这是一本面向对AI和机器学习的活用感兴趣的经营层、企划部门、事业部门和IT部门等从业人员的书籍。从打消“为什么现在应该努力呢”这样的疑问开始，到即便对AI和机器学习的前提知识没有了解，也能够理解“如何建立项目，怎样创造出成果”的方法论。本书旨在作为咨询公司和系统开发公司等寻求外部AI支援的参考书。

JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，配套示例源码、PPT课件、数据集和开发环境。 \n本书共分为13章，内容包括JAX从零开始，一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器，深度学习的理论基础，XLA与JAX一般特性，JAX的高级特性，JAX的一些细节，JAX中的卷积，JAX与TensorFlow的比较与交互，遵循JAX函数基本规则下的自定义函数，JAX中的高级包。最后给出3个实战案例：使用ResNet完成CIFAR100数据集分类，有趣的词嵌入，生成对抗网络（GAN）。 \n本书适合JAX框架初学者、深度学习初学者以及深度学习从业人员，也适合作为高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考书。 \n

本书旨在帮助正走在或即将走向学习机器学习路上的广大读者朋友。我们在日常教学和培养研究生过程中发现，很多同学一方面想学、愿意学； 另一方面又遇到入门难的问题，希望能有一本书、一本教材讲原理、给数据、给源码、给实验，带着入门。本着这样一个初衷，我们选择了机器学习领域析十大经典算法，把我们平常培养硕士研究生一年级刚入校学生的算法材料整理，开放提供给广大希望学习的读者朋友，写一本机器学习入门级的学习材料。每章完整的源代码扫描二维码即可下载，每个算法一个Python工程，实验数据就在每个工程的data文件夹下。代码风格尽量保持一致，让读者更容易理解。 \n本书可作为高等学校各专业“机器学习”及相关课程的教学参考书。 \n

《拉格朗日力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》以拉格朗日力学理论与自动定理证明思想为指导，系统深入地研究了泛函变分、拉格朗日力学和机器人动力学之间的天然关系，从而构建了以泛函变分的形式化为形式化数学基础、以拉格朗日力学的形式化为中心、以机器人动力学形式化分析为应用依托的定理证明体系。内容涵盖了自动定理证明、泛函变分、拉格朗日力学、形式化验证等领域。 \n《拉格朗日力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》主要内容包括：泛函变分、动力学与形式化验证的进展；泛函变分、拉格朗日力学、机器人动力学与形式化验证主要理论；泛函变分主要理论的形式化；拉格朗日力学主要理论的形式化；机器人动力学的形式化建模与分析；模块化自组织机器人对接运动学和动力学验证。作者长期系统形式化与自动定理证明进行深入研究并在机器人安全验证等领域持续实践迭代，《拉格朗日力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》是对该过程成果的高度凝练与系统总结。

本书选择以遮挡人脸识别这一当今世界难题为例，探索人工智能技术实战进阶之路。本书重现了笔者对人脸有无口罩识别、口罩分割提取、遮挡人脸识别等方面的技术探索与实现过程。从视频图像的智能分割、图像区域生长算法设计与实现、智能采集、智能分割、智能变换、智能融合、图像边缘智能检测、图像非局部均值滤波等角度入手，尝试了遮挡人脸图像处理的探索，并最终分别基于MATLAB和Python实现了遮挡人脸识别。本书内容通俗易懂，适用于对人工智能实战应用感兴趣但缺少专业指导的读者。无论是对遮挡人脸识别技术感兴趣的大学生，还是希望向人工智能领域转型的技术人员，都可以通过本书的指引，轻松完成人工智能实战进阶。

《从零开始设计你的智能小车》从“实战”出发，以STM32F103VET6单片机为对象，以C语言为开发语言，详细讲解如何在CMSIS固件库基础上完成嵌入式应用系统的开发。通过本书的学习，读者能够初步了解嵌入式系统设计中的硬件设计和软件设计，掌握硬件和软件调试技巧，具备设计、规划和实现一个简单嵌入式应用系统的能力。 \n全书以“智能小车设计”作为主线，内容分为基础篇、提高篇和实践篇三个层次。“基础篇”介绍嵌入式开发的基本常识、系统架构等。“提高篇”以小车功能需求为目标来组织各章节内容，每一章实现智能小车的一个功能。“实践篇”从应用系统设计规划的角度出发，通过两个不同的“智能小车”系统设计实例，从功能设计规划开始，经过硬件需求分析与选型、硬件设计与供电设计，到软件设计、系统测试，详细讲解从设计规划到开发实现的完整过程。侧重分析设计思路、设计方法，以及项目的组织架构，培养作为系统开发工程师而应该具备的“全局观”和从系统层面分析、分解系统功能的能力。 \n本书可作为高等院校自动化、电气工程等相关专业的教材，也可作为嵌入式开发爱好者的入门书籍。 \n

