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WEEX跨平台开发实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：向治洪出版社：电子工业
近年来，伴随着大前端和移动跨平台技术的兴起，移动应用的开发手段越来越多，常见的移动跨平台技术有React Native、WEEX和Flutter等。WEEX是由阿里巴巴研发的一套移动跨平台技术框架，目的是解决移动应用开发过程中频繁发版和多端研发的问题。本书是一本系统介绍WEEX跨平台应用开发的书籍，涵盖了WEEX开发的方方面面，主要由基础知识、高级应用开发和项目实战三部分组成。第一部分重点介绍WEEX开发的基础知识，后两部分则重点介绍WEEX开发的进阶知识和项目实战。本书是一本WEEX入门与实战类书籍，适合有一定前端开发基础或者移动端开发基础的读者阅读。因此，无论你是前端开发者，还是移动端开发者，都可以通过对本书的学习来掌握移动跨平台应用开发的技能。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

Cloudera Hadoop大数据平台实战指南
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：宋立桓//陈建平出版社：清华大学
对于入门和学习大数据技术的读者来说，大数据技术的生态圈和知识体系过于庞大，可能还没有开始学习就已经陷入众多的陌生名词和泛泛的概念中。宋立桓、陈建平著的《Cloudera Hadoop大数据平台实战指南》的切入点明确而清晰，从Hadoop生态系统的明星Cloudera入手，逐步引出各类大数
人民币：RMB 59.00 元售价：NT$ 236.00 元

Flutter跨平台开发入门与实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：向治洪|责编:赵轩出版社：人民邮电
Android/iOS开发者。因此，不管是一线App开发工程师，还是有志于从事App开发的前端开发者，
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

机器学习平台架构实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)戴维·平|责编:贾小红|译者:郭兴霞出版社：清华大学
本书详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库， Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS 机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
人民币：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

Flutter基础与实战(从入门到APP跨平台开发)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：编者:赵龙|责编:秦菲出版社：机械工业
本书旨在帮助读者快速入门Flutter、掌握Flutter开发技能，从而具备一定的 Flutter跨平台开发能力。本书在内容编排上主要分为以下三个部分。第一部分（第1～5章）是UI构建基础篇，纵向概述 Flutter开发中用到的基础组件（如Text、Image）、UI 布局排版组件（如Column ）、滑动组件（如 NestedScrollView）和功能性组件（如手势识别）等。第二部分（第6～10章）是核心功能篇，涵盖动画、弹框、绘图、插件开发、文件操作与网络请求等。第三部分（第11～13章）是实战应用篇，将前两部分的内容加以应用，并补充开发细节，如应用图标配置、打包发布、权限请求、各种工具类封装，还提供了一个APP的基础架构以及短视频应用与电商类应用。读者可以直接在本书提供的源码基础上搭建企业级的应用。此外，本书还具有较强的工具属性，便于随时查阅，陪伴读者完成Flutter的学习旅程。本书适合想要入门 Flutter,进行应用开发的技术人员阅读。
人民币：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

Flutter跨平台移动开发实战/计算机技术开发与应用丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：编者:董运成|责编:赵佳霓出版社：清华大学
丛书项：计算机技术开发与应用丛书
本书主要介绍Flutter框架跨平台开发相关知识，常用学习网址的介绍、相关软件的安装、基本组件的使用、布局、跳转和路由、样式、动画、程序的交互和手势识别、数据存储与访问、状态管理、HTTP网络异步访问、与服务器端数据的交互等内容。书中以实用为主，理论和实践相结合，结合第三方插件，组件中属性和方法使用的说明，从单个组件的使用到组件之间的组合，重点讲解了与服务器端数据的交互。通过大量代码的演示和讲解，从小项目到一个相对完整的课程项目。能综合运用各种组件，熟练掌握 Flutter框架进行软件项目设计开发。为了便于读者理解，书中的每章都配发有操作和讲解演示视频。另外，通过书中的心情驿站项目案例，详细阐述了如何使用Flutter框架进行跨平台移动开发，内容翔实、步骤清晰，为实际软件项目开发工作提供了现实的参考解决方案。本书可作为Flutter初学者的入门书籍，也可作为从事跨平台移动开发的技术人员及培训机构的参考资料。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

