分类： 科学与技术

作者简介

　　渠成，
　　耐特康赛（Netconcepts）创始人兼CEO、北航互联网营销与管理专业研究生特聘教授、《全网营销与SEO》一书作者、全球跨境电子商务协会主席、百度特聘专家及钻石讲师、创立中国SEO排行榜。

　　陈伟，
　　北京航空航天大学计算机系毕业，先后在中科院、孔子学院工作，负责技术管理、架构及研发。现任深圳太古计算机系统有限公司董事长。关注方向：人工智能、人脸识别、情绪识别、行为识别等。

内容简介

未来30年是“AI大革命”。
在人工智能时代，我们的工作和生活发生了颠覆式改变。《人工智能时代，你的工作还好吗？》从人工智能如何重新定义工作出发，让读者了解到在人工智能时代，你是否会被人工智能取代？你的工作会发生哪些变化？你所处行业和所从事的工作将面临哪些潜在的机遇和威胁？只有尽早了解人工智能的变革本质，认清人工智能对职业冲击的规律，我们才能提前制定一套跟上时代的职业规划方案。
AI+金融：将工作转移到客户情感维护
　　AI+医生=更好的医疗未来
　　AI+电商：精准营销，流量自来
AI+HR：积累人才数据，颠覆人才招聘
AI+农业：科技兴农，发家致富
AI重新定义文娱：黑科技、高效率、新灵感
数据说话：AI威胁执行层的“饭碗”
面对威胁，执行层必备的4项技能
面对AI，文娱工作者应该如何创作
面对AI，教师的抉择
　……

作者简介

内容简介

作者简介

刘大贺（原名刘贺）
中国移动互联网营销专家、中国快消品新媒体第*人、中国食品报品牌研究院理事、中国海洋大学双创导师、原纳食集团创始人。现任上海蓝狙互联网科技董事长、郑州蓝狙网络科技董事长、大单品策划专家、微商导师、抖音营销专家。
辅导过的企业：汇源集团、北大荒集团、久大盐业、山东胶州工信厅、中国食品报、纳食集团、华英农业、江中、恒大高鑫等。

内容简介

本书写作的核心，就是为了帮助大家掌握抖音系统的实战营销知识，完整地学会抖音营销的各项技能，帮助大家创造出优质的抖音内容，借势抖音，快速发展。
本书最大的特色就是“实战、系统”。书中囊括了上百个从零做大的经典案例，深度剖析了抖音的发展趋势，解读了抖音运营的内部规则，总结了抖音内容创作的系统经验，以及抖音矩阵的实操策略、抖音变现的实战经验，手把手教你学会抖音系统营销。
本书总共分为11章，分别解读了抖音的趋势、抖音的规则、抖音矩阵的策略、抖音账号的设计、抖音内容创作系统、抖音养号技巧、抖音变现策略、抖音电商运营策略、抖音禁忌、DOU+和多闪、抖音的商业趋势等；解答了账号被限流、视频没有阅读量、视频被封号等核心困惑，以及分享了如何创作出优质的视频内容、如何做抖音电商、如何通过抖音快速赚钱等干货内容，并分析了中国目前全媒体的格局和发展趋势，开阔读者的经营视野，彻底了解抖音现状、掌握抖音营销。

作者简介

内容简介

作者简介

内容简介

作者简介

浙江大学特聘教授，清华大学新闻传播学博士。
南加大安娜伯格传播与新闻学院和新加坡国立大学东亚研究所访问学者。浙江大学融媒体研究中心副主任，浙江大学社会治理研究院首 席专家，浙江传媒学院互联网与社会研究院院长，“互联网口述历史”（OHI）项目发起人，国家社科基金重大项目互联网史研究项目首 席专家，中国互联网协会研究中心主任。互联网实验室和博客中国创始人。著有《网络强国》、“IT史记”系列等互联网相关著作30本。主编“互联网口述历史”“网络空间战略丛书”等系列丛书。

