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本书是《LabVIEW虚拟仪器项目发与管理》的升级版,共22章,包括基础知识、虚拟仪器项目 发方法以及项目管理和实践。第1~6章为基础知识,主要讲解LabVIEW程序前面板设计、数据结构、程 序框图、函数和错误处理等内容;第7~19章主要讲解虚拟仪器项目发方法,包括用于实际项目发的 单循环和多循环程序框架、程序用户界面扩展、数据类型扩展、代码和程序结构扩展、数据存储、数据库 和面向对象发技术、网络通信、信号与传感器、数据采集和滤波等数字信号处理相关的内容;第20~22 章主要讲解项目管理和实践,包括项目管理理论和一些对实际项目发的经验总结,同时提供几个实际 的工程案例作为参考。本书力求面向实际工程项目发,并配有实际工程实例源码和相关参考资料。 本书可作为LabVIEW虚拟仪器项目发和管理人员的技术参考书,也可作为计算机、虚拟仪器

全面介绍了来自统计分析、机器学习、人工智能等领域的多种数据分析算法,在讲解与之相关的 R代码时,还讨论了这些算法的原理、优缺与适用背景。本书按照由易到难的原则组织章节主题,读者将获得*好的阅读体验。


本书是作者近十年来在重大装备设计领域研究成果的系统总结,侧重设计知识智能处理、概念设计智能求解和设计参数智能优化,包含很多具有很强工程背景的算例。

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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、*实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的口变得兼容 使用代理模式保障口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型 视图 控制器模式将逻辑从用户界面解耦


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选择本书的3大理由: 知名作者何宾老师**力作,凝结了何宾老师多年工程设计、教学经验和创作的心血。 系统介绍了Xilinx新一代集成发环境Vivado2014.3的设计方法、设计流程和具体实现,工程实用性强。 本书理论与应用并重,将Xilinx**的设计理论贯穿在具体的设计实现中。

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首本介绍精益设计理念的著作 精益思想袖埃里克·莱斯作序推荐 众多世界知名的企业家一致好评 精益设计方法是为网络时代量身打造的交互设计方法!该方法源于精益思想和敏捷理念,涵盖了流程、协作、管理等各个方面,提倡设计团队应专注于用户体验而非*终交付,让设计更贴近开发过程,让设计团队实现有效的沟通。 《精益设计》让你的设计团队贡献更多的力量,让团队成员间能够高效合作,让用户体验日益完美!

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《从企业级发到云原生微服务:Spring Boot实战》以Spring 5.2和Spring Boot 2.2为基础,内容由浅深,适合各个级别的读者学习。 无论是简单的技术,还是复杂的技术,都配有实战案例,系统地讲解在日常企业级发和微服务发中面临的大部分的问题。

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本书适合人群: 互联网行业数据分析人员 :通过阅读本书,可以把学到的知识直运用到生产实践中。 互联网产品运营人员 :通过阅读本书,可以了解数据分析团队一般是如何支持产品运营人员的,以及数据分析团队能帮助产品运营人员干什么,产品运营人员将来可以更好地给数据分析团队提出分析需求。 统计专业高校生 :本书可以作为行业实践案例教材,在学习书本知识的同时更好地了解实际情况,亲自动手行实践,提高实战能力。 其他行业数据分析人员 :可以了解互联网行业是如何行数据分析和模型发的,相互交流和学习。 致力于数据分析工作的爱好者 :本书可以作为数据分析从业人员相互交流、沟通的桥梁。 R语言爱好者 :R语言的应用渗透到生产实践的方方面面,本书既讲解互联网电商实际项目,又是R语言交流的平台。

