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。
1.详细介绍16个统计学方法在SPSS中的实现，以及这些方法的原理和适用条件。 2.36个典型案例帮助读者理解相关知识。 3.一个专用的SPSS公众号帮助读者答疑解惑。
? 理解AI从哪里来，到哪里去从“三皇五帝”到“一统秦汉”，看透AI跌宕起伏的发展史与斗争史。? 掌握Transformer架构的核心奥秘自注意力机制、词嵌入、位置编码……“炼丹炉”内部全解析。? 看清智能商业的底层逻辑从“吞噬一切”的动力，到“波次轮动”的节奏，预判未来十年产业格局。? 应对AI对就业、教育、精神世界的冲击不仅是技术指南，更是生存策略与心智模型。? 触及AI的哲学本质“压缩即智能”“智能即秩序”——在更深层面理解人与机器的关系。 适合谁读？互联网及AI相关从业者，把握趋势、提升认知；对AI感兴趣的学生、研究者、创业者；企业管理者、投资者，看清商业脉络与投资机会；每一个不想被AI时代抛下的普通人。
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。
本书可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考教材，也可作为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考教材。
本书从工业问题和工业应用手，应用前沿技术方法，定义并解决面临的技术问题. 本书是知识图谱大规模工业实践的经验总结，且包含了知识图谱的前沿学术研究。 本书得到来未来科技（浙江）有限公司CEO墙辉（玄难）倾情作序。 阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库首席科学家，ACM杰出科学家李飞飞，新加坡国立大学终身教授，IEEE Fellow, ISCA Fellow 李海洲，阿里巴巴集团副总裁、达摩院语言实验室首席科学家，ACM 杰出科学家 司罗，苏州大学计算机科学与技术学院院长，国家杰出青年科学基金获得者 张民，中国科学院自动化研究所研究员, 中国科学院大学人工智能学院岗位教授赵军，鼎力推荐！ 本书讨论了知识图谱的整体技术架构及各个模块的理论研究，即知识建模、知识获取、知识融合、知识推理，同时探讨了知识图谱的前沿技术话题。 本书围绕千亿级商品
1.无纸化全新真考题库，帮助考生应对2016年三级网络技术考试。 2.精选历年真考试题，帮助考生了解命题方式，熟悉考试题目。 3.作者从事计算机等考写作已有十几年，经验丰富，而且产品销量一直雄踞排行榜前列。 4.光盘提供智能考试系统及无纸化真考题库，帮助考试提前演练考试过程。 5.书中提供无纸化考试解读和高分策略，帮助考试轻松掌握高分技巧。 6.书中提供真题命题分析，直命题要，考试要分布一目了然。 7.书中提供全新考试大纲，让考生全局了解计算机等级考试体系结构。
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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。
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。
本书深入浅出地梳理了云计算的基本架构，探讨了云计算对社会的影响及其未来的发展趋势，提出了“云计算真正的技术创新在于it服务化和规模化服务运营”的观点，主要从电信运营商的角度对云计算的关键技术提出了独特的见解。
附赠完整代码和配套PPT，方便二次开发
资深一线运维专家诚意之作，总结多年实践经验，深浅出，内容涵盖运维工作各方各面。 百度、新浪、人人、音悦台等多名技术经理、高级工程师联名力荐。 《网站运维技术与实践》深阐述了运维工作所涉及的监测调优、日志分析、集群规划、自动化部署、存数和数据库等各方面的技术要，引了源产品的实践经验，包含了对自动化运维和DevOps等技术形态的大量思考，旨在帮助运维人员“懒惰、急躁和傲慢”（程序员的三大美德）地完成网站运维工作 推荐： 《技术管理之巅——如何从零造高质效互联网技术团队？》 《玩转电商系统：深剖析智慧电商平台》 《大型分布式网站架构设计与实践》 《Linux运维之道》
1.无须深厚的计算机知识背景，只要具备相关的基础知识，便能跟随书中步骤，轻松实践案例操作。2.讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，确保读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI知识。3.提供完整的代码示例，帮助读者将抽象的理论知识转化为手头的实际技能。4.深入探讨大模型的微调与应用的核心技术，揭示行业前沿，重点关注两个热门的应用方向：大模型的知识专业性和时效性。5.探讨模型在垂直领域的迁移学习、应用部署与效果评估等核心内容。6.通过实际案例的深入浅出解析，揭示每个环节的关键问题和解决方案，引领读者了解行业内*新的研究趋势，并便捷地将这些知识应用到各个行业中。