内容简介

“互联网口述历史”项目发起于2007年，专注于全球互联网领域关键人物口述史料的记录、收集、整理、研究、呈现以及传播交流，目前已完成访谈超过500人，覆盖50多个国家和地区的“互联网之父”和关键人物。 项目以口述历史的研究方法，用文字、图片、音频、影像等形式记录他们独特的记忆、经历、观点和故事，形成一个原始、丰富、鲜活、多维的互联网历史个人记忆库。全面、具体、真实地呈现互联网历史，全景式反映互联网50多年的发展与演进，深度展示网络时代人类新文明群像。 《互联网口述历史第 1辑·英雄创世记》是“互联网口述历史”项目的首辑成果呈现，访谈对象包括： 鲍勃·卡恩（Bob Kahn）：“互联网之父”，美国计算机科学家，TCP/IP的共同开发者之一，提出了开放架构网络的想法，在20世纪80年代中期创造了“国家信息基础设施”一词，该词后来被进一步广泛称为“信息高速公路”。2004年，获得图灵奖。 全吉男（Kilnam Chon）：“韩国互联网之父”，韩国计算机科学家，主要贡献是使韩国成为继美国之后第二个连接互联网的国家。 拉里·罗伯茨（Larry Roberts）：“互联网之父”，美国计算机科学家，美国工程院院士，仅用8年时间就完成麻省理工学院的本、硕、博连读，曾带领团队创建了现在互联网的前身——阿帕网。2001年，获得美国工程院德雷珀奖。 伦纳德·克兰罗克（Leonard Kleinrock）:“互联网之父”，工程师，计算机科学家，曾为互联网前身——阿帕网的发展发挥了重要作用，2001年获得美国工程院德雷珀奖。 路易斯·普赞（Louis Pouzin）：“法国互联网之父”，法国软件工程师，他建立了早期的分组交换网络CYCLADES，影响了之后的TCP/IP。2003年，普赞被法国政府授予“法国总统颁授骑士勋章”。 胡启恒：中国互联网先驱，中国工程院院士，中国模式识别与人工智能领域先驱探索者之一，2013年入选国际互联网名人堂，成为获得全球互联网无上荣誉的首 个中国人。 温顿·瑟夫（Vinton Cerf）：“互联网之父”，TCP/IP和互联网架构的联合设计者之一，美国工程院院士，IPv6论坛的名誉主席。2001年，获得美国工程院德雷珀奖。 维纳·措恩（Werner Zorn）：“德国互联网之父”，德国计算机科学家，被公认为德国互联网的创始人之一。曾带领团队使德国成为世界上第四个接入国际互联网的国家。1987年，措恩帮助中国从北京向海外发出中国的首封跨国电子邮件。

作者简介

网易（杭州）网络有限公司-高级数据挖掘工程师《Python爬虫开发 从入门到实战（微课版）》人民邮电出版社2018-07。

内容简介

《左手MongoDB，右手Redis——从入门到商业实战》针对MongoDB和Redis这两个主流的NoSQL数据库编写，采用“理论+实践”的形式编写，共计45个实例。

《左手MongoDB，右手Redis——从入门到商业实战》共分为4篇：第1篇，介绍了什么是NoSQL、MongoDB和Redis相对于传统关系型数据库的优势；第2篇，介绍了MongoDB与Redis的安装方法和基础操作，并使用员工信息管理系统和聊天室网站实践MongoDB和Redis。第3篇，介绍了MongoDB与Redis的高级语法和应用；第4篇，使用MongoDB与Redis完整开发一个问答网站并逐步优化，是对前面知识的综合应用。

《左手MongoDB，右手Redis——从入门到商业实战》配有同步教学视频。能帮助读者快速而全面地了解每章的内容。本书还免费提供所有实例的源代码及素材。这些代码和素材不仅能方便读者学习，而且也能为以后的工作提供便利。

《左手MongoDB，右手Redis——从入门到商业实战》结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强。特别适合MongoDB和Redis的初学者与进阶读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合大中专院校的相关专业作为教学参考书。

作者简介

全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之三！6步练就数据思维！无须统计背景，也能练就数据力，清楚沟通，有力说服，精准决策！埃里克 ? 布莱恩约弗森鼎力盛赞！

在数据铺天盖地的世界，数据分析变得越来越重要，数据分析正在改变各行各业的运作方式。没有分析力，就没有竞争力。如果你没学过统计学和分析学，也想练就数据分析能力，或者只是想跟精通数据的分析师有效沟通，《成为数据分析师》正是为你而作。

《成为数据分析师》为掌握数据分析技能提供了一条清晰可行的路线图，无须深奥的计算和复杂的统计，只要简单的3阶段6步骤，就能练就数据思维，快速掌握必备技能，懂得如何运用数据分析检视问题、解决问题，进而提出深入的商业洞见。

内容简介

全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之三！6步练就数据思维！无须统计背景，也能练就数据力，清楚沟通，有力说服，精准决策！埃里克 ? 布莱恩约弗森鼎力盛赞！

在数据铺天盖地的世界，数据分析变得越来越重要，数据分析正在改变各行各业的运作方式。没有分析力，就没有竞争力。如果你没学过统计学和分析学，也想练就数据分析能力，或者只是想跟精通数据的分析师有效沟通，《成为数据分析师》正是为你而作。

《成为数据分析师》为掌握数据分析技能提供了一条清晰可行的路线图，无须深奥的计算和复杂的统计，只要简单的3阶段6步骤，就能练就数据思维，快速掌握必备技能，懂得如何运用数据分析检视问题、解决问题，进而提出深入的商业洞见。

