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构建可扩展分布式系统:方法与实践
￥65.00
本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分：第一部分是基础知识，包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介；第二部分重介绍如何扩展处理请求的能力，涵盖通过诸多架构方法（更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构）来扩展系统；第三部分介绍扩展数据层的相关知识，这是分布式系统理论最突出的地方；第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。
利用Python解决数学问题(原书第2版)
￥65.00
本书基于灵活易用的Python编程语言，详细介绍如何使用Python解决数学问题，旨在帮助读者利用Python程序和相关工具应对现实世界中的数学挑战。本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识，还将深探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。此外，书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题，如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展，分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面行细致介绍，循序渐地引导读者掌握每项技术，而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。这种结构不仅适合初学者逐步学习，也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。
服务端开发:技术、方法与实用解决方案
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这是一本从发流程、技术栈、典型问题解决方案和发规范等维度全面讲解服务端发的著作。它衍生自作者在某著名互联网科技公司内部讲授的高口碑课程，是作者近10年服务端发经验的总结，同时融合了业界在服务端发方面的宝贵项目经验和实践智慧。 本书理论与实践结合，摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚，全景式、体系化地阐述了服务端发，核心内容包括以下两个部分。 第1部分：服务端发的技术和方法 首先，介绍了服务端发的职责、技术栈、核心流程和阶路径；然后，从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展，结合案例深讲解了服务端发的实操方法和重难，为读者呈现出服务端发的全景图，帮助读者快速、体系化地掌握服务端发的相关知识和方法。 第2部分：服务端典型问题的解决方案 针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端发实践中的典型问题，给出了对应的解决方案和发规范，同时还结合案例深分析了不同方案的优缺。此外，还总结了口设计、日志印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
权限提升技术:攻防实战与技巧
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内容简介权限提升一直是渗透测试流程种比较重要的一环，想要成为权限提升领域的专家吗？那就来看看这本《权限提升技术：攻防实战与技巧》吧！系统性、实战性、技巧性、工程性，一应俱全。内容结构严谨，涵盖Windows和Linux系统下的提权方法，为你构建了完整的学习路径；理论知识和实践操作并重，每一章都有详细的演示，让你不仅理解更深刻，实战能力也得以提升。不同环境下的提权需求？别担心，书中介绍了多种实用技巧和方法，让你随时应对。从渗透测试的角度出发，为网络安全从业人员和渗透测试工程师提供实际工作所需的技术支持；服务器运维人员也能在书中找到对各种提权技术的防御和维护措施，保障系统安全。通俗易懂的语言，简洁明了的表达，结合大量案例和操作演示，让你更轻松地掌握知识；图文并茂的排版方式，直观呈现知识，提升阅读体验。成为权限提升领域的高手，就从这本书始！
联邦学习原理与算法
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《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌，内容丰富，兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，重讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略，这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并行对比，然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用，方便算法工程师拓展当前的算法框架，对金融、医疗、边缘计算、区块等应用也做了详尽阐述，相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的发者、创业者都有很好的借鉴作用。详细的代码以及对现有框架和源项目的介绍是本书的一大特色。《联邦学习原理与算法》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。
