将Amazon AI和ML服务栈应用到真实世界的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、欺诈检测、对话式设备等。使用Amazon SageMaker Autopilot，通过自动化机器学习（AutoML）实现特定应用场景的子集。深入理解一个基于BERT的自然语言处理场景的模型开发的完整生命周期，包括数据接入、数据分析以及更多。将所有组件包装成一个可重复的机器学习运维流水线。通过Amazon Kinesis和Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（MSK），在实时数据流中探索实时机器学习、异常检测和流分析。了解数据科学项目和工作流中的最佳安全实践，包括在数据接入和分析、模型训练和部署过程中应用AWS Identity and Access Management（IAM）、鉴权、授权。

C#作为微软的旗舰编程语言，是编写高效应用程序的语言，深受程序员喜爱。《Visual C#从入门到精通（第10版）》沿袭深受读者欢迎的Step by Step风格，围绕语言的基础知识和新功能进行了全面的介绍，同时借助于练习来引导读者逐步构建云端应用等。全书共27章，结构清晰，叙述清楚。所有练习均在Visual Studio 2022简体中文版上进行过全面演练。无论是刚开始接触面向对象编程的新手，还是打算迁移到C#的C、C或Java程序员，都可以从本书中汲取到新的知识，迅速掌握C#编程技术。

学习一系列久经考验的架构实践，从有效的架构、设计思维与运维等方面入手，创建优质的软件产品。深入探索业务架构、基础设施架构、数据架构与应用程序架构。探讨架构师、项目经理以及管理层如何通过价值链，与开发团队、管理团队和产品团队高效地开展工作。探讨机器学习架构与自动化流水线的特殊应用。为企业架构团队提供一套完整的实践模板。

本书旨在帮助读者以快的速度，系统地从Excel VBA脚本编程转入Python脚本编程，或者从Python脚本编程转入VBA脚本编程，或者同时学会两种脚本编程方法。本书使用Excel VBA和Python双语言对照的方式，能帮助VBA用户快速掌握Python脚本编程，并使用双语实现Excel脚本编程和数据处理自动化。本书包括对象模型、界面设计、文件操作、Excel函数、Excel图形、Excel图表、Excel数据透视表、正则表达式、统计分析和混合编程等内容。关于Python方面，本书详细地介绍了xlwings包的使用方法。本书适合任何对Excel脚本开发感兴趣的读者阅读，如有编程需求的职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。

本书是用轻松有趣的方法学习算法的入门指南。按照算法策略分为8章。第1章以算法之美、趣味故事引入算法，讲解算法复杂度的计算方法，以及爆炸性增量问题。2～7章讲解经典算法，包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯法、分支限界法、网络流算法。第8章讲解实际应用中的算法和高频面试算法，包括启发式搜索、敏感词过滤、LRU算法、快慢指针、单调栈、单调队列、零钱兑换、股票交易等。每一种经典算法都有4～8个实例，多数按照问题分析、算法设计、完美图解、算法详解、算法分析及优化拓展的流程进行讲解。全书讲解清晰，通俗易懂，紧扣工程教育认证的要求和实用性，力求满足新工科人才培养的需要。本书为河南省“十四五”普通高等教育规划教材，提供了丰富的教学资源与答疑服务，包括源代码、课件、教案、习题、在线答疑和在线测试系统。本书既适合作为高等院校计算机及相关专业的算法教材，也适合对算法感兴趣的初学者以及需要提升技术能力的在职人员阅读。

《FPGA开发及应用——基于紫光同创Logos系列器件及Verilog HDL（微课视频版）》以紫光同创公司的FPGA为例，全面系统地讲述了基于可编程逻辑器件的设计方法，结合实践讲解了大量的典型实例，便于读者理解和演练。书中从国内企业生产的EDA工具的使用到FPGA应用设计，再到Cortex-M1软核处理器的设计与应用，几乎涉及FPGA开发设计的所有知识，具体内容包括紫光同创FPGA芯片介绍、Pango Design Suite开发工具概述、Verilog语言、基本逻辑电路设计、ModelSim仿真、IP介绍、大量实例讲解、Cortex-M1设计开发等。 《FPGA开发及应用——基于紫光同创Logos系列器件及Verilog HDL（微课视频版）》可作为FPGA开发初学者及工程技术人员的参考用书，也可作为电子信息工程、计算机科学与技术等相关专业本科生、研究生的教材。

理解TensorFlow模型模式和ML工作流中的最佳实践。使用代码段作为构建TensorFlow模型和工作流的模板。通过集成TensorFlow Hub中的预建模型节省开发时间。使用加速器集群（如GPU或TPU）充分利用分布式训练。对数据摄取、训练模型、模型保存和推理做出明智的设计选择。

研究张量，这是机器学习中最基本的结构。通过一个真实示例完成数据与张量的来回转换。使用TensorFlow.js结合AI和Web。使用资源转换、训练和管理机器学习数据。从头开始构建和训练你自己的训练模型。

本书重点突出深度强化学习理论的基本概念、前沿基础理论和Python应用实现。首先介绍马尔可夫决策、基于模型的算法、无模型方法、动态规划、蒙特卡洛和函数逼近等基础知识；然后详细阐述强化学习、深度强化学习、多智能体强化学习等算法，及其Python应用实现。本书既阐述奖励、价值函数、模型和策略等重要概念和基础知识，又介绍深度强化学习理论的前沿研究和热点方向。本书英文版出版之后，广受好评，已成为深度强化学习领域畅销教材，也可为人工智能和机器学习等领域的科研工作者、技术工程师提供参考。

Perl能在绝大多数平台上完成几乎所有任务，不管是简单的修修补补，还是大型完备的网络应用。《Perl语言入门》从zui基础的开始教起，然后逐渐深入，让你慢慢能够自行编写多至128行的程序——如今90％的Perl程序差不多都是这般大小。本书每章都包含若干习题，帮助你巩固消化刚学到的知识。也许其他书籍只是想着灌输Perl编程的条条框框，但本书不同，我们希望把你培养成一名真正的Perl程序员。本书是更新的版本。