你的头脑在晚上、早上或一整天中，都可能会产生一些杂音或噪声，令你很难平静地生活。过度思考和过分忧虑、患得患失、情绪失控，是使大多数人感到抑郁甚至焦虑、失眠的根本原因。本书所涉及的，是你为什么会有某种你从来没想过的“障碍”，以及如何接受和应对它。 全书共8章，前两章带你认清过度思考的本质及其产生的原因，以及怎样才能避免受到它的影响，在第3、4章中，作者对于如何仅在数分钟之内就控制住过度思考并消除负面思维，阐述了已经过许多专业人士讨论和解释后被证实行之有效的方法；第5、6章是本书重

熟练使用MySQL数据库，是研发工程师和数据库工程师的必备技能之一。本书从程序员的视角介绍了MySQL数据库在实际开发中的核心知识和应用技能。 全书共14章。第1章主要讲解MySQL数据库以及客户端工具的安装；第2～4章主要介绍数据库与表的创建、数据类型与表达式，以及函数、运算符与变量；第5章主要讲解select查询语句、子查询以及连接查询；第6章主要讲解索引和索引类型；第7、8章主要介绍MySQL事务的ACID特性、事务的四种隔离级别、如何使用事务、存储过程和视图概述，以及如何使用存储过程和

词条虽是短小的历史记忆，但却浓缩了很多的智慧和力量。一位历史学家讲：“个人的明智，来自于他记忆的连续性，团体的明智，则需要其传统的延续。”清华大学是一所有深厚文化传统的大学，这源自她的不断创造，也源自她的持续传承。清华词条是对清华文化的一种创造凝练方式，也是一种易于传承传播的载体。

“设计思维”这一概念起源于实用主义思潮蓬勃发展的20世纪60年代，是现代设计师在解决人们所面临的各种棘手问题的过程中，逐步创新积累的工具和方法。经过大量实践创新，以及设计组织、专家的努力，设计思维各个阶段都沉淀了不少经过检验被证明是有效、高效的工具和方法。基于在全球范围内展开的广泛调研，本书选取其中特别重要和常用的工具，提供给使用者。更可贵的是，本书详细整理了每个工具的用途、操作方法、使用案例等重要内容，这也使得它成为一本真正意义上的实用工具书。

《Linux信息安全和渗透测试》详细阐述Linux下的信息安全和网络渗透技术，内容涵盖各大主流加解密算法的原理，用LinuxC/C++语言自主实现这些技术的方法，以及Linux内核开发技术和IPSecVPN的系统实现，这些都是以后打造自己信息安全工具所需的基本知识。最后介绍网络渗透技术KailLinux，通过该环境可以了解常用的现成工具。本书共11章，内容包括Linux基础和网络优化、搭建LinuxC和C++安全开发环境、对称密码算法、杂凑函数和HMAC、非对称算法RSA的加解密、身份认证和PK

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本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，重点介了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者系统地理解写作技巧与变现思路。本书包括如下内容：用ChatGPT重建写作思维、快速摘定选题、快速写出标题、高效收集索材、生成文章结构、写出优质文章、进行日常写作训练，以及用ChatGPT提升写作变现能力。本书适合零基础想学习写作、想利用ChatGPT提高写作能力的读者阅读。 本书适合零基础想学习写作、想利用ChatG

本书专注于ChatGPT相关的AI发展历史、趋势及应用等。在书中，作者首先回顾了AI的历史发展和ChatGPT技术的发展历程，重点讲述影响人工智能的关键人物和核心技术。然后，作者分析了ChatGPT对社会各个领域的影响和技术的本质与价值，并探讨了其对具体职业的影响。为了方便读者拿来即用，本书按场景列出了绝大部分使用ChatGPT的场景和提示语模板，分领域介绍了产品和案例，读者不仅能快速尝试AI产品，也能从AI的成功创新中获得启发。最后，作者还探讨了AI和ChatGPT技术的未来发展趋势和产业前景

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便

当寻求提升客户体验、尝试新的商业模式或者开发新产品与服务时，即使是最有经验的管理者也会犯错。他们发现，仅仅依靠直觉、经验和信念是行不通的。该怎么办？运行严谨的商业实验。 本书带你领略商业实验领域的最佳实践，展示这些实验是如何在世界一流公司开展的，同时回答几个根本问题：什么成就了一个好的商业实验？如何开展在线实验和线下实验？如何打造实验文化？一些持续成功的公司，如微软、亚马逊等，每年运行数以万计的商业实验，吸引数百万用户参与。这些组织以及其他组织的实践证实，实验带来了惊人的回报，