本书是《华为HCIA路由与交换技术实战》的姊妹篇，在理论讲解时结合大量例子行辅助，大部分章节还附带实验演示，有具体的实验过程、配置命令，让读者一目了然，并且本书配有教学课件、习题示例等丰富的资源。
本书主要为有志于从事量化研究领域相关工作的读者建立一个量化研究的一般性流程和框架，并对流程的关键环节适当展，给出程序案例。
全球首发的TensorFlow.NET深度学习入门实践教程，涵盖了基础API文档和示例、.NET Keras简明教程和实际生产应用案例实践，项目实操包括图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络等。通过丰富的案例和详尽的文档，为广大.NET开发者和C#深度学习爱好者构筑"0”学习成本的机器学习平台，同时受到Google TensorFlow深度学习官方推荐全球开发者使用，并成为微软深度学习平台ML.NET底层算法集成，是目前全球非常受欢迎的.NET深度学习基础框架。
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系统介绍复杂网络的历史渊源、基本概念、同步以及人工智能复杂网络
?文件系统是大数据、AI、自动驾驶及物联网数据存储的基石，文件系统与数据存储紧密相关，在大数据时代，要掌握AI、云计算、自动驾驶、物联网等前沿知识，至少要了解文件系统背后的原理。本书是相关前沿领域的从业人员、专业程序员、架构师值得学习和收藏的文件系统宝典。
本书讲解通用的系统架构设计方法，给出架构设计的总体框架，对于每部分内容的设计要点进行透彻的讲解。基于本书讲解的方法进行架构设计，完整、清晰、确切，可以对后续工程进行有效指导直项目落地。
张琪编著的《探索中国物联网之路》通过回顾中国信息化历程，如实反映了我国信息与通信产业持续高速发展，信息技术与网络技术应用取得的骄人成果，分析了我国物联网产业与应用发展的基础及必然性；全面介绍了我国物联网标准、关键核心技术、产业体系、应用与服务业发展的框架思路与战略规划研究成果；提出了“十二五”时期加快我国物联网发展的思考、发展的切与重，表述了我国物联网发展的基本原则、主要任务和行动计划，提出了相关政策措施建议。我们希望本书的出版发行，能为各级政府部门科学、民主决策提供参考，为各部门行业及各界用户阔眼界、了解物联网行正确的引导，并为信息业界同仁推动我国物联网产业与应用发展助一臂之力。
针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的*发展动态和方向。
由业内多名专家精心造，集专业知识与实践内容于一体，既通俗易懂，又能解决一定的实践问题。
董健编写的《物联网与短距离无线通信技术》是一本全面概括短距离无线通信技术及其物联网相关应用的教材，有助于快速引导读者进入这一生机勃勃的研究领域。全书共分10章，系统全面地介绍了物联网架构体系中的重要支撑技术——短距离无线通信技术的基本概念、基本原理、技术特点、应用范围及发展前景等，内容包括蓝牙、Zigbee(紫蜂)、无线局域网(WLAN)、IrDA(红外)、RFID(射频识别)、近场通信(NFC)技术、超宽带(UWB)技术、60GHz无线通信技术、Ad hoc网络(自组网)技术等。
本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的*学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，*后通过若干典型案例加深 读者对机器学习的理解。
《物联网与智能电网》由刘建明主编，本书结合编者所在单位国网信息通信有限公司承担的国家科技重大专项“2010ZX03006—005—02面向智能电网的安全监控、输电效率、计量及用户交互的传感器网络研发与应用验证”、国家973计划项目“2011CB302900一G物联网的基础理论与实践研究一物联网验证与应用示范研究”，以及863课题“2011AA05A116智能配用电信息及通信支撑技术研究与发”、863课题“2012AA050804电网信息化及互动化技术研究”的研究内容，从关键技术和应用两方面全方位阐述了智能电网、物联网的发展现状、关键枝术及其应用。
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云计算是一个新兴的术语，很多技术还处在起步阶段，具体实现的问题目前尚不明了。
10年资深网管员细致解读网络管理核心技术 64个经典实验全面提升网络管理实战技能 4大主题设计网络技术、服务器架设与管理、路由和交换、高级应用于故障排除 众多院校网络管理课程**教程，内容全新升级
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本书本书由江苏省邮电规划设计院多名专家和技术骨干联合编写，内容翔实，较全面地介绍了光网络评估的指标体系，同时结合作者参加光网络评估项目的实践经验，给出了光网络评估的案例，工程实践性较强。
网络服务器组建、配置和管理（Linux篇）(附光盘1张)(试读本)
计算机视觉40例从入门到深度学习(OpenCV-Python)
