这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。通过本书，你将掌握以下内容：（1）互联网广告的生态和产品形态首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台；然后介绍了主要在线广告网络和程序化购买生态；蕞后介绍了在线广告产品形态，包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。（2）广告投放系统的架构与设计结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统，主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特点及用法演示，以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。（3）广告系统的设计方法论互联网广告系统的规模往往比较大，详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论，为读者设计广告系统打下基础。（4）广告系统的工程架构详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。（5）广告策略系统的架构设计首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计；然后讲解了广告系统预估子系统，包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法，以及新广告点击率预估和转化率预估。本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面，对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。

本书属于智能物流方面的教材，物流业是 经济、社会发展的基础型产业，大数据时代，物流业的升级和变革将有助于转变我国的经济发展方式、提升 综合竞争力。本教材共分为“物流人工智能应用”“物流大数据分析” “物流大数据应用与实训\"” 三个模块，每个模块分多个项目进行介绍，每个项目以案例做导入，通过案例引入对任务的学习， 具有较强的实用性与系统性。本书内容丰富，理论与实训相结合，便于读者理解与应用。主要读者对象为物流大数据研究人员与教学人员，以及对智能物流的发展感兴趣的群体。

本书介绍了人工智能主要研究领域的核心内容，尤其是人工智能的基础知识和基本技能，并介绍了人工智能的一般应用以及一些智能算法及实现方法。本书可以引导学生进一步掌握人工智能领域的重点和难点，切实掌握综合运用专业理论和技术手段解决问题的能力；提高知识表示、知识推理和知识应用的能力，初步具备智能系统设计、分析、仿真、控制、决策的知识和技能。

对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失（或“流失”），这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。 《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循 Zuora 首席数据科学家 Carl Gold 的方法，你将获得高客户留存率带来的优势。 主要内容 ● 计算流失指标 ● 通过客户行为预测客户流失 ● 使用客户细分策略减少客户流失 ● 将客户流失分析技术应用于其他业务领域 ● 使用人工智能技术进行准确的客户流失预测

本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础（数据）、可视化任务的概念、如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具，以及可视化领域常用的可视化图表。本书可作为高校计算机相关专业的高年级本科生及低年级研究生学习数据可视化的入门教材，也可供对数据分析能力有要求的其他专业的学生学习参考，还可作为从事数据科学、数据分析的研究人员和技术人员的参考手册。

本书从工业视角出发，对制造业体系架构与发展过程进行回顾与总结，并在工业互联网的全新架构下，阐述边缘计算给制造业带来的改变。首先详细介绍了在工业互联网 边缘计算的背景下工业软件的模式变革和标准化进程，接着介绍工业边缘计算中所需要的关键技术，包括确定性IP网络、双绞线以太网和先进物理层、OPC UA TSN、DDS等新一代工业通信技术、工业4.0管理壳以及工业边缘计算建模语言IEC 61499，对工业边缘计算的应用场景（包括参数寻优、热备份冗余、预测性维护以及数字孪生等）进行了系统介绍。

基于内存的Redis数据库日趋红火，广受程序员关注。本书将以Redis6.2.0版本作为主讲版本，同时单独测试了Redis7.0.0版本新赠的主要功能。本书主要内容分基础篇、提高篇、实战篇，由浅入深、层层递进地进行介绍。基础篇重点介绍Redis的基础命令；提高篇主要介绍磁盘持久化、主从复制、分布式集群、事务、Lua脚本、管道、缓存、发布、订阅、Redis Stream消息队列、I/O线程、安全等各种高级技术；实战篇则介绍编程语言Java、Python、C、GO、PHP调用、大规模应用案例、实用辅助工具、电商应用实战案例。本书提供习题、实验及相关配套内容，即可供高校教学使用，又可供IT工程师自学使用。

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《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI进阶知识的实战类图书，将Power BI的主要功能融入45个高级应用技巧中，每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块：数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法；DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列，以及DAX建模等核心知识；可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体，以及整体提升报表效果的方法；数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场，创建和管理指标、管道，创建多语言和视角等数据分享功能；Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例；企业应用模块介绍了与Power BI报表开发相关的功能。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向进阶用户，适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。

算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。