计算机系统开创性经典文献选读与解析
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本书是国际上首次精选了14篇计算机科学的创性的文献，用中文准确翻译，并逐段详细解析，每篇有整体解析、篇篇之间有呼应和联系，14 篇文献中覆盖了人工智能、计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等方向，全书采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源，行原创性基础研究具有重要意义。
可观测性工程
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本书基于作者在可观测性领域的丰富实践经验撰写而成，旨在帮助读者在工程团队内展可观测性实践。书中深分析了在软件交付和运营的背景下可观测性意味着什么、如何构建基础组件来实现可观测性、可观测性对团队动力的影响、可观测性规模化的考虑因素，以及在组织中建立可观测性文化的实用方法，还通过丰富的实例展示了如何利用可观测性改现有的工作，并提供了从传统工具（如度量工具、监控工具和日志管理工具）迁移的实际注意事项。
脑洞大开:渗透测试另类实战攻略
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这是一本能让你脑洞大的渗透测试类著作，不仅能让你零基础快速掌握渗透测试的思维能力、知识体系和动手能力，并成功拿下30种各式配置的目标主机；还能让你深理解网络安全攻防实战场景中的各种渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施。 全书从逻辑上分为三个部分： 第 一部分 准备篇（第1章） 全面介绍了主机环境的搭建、常见工具的使用以及常见问题的求助渠道，让读者能快速做好实战前的准备。 第二部分 基础实战篇（第2-3章） 手把手教读者如何一步步拿下世界知名的5台Kioprtix系列目标主机和10台配置各异的其他目标主机，帮助读者在实战中从0到1构建渗透测试所需的大部分知识和技能。 第三部分 实战阶篇（第4-10章） 全面讲解了渗透测试在网络安全攻防7大场景中的应用，通过实战的方式讲解了40 个渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施，帮助读者从1到10提升渗透测试的经验和能力。 本书纯实战导向，注重提升读者动手解决实际问题的能力，理论知识体系融实战中。在内容组织和叙述方式上，本书采用了游戏化的设计，带领读者从“新手村”步“江湖”，通过闯关的方式完成一个又一个任务，逐渐成长为力主一方的英雄。
算法秘籍
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这是一本关于数据结构和算法的书，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章，讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富，实用性强，通过示例练习和问题分析等方式，详细讲解了与算法有关的知识。本书附赠视频讲解二维码，以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生，以及对算法感兴趣的读者阅读。
深入理解LLVM:代码生成
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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。
ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解(2022版)
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《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解（2022版）》从仿真计算基础理论讲起，详细讲解了ANSYS Fluent 2022中文版的仿真计算操作、设置方法及工程案例。本书前两章介绍了仿真理论基础及Fluent仿真计算的功能使用方法，然后精选了建筑、汽车、能源、化工及高压直流输电等行业中的综合应用案例行讲解，包括锂离子电池模组散热、管道冲刷侵蚀、噪声、天然气管道泄漏、高压直流输电阀厅内温度分布、火灾后烟气扩散、颗粒物运移特性、气液两相、烟气脱硝及化学反应釜传热等，读者可通过案例学习来深理解实际工程问题仿真分析的思路与方法。本书配有所有案例的模型文件和结果文件，以及软件基本功能和所有案例的操作视频，云图多数放在了彩色插页中，以方便读者学习。 《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解（2022版）》结构严谨、条理清晰、重突出，非常适合Fluent的初中级用户学习，既可作为相关行业工程技术人员及相关培训机构教师和学员的参考书，又可作为高等院校汽车设计、建筑设计、油气储运及管道工程等相关专业的教材。
Linux系统编程
