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未来网络体系与核心技术(学术中国·院士系列 未来网络创新技术研究系列)
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AI大模型与智能体企业级实战:DeepSeek+Dify驱动企业智能化转型
智能体是人工智能大模型发展的落地方向,而企业级智能体的应用一直是行业内的刚需和痛,本书恰好为之提供了绝佳的实践思路。



围绕Python的开发生态、组件、第三方库也异常丰富,因此它能够适应几乎所有的开发需求和场景。

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地学智启未来,数据赋能探索

DRBD权威指南——基于Corosync+Heartbeat技术构建网络RAID
本书分为6个部分共16章,内容包含:DRBD理论基础、DRBD技术基础、DRBD技术特点、优化DRBD性能、安装和配置DRBD、管理DRBD、常见的管理任务、故障排除和错误恢复、DRBD与其他应用程序的集成、Pacemaker集群和DRBD的集成、DRBD使用LVM、GFS与DRBD、DRBD与Heartbeat的集成、运维案例(Pacemaker + DRBD+其他 /Heartbeat+DRBD+NFS)、图形化管理工具LCMC。



本书涵盖了大量深度学习的技术细节,适用于不同层次的读者。

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作者阵容强大:本书有茹炳晟、陈磊和朱少民领衔主编,由21位研发效能各个领域的专家共同撰写。 作者背景资深:参与编写的作者都在软件测试领域深耕多年,具有丰富的、可落地的实践经验。 内容系统全面:全书共20章,详细讲解了软件测试的工程理念、策略、分析、设计及系统架构,重介绍了软件测试涉及的各项技术,特别是软件测试的新实践和新方法,包括智能化测试、AI产品测试、大数据产品测试、区块测试、图形图像相关的测试技术等,通过一本书即可全面了解软件测试技术。

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一本AI从业者非读不可非AI从业者也不可错过的作品

《 大语言模型 GUI 智能体 : 人机交互新时代 》 提出 语言 - 视觉 - 动作 一体化的 GUI 智能体交互新范式,实现引领人机交互从功能驱动迈向自然语言驱动的智能革命。 全书呈现 GUI 智能体的基础架构、核心模块、训练数据、评估体系、跨平台应用的全景视图。 《 大语言模型 GUI 智能体 : 人机交互新时代 》 有幸得到微软杰出科学家、微软(亚洲)互联网工程院首席科学家张冬梅作序;清华大学人工智能产业研究院( AIR )研究员 / 教授曹婷,微软首席研究员董力,哈尔滨工业大学(深圳)教授高翠芸,微软首席研究员、微软全球合伙人林庆维,北京航空航天大学教授王向荣,北京大学计算机学院软件科学与工程系系主任、复旦大学先计算系统研究院院长谢涛联合力荐!


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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。

“AI口袋书系列”新书,聚焦机器学习中的概率思维,解锁数据规律与算法逻辑。从贝叶斯定理、朴素贝叶斯算法到马尔可夫链,以经典案例拆解理论难点,让概率思维在机器学习算法中活学活用。

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《商业策略数据分析》作为CDA LEVEL Ⅱ考试教材,破传统的知识整合模式,从EDIT(探索、诊断、指导和工具)数字化工作模型的角度行讲解,在介绍知识概念的同时,还讲解了在行商业策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式,以达到业务宏观分析与用户微观洞察相结合、使用科学的方式行数据分析的教学目标。 《精益业务数据分析》适合CDA LEVELⅠ应试人员、业务工作人员、数据分析从业人员、数据分析岗位求职人员学习。

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本书从技术、应用与运营三个方面手,力求较全面地展现RFID及物联网相关知识。技术方面主要介绍了RFID概念、RFID关键技术、物联网概念、物联网关键技术;应用方面包括RFID典型应用、物联网典型应用和早期典型物联网;运营方面主要包括企业物联网、行业物联网、国家物联网和国际物联网建设等。可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。



面向具体案例,落地轻量化人工智能

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阿里云智能事业群总裁、达摩院院长张建锋,中国工程院院士陈左宁,中国科学院院士梅宏倾情作序! 阿里云智能数据库事业部总负责人李飞飞博士,华东师范大学数据科学与工程学院副院长周烜教授,领衔撰写! 阿里云数据库领域数十年的研发实践经验结晶 兼具理论深度和实践细节,启发深思考 放性地探索数据库前沿发展方向 诠释云原生分布式数据库4大核心技术:资源池化、弹性扩展、智能运维和离在线一体化 详解未来数据库发展6大趋势:云原生与分布式、大数据与数据库一体化、软硬件一体化、多模数据、智能化运维、安全可信

1. ***双语示范课程、重庆市精品课程、重庆市教学改革重项目“PBL与计算机课程教学”的教学成果。 2. PBL(Problem-Based Learning,基于问题的学习)类似于“自顶向下”的计算机网络学习方法。

以工作过程为导向,突出实用性和专业性,培养应用能力和岗位工作能力。




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