本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值、数值线性代数和标准型等．为帮助读者巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题． 本书叙述简洁，通俗易懂，理论与应用相结合，适合作为高等院校本科生 线性代数 课程的教材，同时也可作为工程技术人员的参考书． 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找
本书通过清晰、直观的图表介绍计算机技术，内容涵盖了从数据到数字生活，从计算机编码到网络攻击的所有内容。它以一种视觉上吸引人的方式表现计算机技术的各个方面，如计算机如何工作，当下的数字设备和软件，以及互联网如何工作，如何安全地上网、如何应对社交媒体的潜在陷阱等。 易懂，培养孩子对物理的兴趣。每一节课都从孩子熟悉的场景出发，以故事的形式呈现，具有较 强的代入感，让孩子无须在教师、家长的辅导下，自主完成学习，培养孩子的自学能力。本书每 一课后都配有经典例题，让学生随学随练，巩固所学知识。 除漫画学习外，本书附带多媒体微课等学习资源，学生也可以结合微课视频边看边学。本书 适用于希望提前了解初中物理学科的小学高年级及初中一年级的学生，也适合初中二、三年级学 生的同步使用。
观念摄影相比普通摄影更为主观，是具有丰富内涵的主题摄影，十分符合当代艺术形式。观念摄影的单幅作品一般带有作者强烈的思想表达以及赋予被摄主体的情感解读。本书内容包括作者作品展示、灵感与自我意识、创作作品PS后期教程（作品介绍＋步骤＋详细参数 可指向性展示）等, 90%以上的内容为观念摄影的实操教程部分。 目标受众：女性向摄影爱好者、女性博主、摄影师、ACG文化圈、cosplay群体、汉服群体、有社交分享欲的群体。
本书基于RISC-V和Chisel讲解自定义CPU的实现。全书分为5个部分，立足于CPU、存储器、计算机架构等基础知识，逐步带领读者实现简单的加减法、分支、比较等基础指令，理解流水线对于CPU高速化的重要意义及实现，最后应用向量扩展语言实现自定义CPU。要提醒的是，本书所指的“CPU制作”仅限于软件上的设计和模拟，不涉及FPGA上的实现。
《一本书读懂物联网（第3版）》是《一本书读懂物联网》的升级版，通过17个行业领域的应用、50多个精彩案例的分享、170多个知识点的讲解，帮助读者快速读懂、玩转物联网。 《一本书读懂物联网（第3版）》的特点：一是干货多，把物联网的基础知识、发展情况、基本框架、体系组成、发展结构、行业应用以及案例介绍等详细地呈现出来，并进行了具体的分析；二是全面、新颖，对各大物联网案例、物联网产品等知识的介绍进行了更新；三是更注重实际应用，对物联网的应用领域进行了补充和完善，包括工业、农业、电网、物流、交通、医疗、环保、安防等热门领域。 《一本书读懂物联网（第3版）》结构清晰，对物联网的相关要点介绍得详尽、透彻，适合物联网专业相关院校的学生、从事物联网行业的工作人员、想要借助物联网实现梦想的创业者，以及对物联
图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法解决的图数据问题，而且能够应用于许多实际场景，例如社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等。本书旨在为初学者和实践者提供一个详细、全面的入门指南，围绕图神经网络基础、模型、应用实战（均采用Python+PyTorch实现）等方面进行介绍。 本书 配套示例源码、数据集、PPT课件。 本书 共分9章，内容包括图神经网络概述、PyTorch开发环境搭建、数据集的获取与加载、图神经网络模型、图神经网络在自然语言处理领域的应用、图神经网络在计算机视觉领域的应用、图神经网络在推荐系统领域的应用、图神经网络在社交网络领域的应用、图神经网络的挑战和机遇。其中，每个领域的应用都包括1~3个实战项目，可以帮助读者快速掌握图神经网络。 本书 适合图神经网络初学者、图神经网络算法开发人员、深度学习算法
本书从简单的组合优化问题作为MATLAB智能优化算法实战应用的切入点，逐步深入到使用MATLAB编写更复杂的智能优化算法求解更复杂的组合优化问题，让读者逐渐理解智能优化算法的实际求解过程。本书分为10章，主要内容包括：遗传算法求解01背包问题；变邻域搜索算法求解旅行商问题；模拟退火算法求解旅行商问题；大规模邻域搜索算法求解旅行商问题；蚁群算法求解容量受限的车辆路径问题；禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题；遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题；迭代局部搜索求解订单分批问题；NSGA-II算法求解多目标01背包问题；粒子群法求解配送中心选址问题。本书内容通俗易懂，案例丰富，特别适合MATLAB语言的入门读者阅读，也适合想学习智能优化算法但无从下手的编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关专业的教材使用。
近年来，容器和云原生生态蓬勃发展。如何实现数据分布式、一致性存储，确保云原生环境的可扩展性和高可用性，是亟须解决的现实问题。云计算时代，etcd 将成为云原生和分布式系统的基石，三个关键因素是分布式一致性raft 协议、Go语言和生态。正是因为etcd 在云原生时代的火热，越来越多的公司在系统服务中新引入etcd，或者替代原有的类似组件，如ZooKeeper、Consul、Eureka 等。本书的内容也正是聚焦于如何正确部署和运维etcd 集群，理解etcd 实现的原理并对etcd 集群进行优化，以及在开发层面如何正确调用etcd 客户端API 接口实现一致性存储等功能。
