《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》以分析从业者的职业发展为主题，以可持续的价值创造为主线，呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3篇，第1篇是起始：企业价值，主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑，以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成；第2篇是终局：分析价值，站在企业全局视角，从规模、成本与效率三个角度审视，并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论——SE 环和若干实战打法经验；第3篇是支撑：核心胜任能力，分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角，以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点，避免碎片化的积累反而影响。《价值驱动：数据分析价值逻辑与实战方法》以综述型的方式，向大家展示认知逻辑、方法论及实践经验，并体系化地呈现各种关键能力要素及应用心得，适合具备3年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读，也适合SaaS 及To B行业从业者阅读。

本书结合大量工程实例，介绍如何使用ANSYS nCode DesignLife在有限元分析结果的基础上进行疲劳分析。算例1、2、3、10和11中，通过ANSYS Workbench平台启动nCode DesignLife，介绍基于ANSYS有限元分析的疲劳分析，凸显软件与ANSYS Workbench融为一体，数据无缝传递，分析设置简单等优点。算例4-9和算例12-26中，单独启动nCode DesignLife，使用独立nCode DesignLife完成，凸显nCode DesignLife具有极强的兼容性，可以基于多种有限元分析软件的结果，进行疲劳耐久性分析。同时，ANSYS nCode DesignLife软件功能非常完备，支持焊接疲劳、热——机械疲劳、复合材料疲劳、振动疲劳、蠕变疲劳和多轴疲劳等分析类型，允许用户对多种实际工程问题进行分析；同时具有虚拟应变片、热点区域判断、分析区域过滤、批处理和二次开发等功能，允许用户方便、快捷的进行分析设置，以快的速度完成分析。

本书试图提炼了互联网B端产品设计和管理的通用思路和方法，本书一共分为5篇。“概述篇”描述产品经理的发展历程和演变，以及B端产品的分类和特点，让读者对互联网产品领域建立全面认知。“设计篇”详细讲述B端产品的设计，按照产品设计的实际流程，依次讲述市场分析、业务调研、架构设计、功能模块设计、演进蓝图设计、业务建模、流程和角色设计、权限设计等一系列关键环节。“管理篇”讲述B端产品的管理，包括B端产品的项目管理、运营管理、需求管理、迭代优化，阐述了B端产品实施和运作过程中面临的一系列问题，包括复杂项目的推进、产品经理和业务团队的合作、需求和迭代的计划编排等。“进阶篇”讲述企业级应用架构，从前面的单一产品建设扩展到体系化产品建设，旨在帮助读者从更宏观的角度思考产品，站在企业经营管理和发展的视角，重新审视互联网产品体系架构的设计原则和方法论。“成长篇”描述了B端产品经理的职业发展方向、能力模型、学习建议，为未来的持续成长提供学习框架。全书贯穿了一个实践性很强的案例：在“设计篇”和“管理篇”中，我们为一家成熟的集团企业搭建了一套完整的分销业务平台，带领读者逐步设计、实现一个B端产品；在“进阶篇”中，讲述了这家集团企业是如何从小门店一步步发展起来的，重点分析企业的应用架构体系随业务发展的演进规律。本书面向0到10岁的B端产品经理，以及所有对B端产品建设感兴趣的读者。

本书主要介绍了ChatGPT和AI作画提示词的写作技术，不仅包括如何利用角色扮演、具体翔实和举例提示等原则写出高效、有趣的提示词，以及如何将提示词应用于提升效率、创意思考和加速学习，还包括思维链技术、工具调用、程序调用、使用LangChain库构建应用等进阶内容。本书有大量的应用示例，可读性极强，适合对自然语言处理、机器学习和人工智能等领域感兴趣的读者阅读。无论是初学者还是从业者，都能通过本书全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作画提示词。同时，本书适合开发者和科技创新者阅读，能够为他们提供有关提示词的更深入、更广阔的研究视野和应用思路。

本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以“同构”概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统，通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向链表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为开端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是进行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、可计算性和哥德尔不完全性定理结束本书，介绍了计算能力的边界和对编程基础哲学的影响。 本书还在各个章节中介绍相关数学家的人生经历和逸闻趣事，讲解他们如何克服困难、追求真理、创造奇迹，并穿插讲述编程、数学、艺术、音乐之间的有趣联系。