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Linux是世界上流行的源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统，并与系统上的其他程序行通信。 本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合（GCC）和Linux系统调用；讲述了如何处理程序中的错误，以及如何捕获错误并印错误相关信息；介绍了在系统上读写文件的多种方法，包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深，你将深研究创建程、创建僵尸程和守护程，并学习使用systemd处理守护程的方法；了解如何创建共享库，并探索不同类型的程间通信（IPC）；还将学习如何使用POSIX线程编写程序，以及如何使用GNU调试器（GDB）和Valgrind调试程序。 学完本书，你将能够在Linux系统中发自己的系统程序，包括守护程、工具、客户端和过滤器。 通过阅读本书，你将： ◎ 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。 ◎ 深研究POSIX函数的工作原理。 ◎ 理解并学会使用信号、管道、IPC和流程管理等关键概念。 ◎ 了解如何集成程序与Linux系统。 ◎ 探索高级主题，例如，文件系统操作、创建共享库和调试程序。 ◎ 全面了解如何使用Valgrind调试程序。
用户画像:平台构建与业务实践
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内容简介这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程行了复盘。具体来讲，本书主要包含如下内容：（1）画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑；（2）画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型；（3）画像平台4大功能模块：标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案；（4）从0到1搭建用户画像平台，包括环境搭建和前、后端工程框架搭建；（5）画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能；（6）画像平台的优化和最佳实践。书中有200+设计图和原型图，可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例，技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码，能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。
智能汽车电子与软件:开发方法、系统集成、流程体系与项目管理
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这是一本从技术与管理角度全景式介绍智能汽车电子与软件的著作，涵盖行业背景、组织架构、项目管理、发方法、系统集成、流程体系、人员搭建、核心标准、发工具、痛及展望等核心内容。本书是作者在博世等头部Tier 1与OEM企业10余年技术与管理经验总结，得到了来自华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 第1章从行业发展的里程碑、技术演变、行业格局、安全问题、量产落地、传统汽车与互联网的融合等角度阐释了汽车行业的特，有助于读者理解软件在汽车行业落地与深化时碰到的一些现象或问题。 第2章从Tier 1与OEM的组织模式特及软件所处位置始，引出组织变化与融合的趋势，并以软件质量为例提出了软件体系汽车企业的路径，为读者提供参考思路。 第3章从汽车软件全生命周期和交付的角度对发的主干行梳理，摘取质量门、bug管理、变更管理、文档管理、配置管理、风险管理、成本估算等重要主题，行了不同角度和相互贯通的阐述。 第4章基于软硬件一体的ECU产品视角，从产品发的角度，梳理了汽车软件发及产品系统集成的主体脉络，具体从需求、架构、集成、测试以及整体的追溯关系上行了展叙述，以期搭建一个具备一定普适性的汽车软件发的工程框架。 第5章侧重体系框架的梳理，依次对ISO 9000、IATF 16949、ASPICE等标准行了详细解读，让读者能够对普适性体系标准在汽车软件领域的落实情况有所了解。 第6章从一个典型的软件组织角色定义说起，依次梳理了组织、项目、流程3条角色线的相关内容，以便读者快速理解对应组织的人员组成及其与自身的映射关系。 第7章重介绍方法论与发标准，包括项目管理、敏捷实践、FMEA（失效模式及影响分析）、三大安全、8D等主题，从不同的维度引出了一些实际工作中经常遇到的问题。 第8章从汽车软件发工具应用场景的角度行了梳理。考虑到专业软件发属于更细分的领域，而且与汽车行业本身的关联性不大，所以该章整体侧重介绍发管理类工具。 第9章总结了整个转型过程中始终面临的一些具体问题，包括从业者心态难以调整、软硬件差异、敏捷无法奏效、信息壁垒高筑、ASPICE繁重、转型迟缓等。 第10章通过一个轻松简短的幻想场景来为全书收尾，不追求可操作性，但希望能够引发读者的一些思考。这也是对全书主题的升华和总结，希望能对广大读者有所启示。
利用Python驾驭Stable Diffusion:原理解析、扩展开发与高级应用
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本书提供了完整的代码和详细的步骤，让读者可以亲自动手实验，在实践中学习和掌握Stable Diffusion。本书内容涵盖了Stable Diffusion的各个方面，从环境搭建到模型优化，从图像生成到视频制作，从LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的语言，将复杂的理论知识和代码实现娓娓道来，并辅以大量的示例和插图，使读者能够轻松理解和上手。本书还深探讨了Stable Diffusion的一些高级应用，例如图像修复、超分辨率、文本反转、自定义提示词、生成视频、模型微调等，为读者了更广阔的应用空间。本书适合人工智能图像生成爱好者、程序员、数据科学家、机器学习工程师以及研究人员阅读。
