在內容方面具有獨特性，內容均為近幾年的學術研究成果，部分內容已發表并被國內外同行引用，針對智能計算相關的算法和關鍵技術進行深入闡述，具有一定是實際價值。全書內容較為豐富，既有大量的基礎理論和分析，又列出了翔實生動的實例，可作為信息領域的研究人員、工程技術人員以及相關專業本科生、研究生的參考書。

·6萬字

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01改變世界：計算機原理趣談

本書系統地介紹了計算機的組成與基本運行原理；從最底層的電路設計開始，層層揭秘了計算機軟、硬件的實現邏輯。本書分為5章，依次從硬件、軟件、網絡、編程和應用方面切入，使用通俗的語言和豐富的圖解，幫助讀者高效地理解計算機的知識。本書深入淺出，既可作為高等院校計算機相關專業的參考讀物，也可作為計算機相關從業人員和計算機業余愛好者的入門科普讀物。

·11萬字

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從跨界到專精：T型產品經理的自我修煉

本書通過大量實際案例，深入介紹了互聯網行業產品經理的現狀，旨在站在市場角度論述產品經理的成長，通過采訪、描述展示產品經理們的生活現狀和心理狀態，給尚未成為產品經理或剛剛步入此行業的新人們展現真實的產品經理工作及生活面貌，預測行業未來動向，激發新人們對該行業的興趣。

·10萬字

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優化理論與實用算法

本書深入地介紹了實用算法優化的相關內容，講述了解決各種問題的計算方法，包括搜索高維空間、處理存在多個競爭目標的問題以及兼顧指標中的不確定性。全書主要涵蓋以下主題：多維導數及其生成，局部下降和一階、二階方法，將隨機性引入優化過程的隨機方法，目標函數和約束都為線性時的線性約束優化，基于種群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型進行優化的方法，不確定性下的優化，不確定性傳播，表達式優化，多學科優化。附錄簡要介紹了本書使用的Julia編程語言、評估算法性能的測試函數、與導數和優化方法相關的數學概念。本書適合高等院校數學、統計學、計算機科學等專業的本科生和研究生學習，也可用作相關領域的參考資料。

·14.5萬字

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跟我一起學機器學習

本書系統地闡述機器學習中常見的幾類模型，包括模型的思想、原理及實現細節等。同時，本書還結合了當前熱門的機器學習框架Sklearn，對書中所涉及的模型進行用法上詳細講解。全書共10章，第1章介紹機器學習開發環境的配置；第2章講解線性回歸模型的基本原理、回歸模型中常見的幾種評價指標，以及用于有監督模型訓練的梯度下降算法；第3章介紹邏輯回歸模型的基本原理和分類模型中常見的幾種評價指標；第4章介紹模型的改善與泛化，包括特征標準化、如何避免過擬合及如何進行模型選擇等；第5章講解K最近鄰分類算法的基本原理及kd樹的構造與搜索；第6章介紹樸素貝葉斯算法的基本原理；第7章介紹幾種常見的文本特征提取方法，包括詞袋模型和TF-IDF等；第8章講解決策樹的基本原理，包括幾種經典的決策樹生成算法和集成模型；第9章介紹支持向量機的基本原理與求解過程；第10章介紹幾種經典的聚類算法及相應的評價指標計算方法。

·11.8萬字

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計算機網絡基礎與應用（學習指南）

為滿足讀者對計算機網絡基礎知識與網絡系統集成技術學習的需要，注重理論聯系實際，突出計算機網絡技術的基本技能操作和實用性。全書分為四篇，分別為基礎篇、組網篇、用網篇和技能篇，以懂得計算機網絡基礎知識為核心，會組建簡單中小型局域網、會使用網絡，會簡單管理網絡，即“一懂三會”。主要內容包括計算機網絡基本概念、數據通信基礎知識、計算機網絡的體系結構、傳輸介質與綜合布線基礎、局域網技術、Internet基礎、廣域網基礎知識、傳輸控制協議、Internet網絡應用、計算機網絡安全和下一代網絡技術。

·18萬字

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大學計算機基礎實踐教程

本書是與主教材《大學計算機基礎》（陸月然主編，中國鐵道出版社出版）配套的實踐教材。全書分為3個模塊8個單元，主要內容包括：計算機操作入門、Windows應用基礎、Word2010應用、Excel2010應用、PowerPoint2010應用、網絡連接、瀏覽與搜索、電子郵件等內容。本書適合作為高等教育計算機公共課程的教材，也可作為信息社會計算機能力培養及提高的培訓教材。

·9.8萬字

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細說機器學習：從理論到實踐

《細說機器學習：從理論到實踐》從數學知識入手，詳盡細致地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架，并以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：第一篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特征工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，并結合大量示例幫助讀者輕松入門。第二篇為算法應用，涵蓋機器學習最重要與高頻使用的模型，包括K-Means聚類、K最近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個算法的原理，還提供大量注釋詳盡的代碼示例，使這些算法變得直觀易懂。第三篇為拓展應用，包括集成學習、深度學習框架TensorFlow與PyTorch入門、卷積網絡、激活函數以及模型微調與項目實戰。本篇內容更加前沿與高級，帶領讀者跨過機器學習的門檻，進行真實項目的實踐與部署。《細說機器學習：從理論到實踐》內容豐富、系統且實用，大量相關代碼示例貼近實戰，能夠為讀者學習機器學習打下扎實的基礎，并真正掌握運用這些知識與算法解決實際問題的技能。適合機器學習入門者、大學生、人工智能從業者，以及各行業技術人員和科研人員使用，也可作為培訓機構和大專院校人工智能課程的教學用書。

·17.6萬字

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正則化對偶模型研究及在圖像重構中的應用

本書闡述正則化對偶模型研究及在圖像重構中的應用，主要內容包括迫近算子基本原理，正則化對偶模型基本原理，正則化原始—對偶模型基本原理，以及迫近算子、正則化對偶模型、正則化原始—對偶模型在圖像重構中的應用。本書可作為計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、工業、醫學圖像處理及人工智能等專業高年級本科生、研究生的教材和參考書，也可作為相關領域教師、科研人員、醫學工作者和工程技術人員等的參考書。

·7.6萬字

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一本書讀懂邊緣計算