Vivian Aranha 的 KDP 数据
截至 2026 年 11 月 6 日，Vivian Aranha 在 Amazon 有 9 本书，近 30 天有 8 本上过榜，最好排名 #5，主要在AI & Semantics、Intelligence & Semantics、人工智能。
9Amazon 上的书
8近 30 天上榜书
4.7平均评分
| 价格中位数 | $29.99 |
|---|---|
| 价格区间（中间 50%） | $25.84 – $34.25 |
| 评论中位数 | 9 |
| 评论总数 | 66 |
| 近 30 天新上架（含新版本） | 8 |
| 近 30 天突围新书 | 7 |
数据解读
- 近 30 天 89% 的书上过榜，整个书目都在卖，不靠单本。
- 定价中位 $29.99，比主类目「AI & Semantics」的中位价高 130%。
- 近 30 天新上架 8 本（含新版本），其中 7 本冲进了畅销榜。
Vivian Aranha 排名最好的书
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NVIDIA GPU Infrastructure Fundamentals: A structured guide to NVIDIA GPU infrastructure, from CUDA to production operations
作者 Vivian Aranha
- 价格$22.39
- 评分4.8
- 评论7
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Designing NVIDIA AI Infrastructure: GPU compute, networking, orchestration, and security in NVIDIA's stack, explained
作者 Vivian Aranha
- 价格$19.79
- 评分3.9
- 评论12
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Python for AI, Machine Learning, and Deep Learning: Build practical AI applications with XGBoost, TensorFlow, PyTorch, transformers, and fine-tuning
作者 Vivian Aranha
- 价格$39.99
- 评分5.0
- 评论5
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作者 Vivian Aranha
- 价格$34
- 评分3.9
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NVIDIA GPU Infrastructure Fundamentals: A structured guide to NVIDIA GPU infrastructure, from CUDA to production operations
作者 Vivian Aranha
- 价格$28
- 评分4.8
- 评论7
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Hands-On AI Development with Python: Build and Deploy Real-World AI, Machine Learning, Deep Learning, and NLP Applications
作者 Vivian Aranha
- 价格$34.99
- 评分4.8
- 评论11
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作者 Vivian Aranha
- 价格$31.99
- 评分4.8
- 评论11
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Python for AI, Machine Learning, and Deep Learning: Build practical AI applications with XGBoost, TensorFlow, PyTorch, transformers, and fine-tuning
作者 Vivian Aranha
- 价格-
- 评分5.0
- 评论4
- 出版2026-10
-
Building an Enterprise AI Governance Framework: Implement AI risk assessments, policies, oversight workflows, and monitoring for responsible AI
作者 Vivian Aranha
- 价格$26.99
- 评论-
主要上榜类目
常见问题
Vivian Aranha 在 Amazon 有多少本书？
KDPTop 跟踪到 9 本，近 30 天有 8 本上过 Amazon 榜单。
Vivian Aranha 主要写哪些类目？
上榜最多的类目是AI & Semantics、Intelligence & Semantics、人工智能。
Vivian Aranha 的书一般卖多少钱？
定价中位数 $29.99，一半的书在 $25.84–$34.25 之间。
Vivian Aranha 最近出新书了吗？
近 30 天新上 8 本，其中 7 本进了畅销榜。
数据说明
数据来自 KDPTop 每天对 Amazon 公开榜单页面的抓取，中位数基于最新一期畅销榜。机会分综合了评论门槛、低评论书占比、榜单更替、新书占比和价格，0–100 分，越高越容易进入。