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    JavaScript悟道:(美) 道格拉斯·克罗克福德, 死月

    作者:(美) 道格拉斯·克罗克福德, 死月 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-56518-1
    索书号:TP312Ja/2019 分类号:TP312Ja 页数:295页 价格:CNY99.80
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书结合当前JavaScript语言现状, 剖析了JavaScript语言的运行原理、应该如何演进、怎样才能将其发挥至极致。这些深邃、极具前瞻性的论述不仅适用于JavaScript, 也适合其他语言。
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    React全家桶: 前端开发与实例详解:(美) 安东尼·阿科马佐, (美) 纳特·默里, (美) 阿里·勒纳, 欧阳奖

    作者:(美) 安东尼·阿科马佐, (美) 纳特·默里, (美) 阿里·勒纳, 欧阳奖 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55138-2
    索书号:TN929.53/1150 分类号:TN929.53 页数:608页 价格:CNY169.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书分为两部分,全面介绍了React的相关主题。第一部分通过例子循序渐进地讲解基础知识,包括创建一个投票应用程序、编写组件、处理用户交互、管理富表单,以及与服务器交互,此外还探索了Create React App的工作原理,编写自动化单元测试,以及使用客户端路由构建多页面应用程序。第二部分探讨在大型应用程序产品中使用的更高级的概念——数据的架构、传输和管理的策略,讲解了Redux、GraphQL、Relay,以及如何使用React Native编写原生、跨平台的移动应用程序。
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    Java性能优化实践: JVM调优策略、工具与技巧:(英) 本杰明·J. 埃文斯, (英) 詹姆斯·高夫, (英) 克里斯·纽兰, 曾波

    作者:(英) 本杰明·J. 埃文斯, (英) 詹姆斯·高夫, (英) 克里斯·纽兰, 曾波 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55233-4
    索书号:TP312/755 分类号:TP312 页数:22, 318页 价格:CNY109.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书从实验科学的角度探讨了Java性能优化的方方面面, 重点阐述了最新的实用JVM性能调优策略、工具和技巧。
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    Python深度学习入门: 从零构建CNN和RNN:(美) 塞思·韦德曼, 郑天民

    作者:(美) 塞思·韦德曼, 郑天民 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55564-9
    索书号:TP311.561/676 分类号:TP311.561 页数:xix, 192页 价格:CNY79.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书全面介绍了深度学习知识, 借助数学公式、示意图和代码, 旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型, 从而解决实际问题。另外, 本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络, 并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法, 有助于学习构建更高级的神经网络架构。
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    数据预处理从入门到实战: 基于SQL、R、Python:(日) 本桥智光, 陈涛

    作者:(日) 本桥智光, 陈涛 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55232-7
    索书号:TP312Ja/1822 分类号:TP312Ja 页数:xvi, 253页 价格:CNY89.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    在大数据、人工智能时代, 数据分析必不可少。本书以数据分析中至关重要的数据预处理为主题, 通过54道例题具体介绍了基于SQL、R、Python的处理方法和相关技巧。全书共4个部分: 第1部分介绍预处理的基础知识; 第2部分介绍以数据结构为对象的预处理, 包括数据提取、数据聚合、数据连接、数据拆分、数据生成和数据扩展; 第3部分介绍以数据内容为对象的预处理, 涉及数值型、分类型、日期时间型、字符型和位置信息型; 第4部分为预处理实战, 介绍与实际业务相同的预处理流程。
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    场景化机器学习:(澳) 道格·哈金, (澳) 理查德·尼科尔, Doug Hudgeon, Richard Nichol, 范东来

    作者:(澳) 道格·哈金, (澳) 理查德·尼科尔, Doug Hudgeon, Richard Nichol, 范东来 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55377-5
    索书号:TP181/295 分类号:TP181 页数:xvi, 210页 价格:CNY79.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书分为3个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助企业提高生产率以保持竞争力,阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线,研究6个场景,这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型,以便企业可以使用机器学习进行决策,介绍了一些案例研究,表明企业如何应对使用机器学习进行决策时所带来的变化。
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    深入理解Java模块系统:(德) 尼科莱·帕洛格, Nicolai Parlog, 张悦, 黄礼骏, 张海深

    作者:(德) 尼科莱·帕洛格, Nicolai Parlog, 张悦, 黄礼骏, 张海深 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55234-1
    索书号:TP312Ja/1817 分类号:TP312Ja 页数:xxiii, 348页 价格:CNY119.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书从Java模块系统的设计动机和基本概念讲起,一直延伸至其高级特性,详尽介绍了模块系统的基本机制,以及如何创建、构建和运行模块化应用程序。本书还会帮助你将现有项目迁移到Java 9及以上版本,并逐步将之模块化。书中主要内容包括:从源代码到JAR来构建模块、迁移到模块化Java、解耦依赖以及改进API、处理反射和版本、自定义运行时镜像,等等。
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    gRPC与云原生应用开发: 以Go和Java为例:(斯里)卡山·因德拉西里, (斯里)丹尼什·库鲁普, Kasun Indrasiri, Danesh Kuruppu, 张卫滨

    作者:(斯里)卡山·因德拉西里, (斯里)丹尼什·库鲁普, Kasun Indrasiri, Danesh Kuruppu, 张卫滨 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55498-7
    索书号:TP312/769 分类号:TP312 页数:15,162页 价格:CNY69.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书全面介绍了gRPC,可作为终极指南,用于gRPC应用程序开发周期的各个阶段。本书的主要内容包括gRPC的基础知识;gRPC与常规进程间通信技术的区别;gRPC的通信模式、底层原理,以及一些非常重要的高级特性,如拦截器、截止时间、错误处理、元数据、多路复用、负载均衡等。此外,本书还介绍了如何使用Go语言和Java语言构建gRPC应用程序并使其在生产环境中运行,也讲解了gRPC如何与Docker和Kubermetes协作,以及其生态系统中的其他内容。
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    深入Java虚拟机: JVM G1GC的算法与实现:(日) 中村成洋, 吴炎昌, 杨文轩

    作者:(日) 中村成洋, 吴炎昌, 杨文轩 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-55452-9
    索书号:TP312Ja/1831 分类号:TP312Ja 页数:xvi, 222页 价格:CNY59.00
    丛书:图灵程序设计丛书
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    本书深入Java虚拟机底层原理, 对JVM内存管理中的垃圾回收算法G1GC进行了详细解读。全书分为“算法篇”和“实现篇”两大部分: 前一部分主要介绍G1GC的算法原理, 内容包括G1GC的并发标记、转移功能、软实时性的实现和分代G1GC模式; 后一部分聚焦算法篇中没有详细讲解的实现部分, 基于HotSpotVM源码, 讲解对象管理功能、内存分配器的机制、线程管理方法和G1GC的具体实现。本书以图配文, 通俗易懂, 既系统介绍了G1GC的基础算法, 又贴近现实, 剖析了实用JVM中的G1GC实现, 同时还包含了作者对G1GC的研究成果和独到见解, 是深入理解JVM和G1GC机制的佳作。
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    JavaScript深度学习:蔡善清, (美) 斯坦利·比列斯奇, 程泽

    作者:蔡善清, (美) 斯坦利·比列斯奇, 程泽 出版社:人民邮电出版社 出版时间:20210101 ISBN:978-7-115-56114-5
    索书号:TP181/342 分类号:TP181 页数:23, 408页 价格:CNY129.80
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    本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师,也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势,掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念,并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理,构建并训练神经网络,利用客户端数据优化机器学习模型,开发基于浏览器的交互式游戏,同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识,同时了解训练和部署这些模型
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