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关于“埃斯波西托”检索到 共11种现货商品
出版社：
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精通ASP.NET程序设计
¥59.5(7折)定价:¥85.0本书的作者是ASP．NET和ADO．NET方面的专家，书中内容覆盖了ASP．NET编程的所有方面，不但从专业角度介绍了其内部体系结构，包括HTTP运行库、标准控件、配置、安全性、固有控件和自定义控件等内容，而且从实践出发给出了许多实例，读者可以修改这些实例作为自己的应用程序通过本书的学习，可以帮助读者全面而深入地掌握如何用ASP．NET创建高效率、高性能的Web应用程序。...
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云计算体系架构中的智能SOA平台
¥24.5(4.9折)定价:¥49.9本书介绍事件驱动和面向服务的体系架构（soa）的基本原理，及其在新的互联世界中基于云计算的架构模式中的角色，本书重点在于当前和未来的soa技术如何提供平台即服务（paas）层的服务模型的智能管理。在这种新的背景下，“服务”的概念被广泛应用于新一代的互联网硬件和软件资源。本书将探讨中间件通信层的各种变化，中间件通信层被设计为一个适配层，能够隐藏应用程序分布式组件的复杂性。中间件通信层的演变也将在本书中进行讨论，尤其是指导这一类系统设计的
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Microsoft.NET企业级应用架构设计-(第2版)
¥49.7(7.2折)定价:¥69.0软件架构是一系列相关的抽象模式，用于指导大型软件系统各个方面的设计。本书就是一个关于软件架构的坚实、可重用且易于访问的知识库。 本书分4个部分来介绍软件架构相关的内容。其中，基础知识部分为软件架构打下基础；设计架构部分关注表现层和业务层；支撑架构部分涵盖3个可用于构建各种子领域的支撑架构；基础设计部分介绍了多样化持久化、NoSQL数据存储、SQL、EntityFramework和关系型数据库等内容。 本书着重介绍软件架构相关的内容，非
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人与物:从身体的视点出发(人文科学译丛)
¥26.6(7折)定价:¥38.0人与物的关系是什么？身体如何改变这种关系？本书中，作者认为，从身体出发，而不是从事或人出发，可以帮助我们重新考虑两者的地位。 从一开始，我们的文明就建立在严格、明确的人与物的区别之上，建立在人对物的工具性支配之上。这种对立源于古罗马，并延续至整个现代社会。在我们当下的优选市场中，产生了越来越多的关于人与物的矛盾。尽管这一区别对我们来说似乎是明确和必要的，但在法律、经济和技术实践中，我们不断看到的是观点的逆转：某些类别的人正在被事物同
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机器学习开发实战
¥92.8(7.8折)定价:¥119.0本书是机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。本书共分为五个部分，主要内容包括人工智能基础知识、实现机器学习解决方案的步骤、微软的ML.NET库、实用的机器学习算法、神经网络、AI云服务等，并且免费提供使用ML.NET库构建的代码示例...
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人工沟通与法:算法如何生产社会智能
¥36.3(7.4折)定价:¥49.0本书认为，在算法和人类智能之间进行这种类比是具有误导性的。如果算法有助于生产社会智能，并非因为算法学会了“如何像我们一样思考”，而是因为我们学会了如何与它们沟通。我们应当从“人工沟通”而非“人工智能”角度去思考算法如何生产社会智能。本书通过借鉴卢曼的“沟通”理论，来研究数字文化中的清单（lists）、数字文本分析中的可视化与解释、数字画像与算法个性化、算法记忆与被遗忘权、遗忘图像以及算法预测等前沿问题。相信本书会给读者带来许多有趣的想
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全栈工程师WEB开发指南
¥56.9(7.2折)定价:¥79.0结合DDD方法及现代UX设计方法，讲述一种实用的、问题驱动的、关注用户的方法 引导读者掌握Web架构、Web设计和Web用户体验的有效新方法 帮助读者有效运用用户体验优先的现代设计方法...
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机器学习开发实战(英文版)
¥101.5(7.3折)定价:¥139.0本书内容包括: 人类是如何学习的 ; 智能软件 ; 映射问题和算法 ; 机器学习解决方案的一般步骤 ; 数据因素 ; .NET中的机器学习 ; 实现ML.NET管道 ; ML.NET任务和算法等...
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非政治的范畴(拜德雅·人文丛书)
¥50.4(7折)定价:¥72.0对于任何不满足于20世纪诸政治思想范畴，期待超越复杂的现代性政治哲学图景，渴望获得全新的理解视阈的读者而言，本书提出的“非政治”概念为其提供了批判性的视野。● 本书写于1980年代，作为罗伯托·埃斯波西托的的早期作品，它是理解作者后期主张的“免疫范式”“共同体”之根源的推荐阅读之作。○ 对于理解沿袭自福柯、阿甘本的生命政治学的“意大利理论”而言，本书亦必不可少...
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跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程
¥74.3(7.5折)定价:¥99.0ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》适合数据
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