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计算机学子的转型指南，职场新人的全景地图
采用全新的写作理念，以任务为驱动，以需求为目标，将服务模块化，将技术实用化。借助本书提供的完整的VMware虚拟演示环境，读者足不出户，就可以通过虚拟环境实现ExchangeServer的系统管理、配置和监控，以及故障诊断与排除，从而提升自己分析问题、解决问题的能力。 随书附赠CD-ROM，提供128分钟实例讲解视频
展现虚拟人的多元化种类、投资领域的火爆趋势、元宇宙与虚拟人产业链的构建；聚焦虚拟人的关键技术解析、系统整合策略、展演与IP运营的新模式；解读虚拟人产业的相关政策和法律监管，强调知识产权保护的重要性，探讨虚拟人合规的热点问题。
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AWS Serverless架构：使用AWS从传统部署方式向Serverless架构迁移
本书适合的读者你如果想学习发无服务器应用程序，并拥有一些编程经验，那么本书的内容将非常适合你。阅读本书之前，不必具有丰富的AWS使用经验，但具备Java或Node.js的基本知识将是一个优势。实验和练习本书会采用动手实践的方法来教读者学习如何设计和部署无服务器架构，包含多个使用真实业务场景的实验，以便我们可以在相关环境中练习和应用新技能。
本书详细介绍了用于构建网络的*重要的硬件设备———交换机、路由器、安全设备和无线设备，涵盖了设备的选择、端口与连接、配置与管理、监控与排障等诸多方面，体现并融合了****、**设备和**应用，是一整套紧贴网络搭建、配置和管理实际的完全硬件解决方案。
详尽的操作步骤，真实的管理案例，帮助读者轻松管理HBase。安装一个完全分布式的高可用HBase集群。使用常规的客户端API/或自定义的mapredduce作业来将数据加载到集群中。
SOA实践——构建基于Java Web服务和BPEL的企业级应用
北京阿尔山区块联盟科技有限公司CEO 清华大学计算机专业博士 前Google技术总监 邸烁 清华大学计算机系副主任 徐恪 火币中国CEO 袁煜明 联袂推荐
人工智能 搜索技术 群智能算法 深度学习
遵循开放式体系标准，以仪器硬件为基础、计算机为核心、网络通信为支撑的网络化测控系统，越来越多地引入普适计算（Pervasive Computing）、移动计算（Mobile Computing）、云计算（Cloud Computing）等先进计算模式，通过软件技术实现其测控功能。但心系网络系统中存在的安全威胁不断向测控系统扩散，测控软件的开发与复杂性特点带来测控系统的脆弱性，降低其正确执行测控功能的可信度。因此，迫切需要专门工作来寻求网络化测控系统可信增强的基础理论创新与应用。本书以增强网络化测控系统的可信度为主线，重点研究网络化测控系统的可信增强与评价方法。本书是作者长期从事网络化测控系统，特别是网络化测控系统可信性研究工作方法和应用成果总结，本书部分内容在《物联网技术与应用》等研究生课程中进行讲授，这些实践工作对本书形成起到积极作用。
国防科大战略管理研究团队的智慧结晶，数字决策领域的启航之作
市面上讲解人工智能的书比较多，但要么是偏重理论的讲解，要么是非常深涩的代码，对于计算机基础较差的学员来说，学习成本很高或者学了无益，付出了大量时间，但达不到岗位要求。 人工智能应用与实践系列 图书创性地使用了新的教学方法，通过大量由浅深、环环相扣的实践案例，能够帮助学员迅速理解人工智能的应用，快速掌握工作技能。此外本书还配有超值的600分钟以上的视频课程，帮助基础稍弱或者0基础的学员迅速提升。
一本AI从业者非读不可非AI从业者也不可错过的作品
多位自动驾驶相关领域资深工程师倾力打造；多位自动驾驶相关领域教授、专家联合力荐;从理论分析到落地工程化部署,详细介绍自动驾驶感知领域的核心技术
本书介绍了网络监控技术的基础知识，并且以三款主流软件为平台重点介绍了网络管理和监测中的设备级监控、网络整体流量监控、运行日志分析和管理三个层面的应用。
本套教材以强化实践教学和激发自主学习为目标，以理论知识为主线，以实践应用为驱动，旨在提高学习者的实践能力和综合素质。此外，本套教材注重经验、方法与思想的可迁移性，以适应高等院校教育技术及相关专业课程与教学改革的需要。
视觉双雄，隆重出版！ 《深理解计算机视觉：关键算法解析与深度神经网络设计》 《深理解计算机视觉：在边缘端构建高效的目标检测应用》 凝聚作者半生心血，内含实用专利技术 真正的从实战中来，到培训中去，再实战 跟着学习，就能学会AI应用构建的思路、方法、技巧 堪称ChatGPT式人工智能应用发的保姆级教程
本书较为全面地介绍了目前热门的网络存储技术、数据备份和灾难恢复技术；研讨了容灾系统建设中的规划、建设和组织管理问题；综合分析了几种不同灾难备份与恢复系统的成功应用案例，并结合业界著名厂商的热销存储备份产品给出了多种环境下的典型存储备份解决方案。
内容深入浅出，*梳理计算机视觉、深度学习的原理及其在目标检测中的应用。
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