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计算摄像学:成像模型理论与深度学习实践
￥101.00
本书以图像的物理形成过程和相机获取数字图像的原理为支撑，介绍计算摄像学中的基本问题、模型、理论及其用传统zui优化、信号处理方法的解决方案。结合各问题近些年随着深度学习技术的发展带来的全新展，介绍深度学习和计算摄像问题的结合与应用。深度学习作为目前视觉计算领域zui热门的技术之一，在高层计算机视觉的目标检测、识别、分类等问题上带来了传统方法无法企及的性能突破。深度学习技术在计算摄像学中也正在发挥广泛而积极的作用。通过适当的方法，将传统计算摄像学在光学特性、物理过程和成像模型等方面的先验、约束与数据驱动方法强大的学习、建模能力行优势互补，可以为众多计算摄像难题的求解提供全新的思路和手段。
软件设计师考前突破:考点精讲、真题精解、难点精练
￥77.00
本书通过分析考试大纲中的内容要，剖析2010年至2020年的考题，利用统计分析方法，整理出高频考并归纳了真题。章节按考试大纲顺序安排。每章中根据历年试题的统计结果对考行讲解，提炼必须掌握的知识，并通过真题演练，让考生熟悉考，针对难，设置了练习并给出精解。考生可通过学习本书，把握考试的重，熟悉题型。考生不仅要会做书中的题目，还要能举一反三，将题目涵盖的知识所在的知识域掌握，以应对考试。本书可作为考生备考软件设计师考试的考前复习资料，亦可供各类计算机相关专业培训班使用。
算法基础:打开算法之门(双色版)
￥47.00
读者将理解什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法（可用于建模公路网络，任务间的依赖以及金融关系；解决字符串（例如DNA结构）问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。
打开Go语言之门:入门、实战与进阶
￥57.85
通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言门和阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。 本书共包含5个部分。 第1部分：快速门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和口等知识行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。 第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。 第3部分：深理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。 第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地行多人协作，提高发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的发效率等。 第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。
信息安全测评实战指南
￥65.35
本书系统地讲述了信息安全测评相关的理论基础、测试评估工具，重讲述了风险评估、网络安全等级保护、商用密码应用与安全性评估、渗透测试的相关技术、基本要求和作业方法。全书共5章，包括信息安全测评概述、信息安全测评基础、信息安全测评工具、信息安全测评方法、信息安全测评实战案例。本书旨在帮助读者在具备一定的信息安全理论的基础上，通过“测评工具+技术+作业方法”的知识结构，系统地掌握信息安全测评的知识体系、测评方法、工具和技能，提高从业人员的信息安全测试评估能力和业务水平，使读者能有效地实施信息系统工程项目的安全测评工作。 本书可作为信息系统工程的测试评估单位、安全服务单位、建设单位、监理单位和政府各级建设主管部门有关人员，以及高校信息安全、测试评估类专业学生的参考书。
安全技术运营:方法与实践
￥57.85
这是一本从实践角度讲解安全技术运营方法和安全运营体系构建的著作。 作者是国内较早的一批安全领域从业者，在金山、腾讯等大厂从事安全技术、产品、运营等方面的工作16年，先后参与或主导了数十个安全产品的能力建设和运营，从零构建了完整的安全运营体系，经验非常丰富。 本书是作者经验的总结，核心内容包括如下几个方面： （1）全面认识安全技术运营：包括安全技术运营的定义、发展历史以及6种运营思维。 （2）威胁发现的技术和方法：包括特征识别、行为识别、大数据挖掘等发现威胁的方法。 （3）威胁分析的技术和方法：主要介绍了传统的人工方法和基于人工智能的算法建模新方法。 （4）威胁处理的技术和方法：主要介绍了威胁情报、网络威胁解决方案、终端威胁解决方案，以及为不同规模的企业定制的安全解决方案。 （5）安全运营体系构建：从产品视角、企业视角以及XDR的视角讲解了安全运营体系的能力模型与构建方法。 本书适合从事安全产品研发的项目经理、产品经理、安全发、安全策略运营、安全技术咨询，从事企业安全建设的安全工程师、IT运维人员，以及网络信息安全专业的学生和安全技术爱好者。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
￥59.00
内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙（全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员）撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验，不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑，还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者（无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者）*提升专业技能，做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇（第1~5章）：用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识，这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读，还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇（第6~13章）：系统讲解了各层相关系统的设计方法，并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读，*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇（第14章）：以作者10余年的真实工作经历为基础，介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能，这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力，收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大，但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容，这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
￥59.00
本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
情报驱动应急响应(原书第2版)
￥59.00
本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改，提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分：基础知识部分（第1~3章），介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程，以及它们如何协同工作；实战部分（第4~9章），介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应（IDIR）的流程，包括查找、定位、消除、利用、分析和传播；未来之路部分（第10~11章），探索IDIR的未来发展方向，包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
AI辅助数据质量监控
￥47.00