智能数据分析(入门实战与平台构建)/数据分析与决策技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：陈雪莹|责编:董惠芝出版社：机械工业
丛书项：数据分析与决策技术丛书
第6～8章介绍如何量身定制自己的智能数据分析平台。这部分不仅分析了智能数据分析平台的构建
人民币：RMB 119.00 元售价：NT$ 476.00 元

移动平台深度神经网络实战(原理架构与优化)/智能系统与技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：卢誉声出版社：机械工业
丛书项：智能系统与技术丛书
本书精讲构建移动平台深度学习系统所需算法、指令集、神经网络的设计与实战、海量数据处理、主流框架裁剪与产品级性能优化策略等，内容翔实、深入。深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统的算法与原理基石，诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。移动平台深度学习基础（第5～6章），介绍移动平台开发环境搭建、移动平台开发基础、ARM指令集加速技术，以及轻量级网络的实现原理与实战。深入理解深度学习（第7～8章），剖析数据预处理原理与方法，高性能实时处理系统开发，以及基于深度神经网络的物体检测与识别。本篇是下一篇内容的前导与“基石”。深入理解移动平台深度学习（第9～12章），本篇应用前述章节的框架与技术，实现移动平台深度学习系统的实现与集成，具体涵盖：①移动平台性能优化，数据采集与训练，为开发移动平台图像分类系统建立基础；②深入讲解TensorFlow Lite代码体系、构建原理、集成方法、核心代码与裁剪分析，模型处理工具应用，并完成移动平台系统集成；③结合实战分析主流移动平台机器学习框架、接口，并展望未来。
人民币：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

Nuclio实战及源码分析(基于Kubernetes的Serverless FaaS平台)/通信网络前沿技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：编者:李彬//詹煜卓//任胜寒//张晨|责编:王颖//侯颖出版社：机械工业
丛书项：通信网络前沿技术丛书
无服务器计算是一种新的范式，可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。它使开发人员能够专注于代码的编写，而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演进历程、架构原理和设计，深入探讨了开源 Serverless Nuclio的架构、源码和实践，并提供了丰富的案例和代码示例。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

实战大数据(Hadoop+Spark+Flink从平台构建到交互式数据分析离线实时)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:杨俊|责编:王斌//李培培出版社：机械工业
本书详细介绍了大数据工程师在实际工作中应该熟练掌握的大数据技术。全书共8章，分别是大数据技术概述、搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机、基于 Hadoop构建大数据平台、基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统、用户行为离线分析——构建日志采集和分析平台、基于 Spark的用户行为实时分析、基于Flink的用户行为实时分析、用户行为数据可视化。本书以一个完整的大数据项目为主线，涵盖Hadoop 、Spark、Flink等主流大数据技术，按照大数据工程师的项目开发流程，理论与实践结合，逐步推进，使读者在学习大数据核心技术的同时，也能掌握开发大数据项目的完整流程，从而获得大数据项目开发经验。本书既可以作为大数据工程师的必备开发手册，也可以作为高校大数据及相关专业的教材或实验手册。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大数据和人工智能培养工程系列丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:星环科技人工智能平台团队出版社：机械工业
丛书项：工业和信息化领域急需紧缺人才大数据和人工智能培养工程系列丛书
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题-总共分为10章。第1章为导论-介绍机器学习的背景、定义和任务类型-构建机器学习应用的步骤-以及开发机器学习工作流的方式。第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术-并辅以实例进行验证。第3～6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型-这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法-还针对删失数据进行了专门的综述和实践。第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题-并从工业界视角解读如何将图计算落地。第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用-并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术-使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书-同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考-帮助他们掌握机器学习相关的算法原理-并能通过专业工具平台快速搭建各类模型-构建机器学习的行业应用。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

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