作者简介

梅瑞狄斯·布鲁萨德（Meredith Broussard），
毕业于哈佛大学计算机系，拥有计算机和数学学位。
她曾在AT&T贝尔实验室和MIT媒体实验室工作，创造过几个人工智能系统。
现在是纽约大学助理教授。她还是一个记者，《大西洋月刊》《华盛顿邮报》专栏作家。

内容简介

内容简介：
布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。
这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。
人工智能想大规模取代人类并不是一件容易的事情，它还有很长的一段路要走，我们对于人工智能的恐慌，其实都是在过度想象。现实中，从人员招聘到自动驾驶，从支付餐费到选择伴侣，人们迫切地想要将所有事情数字化。这种将计算机技术应用到生活方方面面的热情，导致出现了大量存在设计缺陷的系统，带来了一系列社会问题，所以我们需要正确认识人工智能。
作者反对“技术是永远的解决方案”的“技术沙文主义”，并提醒人们，一个数字化的“乌托邦”不能解决所有社会问题。为验证其观点，她进行了一系列尝试，如使用人工智能技术探究学生为何不能通过标准化测试、采用机器学习来预测泰坦尼克号事故中有哪些乘客幸存等。
现在人们非常爱说“计算机改变了世界”，“这个产品再一次改变了世界……”，作者布鲁萨德将会告诉你，其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会，计算机并没有解决我们的社会问题。
本书卖点：
你可以通过这本书了解现行的人工智能、机器学习、大数据都是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对计算机和人工智能这些大词儿没有畏惧心理。作者说，其实计算机没有改变什么。社会还是这个社会，计算机并没有解决我们的社会问题。
——选自得到APP《万维钢·精英日课》专栏
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人工+智能
不能把决策权完全交给人工智能，解决方案应该是“人工+智能”。
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基于数据的决策有缺陷
狭义人工智能就是机器学习，机器学习的特点是高度依赖数据，而数据是对过去经验的总结，数据无法预测没见过的事情，完全基于数据的决策往往是有缺陷的。
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冷静一下，AI不会取代人类
电影里那样的广义人工智能，在可预见的未来不会出现。
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如果代码是法律，那如何确保程序员不违法？
如果明斯基或图灵时代是计算机的少年时代，那如今计算机已步入老年时代。从第yi台计算机ENIAC于1946年面世至今已半个多世纪，技术和社会的关系也要加以整合，我们不应该再把技术作为新鲜的闪耀的创新的事物，而应该视其为生活中寻常的一部分，并要加以约束，否则现实可能会是，互联网平台导致经济陷入内卷，数字技术加大贫富差距，非法药物滥用，引发了“假新闻”危机，乱用网民数据，传播伪科学知识，网络语言暴力频出，无人机飞行器带来安全隐患，黑客窃取用户数据，还会选举出唐纳德·特朗普做总统。这并非早期技术传道者愿景中的更美好的世界。今天这个世界所存在的人性问题从来有之，不是什么新鲜事。但今天的问题藏身在代码和数据中，这使得它们更难被发现，更容易被忽略。
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你还会看到：
如果代码是法律，那如何确保程序员不违法？
人工智能的热度过高，容易让人产生不切实际的希望；
技术沙文主义，认为一切社会问题都可以用技术解决，对技术盲目乐观以及对新技术的用途缺乏足够的谨慎，是技术沙文主义者的标志；
一般公众不但低估了人的智能，而且还高估了人工智能；
但是有些人认为，包括人工智能在内的所谓新技术，其实并没有解决真正的社会问题；
数据技术再先进，录入数据和使用数据的永远是人，算法都是人写的，人会犯错，算法也会；
工程问题是确定的，而复杂社会问题面对的是不确定的局面；
技术通常能给一部分人带来方便，但是想全面解决一个社会问题，太难了；
技术解决的是效率问题，但很多社会问题是由人的问题引起的；
基于知识的人工智能方案，让计算机理解事物之间的因果关系，这个路线现在几乎已经被放弃了；
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“人工不智能”要表达的就是，AI其实没有那么智能，如果你是把人工智能等同于科幻作品的文科生，那这本书会给处于浪漫幻想状态的你一个理性的解释；如果你是关注现实、社会和科技行业趋势的投资者，它可做为行业投资参考，避免在资金密集热钱扎堆的科技行业踏入雷区；如果你是人工智能、机器学习和互联网等科技行业的从业者，那它会让你从更广阔的角度来看待自己的行业；如果你是新兴的从事数据新闻行业的人，那本书作者的数据新闻专业背景会给你带来不一样的启示。
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封面设计运用了“屏幕像素”和“计算机编程代码”的概念，通过计算机编程代码运算出来的结果，当被放大细致来观看，呈现出来的往往是不好看的锯齿状态，即像素状态或机械状态。

作者简介

在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。

而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。

内容简介

在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。

而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。