本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南，为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
￥59.00
内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目，为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础，以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础，以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考，以近3.7万人的收费视频课程为蓝本，从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员，还是项目管理者或决策者，都能在本书中找到自己想要的内容，比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章，外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎，包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理，并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目，制定规则资源的管理方案，包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎，真正做到活学活用，学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法，介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野，站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用，为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
￥59.00
本书覆盖Android和iOS两大主流系统，从零始，带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章，主要包括以下4个方面： 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式，以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法，构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控，包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境，根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准，结合实操，探讨如何实现App合规。 总之，通过学习本书，读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术，还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战
￥71.00
《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽略的知识行了全面总结，包括多任务模型的损失平衡、Ubuntu操作系统、Anaconda和Docker等环境配置工具、C 发环境搭建、神经网络压缩、模型导出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相关的技术。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》各个任务都由PyTorch实现，模型部署的代码则提供C 实现，并附带一个中等规模的自动驾驶数据集用于示例。所有代码都公在Github公源码仓库上，很多代码可以直用于生产环境，且提供了商业友好的代码许可证。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》适用于具备基本机器学习知识，有志于从事自动驾驶算法工作的学生，也适用于刚迈职场，面对各种陌生技术无所适从的初级工程师。同时，本书也可供中高级算法工程师作为案头常备书籍，以便查阅。
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
￥59.00
高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
￥59.00
内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
深入理解LLVM:代码生成
￥65.00
全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识，包括中间表示，重介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识，此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成，其中对代码生成的每一步骤都有提及，着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集以及如何在Linux运行BPF应用，Pass和PassManager的运行机制等知识。通过阅读本书，读者理解和掌握LLVM代码生成过程，可以根据本书指导为基于LLVM发一款新后端的编译器。同时本书还介绍了各种编译过程中使用到的算法，读者可以根据场景对算法行增强从而达到性能优化目的。
解析QUIC/HTTP3 :未来互联网的基石
￥53.00
随着通信技术的不断步，越来越多的应用始向HTTP3迁移，这极大地提升了互联网的数据传输效率与安全性。本书深浅出地剖析了HTTP3的网络传输层协议QUIC，是作者在多年实践中总结的智慧结晶。本书不仅可以帮助读者精准判断QUIC技术的适用场景，还能在问题出现时，迅速帮助读者分析原因并找到解决方案。本书适用于那些对新兴互联网技术感兴趣的网络工程师、发人员和科研人员。
低代码平台开发实践:基于React
￥53.00
本书由三部分组成，第 一部分介绍基础理论知识，第二部分介绍如何构建低代码系统，先行需求分析，涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求，可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容，然后介绍设计思路，包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等，z后介绍详细的编码过程，包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制，以及如何将其集成到其他系统。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
￥59.00
这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是，本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。 除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道
￥65.00
本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册，还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程，并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引“数据宕机”的概念，然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置SLA、SLI和SLO，以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤，包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍，并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
￥59.00
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