本书由业内专业团队神策数据的专业人士编写，结合实战案例，深入浅出地介绍了ASM技术和Android全埋点技术。作者从神策数据服务超过2000家客户的经历中，发现了行业用户对全埋点技术的迫切需求。本书针对这一点，详细、客观地阐述了ASM在Android全埋点中的应用，涵盖各种真实商业场景，并清晰地讲解其技术原理和实现步骤，以帮助用户利用好全埋点技术的特长和优势。本书作为一本技术参考书，特别适合非专业开发工程师在日常工作中使用。
本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅入深，先基础后进阶，先理论后实践，先主流后推导。 第1章较为简单，仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程，这部分是本书的核心，每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解，深度学习的框架将采用PyTorch。第6章介绍的是商业及推荐系统的组成结构，第7章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方式。第8章则介绍整个推荐工程的生命周期。第6~8章可随时抽取出来提前看。本书配套示例代码及微课视频，帮助读者快速入门推荐算法及系统。 本书可作为高等院校、科研机构或从事推荐系统工作的工程师的参考书籍，也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍。
本书详细介绍了如何在芯片公司做好产品管理和市场营销，着重讲述在芯片产业中产品管理者的各方面工作，总结了全球成功的芯片公司的产品开发管理和市场营销较为普遍的运作规律和方法，包括其产品规划、开发流程、组织管理、营销实践等环节。从产品规划方面，介绍了作为芯片的管理者，芯片产品线经理应该如何分析市场，制定产品方向，制定商业计划；从开发流程方面，描述了如何开始研发，管理项目，到最后量产的各种细节；从组织管理方面，详述了产品和市场组织的合理结构，内部各部门运作的关系，产品线与销售、代理商等外部组织的关系；从营销实践方面，介绍了芯片的推广、定价、谈判和销售策略，如何支持和最终赢得客户。本书的读者范围：可以是芯片产业的任意人士，不限于销售、工程师、财务、法务等人员；对于想参与芯片市场和芯片
本书基于当前自然语言生成的研究现状，探究自然语言生成中的可控性。利用预训练语言模型中的知识，将可解释信息用于可控生成过程，包括将概念语义和特征属性用于生成模型的构建思路和基本算法。本书内容包括绪论、基于概念网络的文摘生成、可解释信息抽取、概念语义可控摘要生成。可控文本生成方法和基于提示的文本生成控制。 本书可作为人工智能、自然语言处理、大数据等专业研究生教材或教学参考书，也可供自然语言处理相关专业的工程技术人员阅读参考
本书旨在提高交传口译质量，针对口译过程中普遍存在的认知负荷影响口译质量的现象，从认知语言学的角度分析，通过实证研究，构建认知信息处理能力工作模式，提高口译员的记忆力和精力分配的合理有效性。
基于边缘计算这一新型的计算模式，边缘智能在更加靠近用户和数据源头的网络边缘侧训练和部署深度学习模型，从而改善应用的性能、成本和隐私性。本书以深入浅出的方式，讲解边缘智能体系架构和关键技术，从时代宏观背景引领到关键支撑技术细节剖析，再到落地实战应用，理论与实践并重，循序渐进，博采而精取，分别向读者清晰地展现了边缘智能的 云-边-端 体系架构、数据与信任、模型与安全、资源与优化的技术脉络与方法原理。同时，结合开源平台资源，按照智能安防、智慧电梯、智慧社区、智慧医疗、智慧交通等具体应用场景，给出所讲述理论的落地应用案例和编程开发指导，旨在平衡知识的深度与广度，明确入门与进阶路径，使读者更加深入全面地理解边缘智能理论及实践方法。
本书全面、深入地探讨了编译器设计方面的重要主题，包括词法分析、语法分析、语法制导定义和语法制导翻译、运行时刻环境、目标代码生成、代码优化技术、并行性检测以及过程间分析技术，并在相关章节中给出大量的实例。与上一版相比，本书进行了全面修订，涵盖了编译器开发方面近期新进展。每章中都提供了大量的实例及参考文献。 本书是编译原理课程方面的经典教材，内容丰富，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生及研究生的编译原理课程的教材，也是广大技术人员的不错参考读物。
本书介绍了新的VMware虚拟化与云计算软件vSphere 6（包括VMware ESXi、vCenter Server、VMware HA、DRS）、VMware Horizon View 6等产品的使用；全书共分为10章和10个附录，全面细致的呈现了软件的具体实操和作者经验心得，同时本书网络资源下载包中放置了大量实用知识、技巧文档和精彩视频，供读者下载学习之用。
机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。
本书共10章，第1～6章是内网渗透的基础知识，第7～9章是内网渗透的重要内容，包括Kerberos专题、NTLM Relay专题和Microsoft Exchange专题，第10章免杀技术也是内网渗透中不可或缺的内容。 本书内容精于内网渗透，技术内容深，覆盖人群广，不论是刚入门的内网安全爱好者，还是经验丰富的红队老人，都能从中获得相应帮助。