本书详细介绍了数值分析课程的基本算法，包括非线性方程求解、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、数据插值与拟合、数值积分与微分及常微分方程数值解法等，并介绍了MATLAB软件编程实现上述各种方法的具体流程，给出了详细代码。本书可作为高等学校工科专业本科生或者研究生学习“计算方法”或“数值分析”课程中数值实验环节的用书，也可作为参加全国大学生数学建模竞赛的大学生尤其是编程队员学MATLAB编程的指导教材，还可作为从事科学计算的科技人员应用MATLAB求解数值计算问题时的参考书。

跨境数据流动是数字经济时代经济全球化的重要驱动力量，也是我国加快构建新发展格局，实现更高水平对外开放的必然要求。由于跨境数据流动存在潜藏数据安全风险，因此，当前加强跨境数据流动治理十分迫切。本书从分析跨境数据流动面临的机遇和挑战入手，梳理相关国内立法和监管现状，总结国外有关治理经验，探讨加强我国跨境数据流动治理的举措。本书认为推动跨境数据流动治理体系建设，要完善相关立法，增强立法内容的全面性、精准性和可操作性；要加强监管执法，设立专门监管机构，推动监管技术研发，建立健全数据出境安全评估制度，开展科学的数据分类分级，加强第三方认证制度建设，激励企业参与协同共治，并加大跨境数据流动地方监管探索；要加强国际合作治理，适时加入APEC的CBPR规则体系，加强与欧盟GDPR规则对接，尽早加入CPTPP、DEPA等国际协定，引领“一带一路”规则框架，抢抓RCEP落地实施契机，推动实现跨境数据的安全、有序、便捷流动。

9787115587480 Spring微服务实战（第2版） 109.90 \n9787115433145 Spring Boot实战 59.00 \n9787115527929 Spring实战 第5版 99.00 \n \n《Spring微服务实战（第2版）》 \n本书以一个名为O-stock的项目为主线，介绍云、微服务等概念以及Spring Boot和Spring Cloud等诸多Spring项目，并介绍如何将O-stock项目一步一步地从单体架构重构成微服务架构，进而将这个项目拆分成众多微服务，让它们运行在各自的Docker容器中，实现持续集成/持续部署，并最终自动部署到云环境（AWS）的 Kubernetes集群中。针对在重构过程中遇到的各种微服务开发会面临的问题（包括开发、测试和运维等问题），本书介绍了解决这些问题的核心模式，以及在实战中如何选择特定Spring Cloud子项目或其他工具（如 KeyCloak、Zipkin、ELK技术栈）解决这些问题。本书适合拥有构建分布式应用程序的经验、拥有Spring的知识背景以及对学习构建基于微服务的应用程序感兴趣的Java开发人员阅读。对于希望使用微服务构建基于云的应用程序，以及希望了解如何将基于微服务的应用部署到云上的开发人员，本书也具有很好的学习参考价值。 \n \n《Spring Boot实战》 \n本书以Spring应用程序开发为中心，全面讲解如何运用Spring Boot提高效率，使应用程序的开发和管理更加轻松有趣。作者行文亲切流畅，以大量示例讲解了Spring Boot在各类情境中的应用，内容涵盖起步依赖、Spring Boot CLI、Groovy、Grails、Actuator。对于Spring Boot开发应用中较为繁琐的内容，附录奉上整理完毕的表格，一目了然，方便读者查阅。 \n \n《Spring实战 第5版》 \n本书是一本经典而实用的畅销Spring 学习指南。 \n \n第5 版涵盖了Spring 5.0 和Spring Boot 2.0 里程碑式的更新。全书分为5 个部分，共19 章。第1 部分（第1～5 章）涵盖了构建Spring 应用的基础话题。第2 部分（第6～9章）讨论如何将Spring 应用与其他应用进行集成。第3 部分（第10～12 章）探讨Spring对反应式编程提供的全新支持。第4 部分（第13～15 章）拆分单体应用模型，介绍SpringCloud 和微服务开发。第5 部分（第16～19 章）讨论如何为应用投入生产环境做准备以及如何进行部署。 \n \n本书既适合刚开始学习Spring Boot 和Spring 框架的Java 开发人员快速上手，也适合经验丰富的Spring 开发人员学习Spring 的新特性，尤其适用于企业级Java 开发人员。

本书分为六个项目：项目一主要介绍数据可视化的概念、数据可视化的发展和数据可视化帮助决策的一些方式等；项目二主要介绍jQuery的基本概念与jQuery的使用安装等；项目三以ECharts绘图工具的概念与配置及ECharts的综合演示开展学习；项目四介绍Bootstrap框架的核心技术及具体应用实施等；项目五通过介绍Flask框架，展示Flask的功能和基本应用；项目六通过“招聘分析监控系统”的数据可视化子项目系统完成了一个可视化项目的简单功能的实现、展示等技术处理方法。本书由浅入深地描述了大数据可视化的应用，用简单的代码实现了图形图像对数据的展示，浅显易懂。本书适用于大数据专业课程教学，也适用于对大数据可视化技术感兴趣的初学者学习。