基础设施即代码是一种基于软件发实践的基础设施自动化方法,强调系统及其配置的日常置备和变更具有一致性和可重复性,已经在亚马逊、谷歌、Facebook等IT系统本身就是业务的严苛环境中得到了验证。本书由来自ThoughtWorks的Kief Morris执笔,旨在解释如何有效使用DevOps运动创的原则、实践和模式来管理云时代的IT基础设施。书中内容分为基础、模式和实践三个部分,涵盖用来实施基础设施即代码的各种工具和技术、使用这些工具的模式以及正常运作的实践,适合系统管理员、基础设施工程师、团队领导和架构师阅读。※ 审视组织在采用新一代基础设施技术时跌的陷阱※ 理解动态基础设施平台的能力和服务模型※ 了解提供、置备和配置核心基础设施资源的工具※ 探索用于管理动态基础设施的服务和工具※ 学习置备服务器、构建服务器模板和更新运行中服务器的特定

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本书为软件工程师和数据科学家而编写,书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容:在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改结果质量使用深度学习行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络(RNTN)以取得比标准词嵌更好的效果识别循环神经网络(RNN)适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂,强调实际案例,适合广大的机器学习从业者和爱好者门与实践。

概率推理是机器学习的核心方法之一,本书旨在向程序员,特别是Scala发人员揭概率建模的神秘面纱,以帮助程序员们高效地使用概率编程系统。 借助概率编程系统,通过应用特定的算法,你的程序可以确定不同结论的概率。这意味着你可以预测未来事件,如销售趋势、计算机系统故障、试验结果和其他许多重要的关注。本书的主要内容● 概率建模门● 用Figaro 编写概率程序● 构建贝叶斯网络● 预测产品生命周期● 决策算法本书使用的Figaro概率编程语言是Scala库,这使得概率编程模型更容易与Java虚拟机应用集成。同时,Figaro具备了目前概率编程系统中非常广泛的表现特征和推理算法。Figaro还是一个源GitHub项目,全新版本号为3.3。

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1.本书由周爱民老师倾情作序,美团技术总监赵强、搜狐高级技术经理邵充、Facebook软件工程师邓凌飞、ofo前端架构师代学辉联袂力荐。 2.本书系统、全面地介绍了前端工程体系的各个环节,包括设计要和实践经验。全书分为7章,分别包括绪论、脚手架、构建、本地发服务器、部署、工作流、前端工程化的未来。 3.本书以本地工具形态的前端工程化方案Boi为例,以Yeoman为内核的脚手架、以Express承载本地服务器、以webpack为内核的构建系统、基于SFTP协议的远程部署功能,这个方案的很多理念可以作为论证本书观的参考。 4.前端工程化现在正处于不断探索的初级阶段,这本书提供了大量的前端工程师可借鉴、参考并投之于生产实作的实践,适合前端工程师阶学习和参考。


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计算机视觉技术是在图像处理技术上发展起来的一门学科,在很多领域发挥着非常关键的作用。本书中以数字图像处理系统的方式介绍了十几个不同的系统。各个系统之间是独立的,读者可以从任何一章始阅读学习。

全景式指南:本书系统构建了从人工智能历史、生成式AI与大语言模型(如GPT)原理,到安全攻防、隐私保护及法律合规的完整知识体系,助你一站式掌握AI治理的核心框架。 聚焦前沿,实战攻防:直生成式AI安全最前线,深剖析OWASP十大AI风险、MITRE ATLAS攻框架及提示词注等新兴威胁,并配套丰富案例与技能测试,带你从理论走向实战。 顶尖作者,双重背书:作者由思科杰出工程师兼伦理黑客,与牛津大学AI安全研究员联袂;译者兼具产业与学术背景。强强联合,确保内容兼具技术深度与治理视野。 跨学科洞见:突破纯技术视角,深度融合法律、伦理与工程实践,深刻解读GDPR合规、算法偏见、知识产权及问责制等关键议题,提供负责任AI发展的平衡路径。 面向多元读者,资源丰富:无论是政策制定者、安全从业者、法律专家还是高校师生,都能从中获得坚实指

cURL项目的两个主要产品是命令行工具curl和libcurl库,它们通过各种网络协议来传输使用URL指定的网络资源。curl不仅出现在成千上万的脚本和互联网应用程序中,也被用于服务器测试、通信协议调试等用途。本书是一本针对curl的指南,介绍了该项目、命令行工具和库,以及curl的起源和演变过程。主要内容如下:●cURL项目的起源、发团队及用户●命令行基础●curl的功能及如何使用●使用curl执行HTTP操作●curl的构建和安装●libcurl基础●使用libcurl执行HTTP操作●curl的语言绑定


