传统的股市技术分析书籍一般从图表模式和技术指标出发，分析如何选择进入点和退出点、开发交易系统以及制定成功的交易计划。近年来，机器学习与神经网络技术快速发展，并且与传统量化方法相结合，产生了无限的可能性。基于此趋势，本书将重点放在交易模型的构建上，即如何寻找合适的算法来实现交易以及如何优化这些算法。本书直接从技术指标等数据出发，介绍了交易模型与投资组合优化方法、如何利用基础算法（线性回归、lightGBM）预测股市的涨跌与股价、利用消息面来预测市场情绪、利用深度学习和强化学习算法预测股票走势，以及如何进行套利交易和网格交易等。本书适合对投资有兴趣的人群阅读。

本书主要介绍电源芯片建模，从建模的意义与方法、建模所使用的软件、建模使用到的基本元器件、补偿电路原理与分析设计方法展开阐述，最后以几个实际电源芯片的建模过程为例介绍具体的建模思路与方法。全书分为8章，内容包括芯片建模概述、芯片建模软件SIMPLIS基础、芯片建模基本元器件与模块、芯片建模中的环路分析与补偿设计、降压稳压器建模实例、升压稳压器建模实例、功率因数校正控制器建模实例和反激控制器建模实例等。本书可供从事电源芯片仿真与设计的工程技术人员参考，也可供电子信息类、自动化控制、电路与系统等相关专业的高校师生参考。

从什么是数据，数据与优化的关系入手，以经典的传统数据分析方法和最新的深度学习算法为例，系统介绍了数据分析的算法设计思想及实现方法。内容涉及了数据的可视化、特征选择与降维、神经网络基本原理、无监督学习、有监督学习、深度学习的鲁棒性等，全书提供了丰富的实例以及完整的可实现的Pyth从什么是数据，数据与优化的关系入手，以经典的传统数据分析方法和最新的深度学习算法为例，系统介绍了数据分析的算法设计思想及实现方法。内容涉及了数据的可视化、特征选择与降维、神经网络基本原理、无监督学习、有监督学习、深度学习的鲁棒性等，全书提供了丰富的实例以及完整的可实现的Python代码，强调数学概念在算法中的作用，力图通过简明的介绍和推导，让读者理解数据分析的本质，起到举一反三的作用。on代码，强调数学概念在算法中的作用，力图通过简明的介绍和推导，让读者理解数据分析的本质，起到举一反三的作用。

本书是颇具创新性的 Go 语言实战指南，巧妙地将理论知识与实践案例串联起来，为读者搭建了一套完整的知识体系和方法论。本书以爬虫项目为基础，全面阐述了 Go 语言在网络服务开发中的卓越性能，并深入探讨了如何利用 Go 语言打造高并发的爬虫系统、高性能的分布式系统，以及可扩展的领域驱动的微服务系统。本书有助于 Go 语言开发者根据编码规范，编写出简洁、高效、健壮且易于扩展的代码。同时，本书可以作为高等院校计算机和软件工程等相关专业师生的参考资料。

本书作为一本改造指南，提供了大量针对如何将单体应用演进到微服务架构的实操建议。书中包含了大量图形化的示例、充满洞见的改造模式、涉及从改造的初始规划阶段到应用系统和数据库的解耦，涵盖了许多场景和策略，它们将帮助你实现成功的改造。你将从本书中学到这些经过实践检验过的模式和技巧。在改造过程，你一定会发现它们非常有价值。本书的主要内容有：适合于期望演进到微服务，而不是重写的组织。帮助组织决策是否要改造、何时改造、以及从哪里入手进行改造。如何解决遗留系统的通信、集成和迁移问题。阐述了若干不同的迁移模式，以及在什么情况下采用这些模式。提供了多种数据库迁移方法的案例，以及对应的同步机制。探索了应用系统解耦的方法，包括若干架构重构的模式。深入探讨了数据库解耦的细节，包括打破参照完整性和事务完整性的影响，新的失败模式等。

本书构建了俄罗斯计算语言学“对话”学术会议的论文语料库和数据库，为定量分析俄罗斯计算语言学态势提供了具有系统性和权威性的前沿成果知识库。在此基础上运用该前沿成果知识库对俄罗斯计算语言学学术会议的高频作者、高频单位、论文语料库分别进行了统计梳理，宏观上讨论了当前俄罗斯计算语言学研究的大体态势及特点，尝试揭示俄罗斯计算语言学界在做什么、有谁在做、怎么做三个问题。本书采用语料库和数据库相结合的定量研究方法为主，对学术论文文本进行统计分析，提供了宏观实证数据支撑；同时综合运用文献分类梳理总结的定性研究方法为辅助，具体探讨了俄罗斯计算语言学的各单位流派学者及具体子领域的前沿动态。

自20世纪五六十年代诞生以来，电子游戏借助科技的力量，从实验室中的新奇之物逐渐发展成一个规模宏大的产业，并在21世纪初期深刻地融入人们的生活。本书聚焦电子游戏的发展历程，从四个层面展开研究。第一，阐述“电子游戏”的基本概念和内涵，指明它在信息科学技术方面不同于传统媒介的特点；第二，梳理电子游戏跌宕起伏的发展历史，概括为早期的电子游戏（1983年之前）、游戏产业的复兴（1983—1994年）和迈入次世代的电子游戏（1995—2007年）三个阶段；第三，从微观角度探究电子游戏的开发流程、图像/音效设计理念的发展和类型特征等；第四，从宏观角度讨论电子游戏在道德和伦理方面引发的问题、电子游戏与其他媒介的关系、电子游戏的发展前景等。本书适合电子游戏爱好者、电子游戏行业从业者和游戏学学者阅读，也可作为电子游戏的科普读物。

AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。

全球化的推动下，发展中国家的制造企业既获取了参与全球价值链的机会，同时也很容易被锁定于跨国公司主导的全球价值链低价值环节，而固化于全球经济结构边缘。如何通过网络权力重构改变在全球价值链中的地位，突破“锁定效应”，形成新的竞争格局是中国制造现阶段亟待解决的现实问题。本书基于扎根理论进行探索性案例分析，构造网络权力形成的扎根模型，归纳网络权力形成机理，进而解析价值链重构的具体路径，分析“锁定效应”突破的实现过程。最终提出网络权力形成、全球价值链重构和“锁定效应”突破的递进式全球价值链变革策略。

服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支，是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展，服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。《基于机器学习的Web服务质量预测》围绕此议题，针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题，分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案，集中体现该领域最新的研究成果与发展动态。