本书用一系列有趣的小故事讲述计算机底层相关的技术知识。• 第1章：聚焦计算机中核心的CPU，从基础的门电路开始，到基本的指令执行过程，后到CPU的一些高级技术。内容涵盖缓存、原子操作、指令流水线、分支预测、乱序执行、超线程、SIMD、 内存管理、TLB等。• 第2章：主要讲述计算机中的存储设施，包括CPU中的缓存，内存、机械硬盘三者数据存储的原理，以及硬盘上的数据管理组织的软件——文件系统基本模型。• 第3章：主要讲述计算机中的I/O和数据传输。内容涵盖总线系统、中断机制、DMA技术、零拷贝技术。重点关注网卡相关的数据传输，包括网卡的基本工作机制，网卡接收数据包后的处理，后介绍一种时下流行的数据包处理技术——DPDK。• 第4章：前面三章主要是在硬件层面，这一章开始介绍软件。本章聚焦计算机中重要的软件——操作系统。本书默认以Linux为参考，内容涵盖操作系统的一些基础知识，包括进程、线程、系统调用、异常处理、信号、锁、权限管理，后介绍一个时下流行的容器技术Docker的原理。• 第5章：主要涉及系统编程中和操作系统紧密相关的一些技术点。包括进程的创建过程、线程栈、进程间通信、I/O多路复用、内存映射文件、协程，后简单介绍调试器GDB和可执行文件ELF。• 第6章：本章的主题是安全。网络安全涉及方方面面，本章挑选了和计算机系统底层相关的一些安全技术，通过故事去感受计算机攻击的原理，包含栈溢出攻击、整数溢出攻击、DDoS攻击、TCP会话劫持、HTTPS原理，还有前几年大火的CPU漏洞——熔断与幽灵攻击原理等。

本书采用ES5和ES6融合的方式编写，兼顾了主流应用和发展趋势，书中知识点结合实际开发讲解演示。本书从JavaScript额的历史开始讲解，由浅入深地带领读者逐渐走入JavaScript的世界。本书内容包括：变量、基本数据类型、运算符和表达式、语句、函数、对象、数组、BOM、DOM、AJAX、异步编程及ES6新特性等。本书语言通俗易懂，案例贴近实际工作需求，内容全面，深入浅出地简洁了前端开发需掌握的知识点。与此同时，本书还对一些底层实现进行了介绍，让读者在阅读完本书之后对JavaScript有更深入的理解。

本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门必备的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理，以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外，本书通过设计巧妙且具体的案例，让读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。完成本书的学习，读者可以继续阅读与本书紧密衔接的《深入理解计算机视觉：在边缘端构建高效的目标检测系统》，将所学的计算机视觉基础知识运用到目标检测的神经网络设计中，对边缘计算环境下的神经网络进行游刃有余的调整。

本书深入地讲解了Go语言常见特性的内部机制和实现方式，大部分内容源自对Go源码的分析，并从中提炼出实现原理。通过阅读本书，读者可以快速、轻松地了解Go语言的内部运作机制。本书首先介绍常见数据结构及控制结构的实现原理，包括管道、切片、Hash表、select和for-range等，这部分内容大都以几个精心准备的测验题目开头，每个测验题目均对应一个知识点，读者借此可以测验自身对该知识点的掌握程度。接着介绍了Go语言最核心的概念，包括协程的概念、协程调度模型、协程调度策略，以及内存分配和垃圾回收相关的内容。本书还介绍了测试、泛型、依赖管理等比较实用的特性。最后结合笔者的见闻，整理了一些发生在真实项目中的编程陷阱。

本书以JavaScript作为演示代码，比较系统地涉及各种数据结构和常见的算法面试题：常见排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、快速排序、计数排序、桶排序、基数排序等）、树的相关算法、字符串算法、回溯算法、动态规划问题等。本书中没有可怕的数学公式与复杂度证明，而是详细列出解题步骤，给出可以套用的算法模板。为了方便记忆，每种算法都会给出多种解，读者只需从中选取适合自己的解即可。本书旨在要让非科班出身的、没有算法基础的前端人士能够对各种数据结构及相关算法快速上手、顺利通过面试。