本书共9章。第1章介绍了人工智能的发展和应用及其安全性、人工智能安全的范畴，以及与人工智能安全治理有关的内容；第2章的内容是基于可信计算构建安全可信的人工智能计算环境，重点分析了如何针对人工智能系统的启动、运行、数据存储和数据交互过程进行安全防护；第3章从无人驾驶安全和多无人系统协同两方面介绍了无人系统中的人工智能安全；第4章介绍了基于类脑计算的强人工智能及其安全，从强人工智能的发展阶段/时间点预测和潜在安全问题等方面进行了分析，阐述了应对强人工智能的安全风险对策和风险预防策略；第5章介绍了智能制造和智能城市中的人工智能应用安全，阐述了目前的发展现状、应用场景等，并对存在的安全风险进行了分析，给出了安全技术体系及重点产业与应用发展方向；第6章介绍了人工智能技术在网络安全中的应用现状与
人工智能医学影像评估——青少年脊柱侧凸医学影像计算机辅助评估方法
人工智能在医学影像评估中应用
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DevOps是基于精益、敏捷、丰田生产系统、柔性工程、学习型组织、安全文化等产业实践知识体系之上总结出来的工程文化和工程流程传递Devops文化理念与工程实践方法读者可以在掌握基础软件研发技能的同时掌握整个基础软件研发流程中人员协作、流程规范、协同链路，掌握端到端的设计思维、敏捷和DevOps实践框架，无缝地构思、构建、评估、迭代和扩展解决思维与方法这些数字化企业软件开发协同的新生态工具链
1.本书创了云原生多元环境持续部署工具Spinnaker的先例，讲解深。 2.本书案例基于大厂一线工程师的实际工作，具有非常好的指导性和实践性。 3.本书提供丰富的图片资源和实践源码，帮助读者快速上手。
动态网页设计与开发——JavaScript + jQuery
本书为《计算机网络实验技术》的第2版，保留了原书基本结构，内容进行了很大的修改。
1. 项目式教学，符合目前高职***的教学理念。 2.《无线网络优化》课程确立为该校院级精品课程，课程资源丰富。 3. 邮电院校作者，水平权威。 4. 以就业为导向，以能力培养为本位，理论够用为度，突出实践。
本书阐述了计算机网络中与路由相关的故障诊断方法，并通过案例讲解了如何应用理论知识分析网络故障产生的原因，重在于分析过程，旨在为读者提供一种易于理解和掌握的网络故障分析方法，以达到有效排除网络故障的目的。
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1. 作者为2007年"图灵奖"得主，法国工程院院士和欧洲科学院院士，法国科学院院士，美国人文和科学院院士，美国工程院外籍院士，中国科学院外籍院士。2.本书内容紧扣当下人工智能热点。深入解析系统设计方法论，洞悉智能自主趋势，直面可信技术挑战。
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立足AI，解决图像目标检测问题
本书从理论、技术和工程应用角度，*系统地阐述了三维实景可视化室内定位导航的理论与技术
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帮助教学者实现个性化人才培养，并有效提高资源适配在教育领域的应用潜力
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人工智能技术辅助下的教育改革已在世界各国受到越来越多的关注，加快推进教育数字转型和智能升级成为了我国教育数字化战略行动。
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
理论+案例+应用+上机实践，快速掌握物联网大数据处理技术
面向具体案例，落地轻量化人工智能
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本书以培养学生的软件工程能力为重点，以项目为单位，以任务为载体，将知识与应用、学习与工作紧密结合的教育思想落实在教育与教学之中，培养学生热爱学习、善于学习、细致认真、勤于发现、乐于思考、善于沟通、注重解决问题的综合能力和良好习惯。江西应用技术职业学院积极推动校企合作办学、产业与教学融合等重点工作，学院下属的信息工程学院与深圳市讯方技术股份有限公司开展深入合作，组建了具有混合所有制特征的“讯方技术学院”。学院与企业合作，开展学术研究、学生定向培养、教育与就业结合、技术学习与应用创新，取得了很好的成效，受到学院、企业、家长和学生的认可和称赞。双方的合作也为本书的策划、撰写提供了良好的环境和技术支撑。学院设立的校园创客空间，开展的创客活动及其产生的各项成果，既调动、激发了学生的学
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随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务（Location Based Services，LBS）等技术的发展，轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下，轨迹数据分析的关注度得到持续攀升，它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式，从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象，针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求，对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题开展了深入研究。
地学智启未来，数据赋能探索
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