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深度探索Vue.js——原理剖析与实战应用

张云鹏
《Vue框架实战入门》逐步深入、全面系统地解读使用Vue框架的各个方面，适合初学者和职场前端开发人员参考。

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云安全深度剖析：技术原理及应用实践

徐保民
本书在介绍云计算的一些核心概念和云安全的基础知识上，重点讲述云数据的安全和云环境下隐私性的保护技术。同时结合不同厂商的云服务平台详细介绍IaaS、PaaS、SaaS三种云服务平台所面临的安全威胁和提供的安全防护技术。随后结合我们已有的研究成果，重点介绍云服务风险的管理和评测方法。并对目前的比较有影响力的云安全标准进行概述。本书可作为云计算行业从业人员、云服务提供商、网络信息安全领域研究人员的参考书

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Yii框架深度剖析

刘琨
Yii是一个基于组件、用于开发大型Web应用的高性能PHP框架，它提供了当今Web2.0应用开发所需要的几乎一切功能，是zui具开发效率的PHP框架之一。《Yii框架深度剖析》站在框架设计的高度，从源代码级别剖析了Yii框架的工作机制。《Yii框架深度剖析》分为15章，其内容涵盖了PHP框架的概念，Yii框架的工作流程，布局的概念及作用，模块的概念及作用，ActiveRecord模型的原理和作用，

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Vue.js基础与应用开发实战（微课版）

陈承欢
Vue.js是一套用于构建用户界面的渐进式框架，采用“模型—视图—视图模型”的模式，支持数据驱动和组件化开发。本书在模块化、层次化、活页式、在线式等方面做了大量的探索与实践，构建了独特的模块化结构，合理选取并有序组织内容，兼顾知识学习的灵活性与教材使用的实用性。本书构建了Vue.js应用开发的理论知识学习与编程技能训练的层次化结构，由易到难、由浅入深，分为10个单元（包括9个教学单元和1个综合应用

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深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。

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注册制企业IPO实战指南：IPO全流程与案例深度剖析

尹松林
企业改制上市全攻略：引导拟上市企业熟悉注册制流程和条件，提供实用上市辅导。

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深度学习原理与实践

陈仲铭
（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。（5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。--唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚　西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！--吴健之　腾讯音乐高级工程师作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！--张瑞　中软国际高级产品经理

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大模型入门：技术原理与实战应用

杨波
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场

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Vue.js前端开发基础与项目实战

郑韩京
全面讲解Vue.js生态链，覆盖后端架构相关知识。

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深度学习与TensorFlow实战

李建军王希铭潘勉等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到

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Keras与深度学习实战

张良均　主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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深度学习——原理、模型与实践

主编
本书是深度学习领域的入门教材，全面阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。

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深度学习原理与 TensorFlow实践

黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S

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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

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SpringSecurity原理与实战

郑天民
本书主要介绍基于SpringSecurity构建系统安全性的技术体系和工程实践。

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深度学习技术与应用

许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和

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大数据技术原理与应用——从入门到实战

主编
本书全面系统地介绍了大数据的相关技术原理与应用方法。全书从理论知识入手，在介绍大数据相关理论知识的基础上，逐步深入地讲解大数据技术，将理论与实践完美结合。本书分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据采集篇、大数据计算篇和大数据应用篇。全书共15章，内容包括大数据概述、Linux集群搭建、分布式文件系统HDFS、HDFS的安装与基本应用、分布式数据库系统HBase、HBase的安装与基本应用、Sqoo

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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战

潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。

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Python深度学习与项目实战

著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。

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RFID原理与应用

陈晓凌黄凤英
本书讲解了射频识别(RFID)系统的概念、工作原理与应用实例。内容包括：RFID技术概述、RFID系统的构成及工作原理、RFID使用频率和电磁波的工作特性、RFID天线技术、RFID射频前端、RFID编码与调制、RFID防碰撞技术、RFID系统数据传输的安全性、RFID的标准体系、物联网的典型架构(EPC系统)、RFID的应用实例。