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理论技术与实战操作相辅相成,凸显 道与术 庖丁解牛式剖析Windows用户层和内核层黑客技术原理代码兼容性高,支持Windows 7到Windows 10全平台系统近年来,全球大规模爆发勒索病毒和挖矿病毒,让沉寂许久的黑客技术,又重新回到了人们的视野中。Windows操作系统市场占有率高达90%以上,所以面对勒索病毒、挖矿病毒,Windows用户首当其冲。为了揭病毒木马的神秘面纱,更好地服务于信息安全,本书总结并剖析了常见的Windows黑客编程技术,用通俗易懂的语言介绍了用户层下的Windows编程和内核层下的Rootkit编程。本书内容用户篇发环境基础技术注技术启动技术自启动技术提权技术隐藏技术压缩技术加密技术传输技术功能技术内核篇发环境文件管理技术注册表管理技术HOOK技术监控技术反监控技术功能技术

1.30多个Revit参数化案例精讲(表皮、建筑、结构、机电、内装、幕墙、场布环境) 2.数学逻辑与Revit软件完美结合的参数化设计魅力 3.6种环境详解(项目环境、族环境、体量环境、自适应环境、内建模环境、内建体量环境) 4.5类4类线及面的不同详解和运用 特殊图元(、线、面) 5.16类Revit支持的函数解析,多种Revit支持的公式及条件语句解析 6.Dynamo参数化解析

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①清晰定义了盈利模式,介绍了其分析工具。 ②分别从利益相关者、资源能力切,阐释了盈利模式的收支来源。 ③分别介绍了固定、剩余和分成;场费、过路费、停车费、油费、分享费;顾客定价;拍卖等不同收支方式。 ④讲述了收支来源、收支方式结合到一起的组合计价以及盈利模式的综合应用。

1、传统与智能深度融合,构建完整知识体系 遵循计算机视觉算法演化逻辑,将经典算法与前沿深度学习技术有机融合。从特征提取、目标检测到三维重建,均以 从传统方法到智能技术 为主线,帮助读者厘清技术发展脉络,构建统一、连贯、完整的知识体系。 2、零基础友好设计,轻松迈视觉智能之门 充分考虑初学者的知识背景,从人类视觉感知原理讲起,循序渐过渡到神经网络与视觉语言模型,语言通俗易懂,逻辑清晰缜密,是计算机、电子及相关交叉学科读者的理想门之选。 3、知识实例化呈现,让抽象理论 看得见 采用 知识实例化 的编写方式,将抽象算法转化为直观实例。通过大量具体案例演示算法流程,辅以全彩图表和可运行代码(基于Skimage、OpenCV、PyTorch),让复杂理论和模型结构变得生动易懂。 4、理论与实践深度绑定,锻造工程实践能力 理

全书主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面,介绍了自然语言处理中相关的一些技术。每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现,以及对当前方法的思考四个方面行讲解。 1)语义模型详解:从应用的角度介绍自然语言处理中的一些语义处理模型,比如关键词提取、计算词距离、文本自动生成等。 2)自然语言处理系统基础算法:这一部分主要是从基础系统搭建的角度对相关算法行介绍。包括分词、词性标注、句法分析等。 3)系统案例实战:介绍了搭建一个舆情分析和挖掘系统所涉及的环节、各个环节的算法实现,以及部分实现代码。