银行数字化转型:业务、技术与运营
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这是一本从业务、技术、运营等角度全方位讲解银行数字化转型的著作，是作者在银行等金融领域近20年工作经验的总结。本书为银行数字化转型提供全面的能力框架、企业架构方法、战略制定方法、关键技术指导、详细实施步骤，更为重要的是，它还为银行的数字化营销和运营提供了系统方法和实操指导，为银行数字化转型提供了抓手和突破口。 阅读完本书，我们将收获以下知识： ?银行数字化的本质以及转型前应考虑的3大类问题； ?银行的数字化能力框架、评估模型及建设路径； ?银行数字化转型的企业架构，包括业务架构和IT架构等； ?银行数字化转型的战略及其制定方法； ?银行数字化转型的2个核心业务要素：以体验为核心和以数据为驱动； ?银行数字化转型的4个关键技术：数字化技术、数据中台、平台生态和数字化风控体系； ?银行数字化转型实施与落地的6个步骤：组建转型团队、明确战略目标、企业架构设计、业务中台设计、数据中台设计、数字化转型试和推广； 银行营销数字化转型的体系和方法，包括营销数字化、全渠道营销数字化转型、营销中台等。 ? ?银行运营数字化转型的体系和方法，包括渠道运营、用户生命周期运营、用户运营的“3板斧”、新媒体运营和数据运营等； ?建设银行（国有）、招商银行（股份制）和网商银行（民营）的数字化转型方法。
高性能并行运行时系统:设计与实现
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本书聚焦于当今高性能多核处理器的并行编程系统的理论和实践方面，探讨实现并行编程模型所需的关键算法的有效实现。此类实现需要考虑底层计算机体系结构的特定体系结构方面以及执行环境提供的功能。本书简要回顾了现代计算机体系结构的关键概念，特别关注并行代码的性能以及并行编程模型中的相关概念。然后，本书转向用于实现并行编程模型的基本算法，并讨论它们如何与现代处理器交互。虽然本书将重介绍一般机制，但我们将主要使用英特尔处理器体系结构来举例说明所讨论的实现概念，但也将在适当的情况下介绍其他处理器体系结构。所有的算法和概念都以一种易于理解的方式行了讨论，并附有许多示例、图表和源代码片段。
中小银行运维架构:解密与实战
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本书为商业银行构建运维体系和掌握核心运维技术提供了指导。以一家中小型的商业银行为蓝本，讲述商业银行运维涉及的技术以及运维体系的搭建。 全书一共9章： 第1-3章抓哟讲解了商业银行运维在当下面临的挑战，以及传统银行的IT基础架构的前世和今生； 第4章详细介绍了商业银行运维的各项主要工作和技术； 第5-7章介绍了自动化运维和智能化运维，以及全路监控； 第8-9章介绍了同城双活数据中心以及下一代数据中心的架构。
深入理解Kubernetes网络系统原理
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这是一本虚拟化网络技术学习指南，融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发，结合内核源码，以实例化的方式讲解虚拟化网络技术（包括容器网络和Kubernetes网络），覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时，对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。（1）通用网络技术，首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术，着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的，包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。（2）容器网络技术，首先介绍Linux的网络命名空间，着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。（3）Kubernetes网络插件原理，介绍Kubernetes网络插件的工作原理，之后综合全书讲述的技术，实现Kubernetes网络插件，达成优化Kubernetes网络的目的。
深入实践Kotlin元编程
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这是一本从基础知识、设计思想、技术方案、应用方法、实践技巧5个维度系统讲解Kotlin元编程，并以此大幅提升Kotlin工程师发水平、研发效率和发体验的著作。作者是Kotlin领域的资深专家和布道者，本书源于他对Kotlin编译器源码的反复研读和大量的工程实践，不仅细致讲解了反射、程序静态分析、 Java注解处理器、Kotlin符号处理器、Kotlin编译器插件、元程序的发和调试等核心元编程技术，而且详细剖析了Jetpack Compose的编译器插件和IntelliJ 插件、AtomicFU 的 JVM 字节码和JavaScript代码的生成逻辑。本书的出版破了元编程技术资料少、门槛高的行业现状。本书包含大量案例，这些案例大多来自真实的生产实践，相对成熟和完善，可以作为元编程项目的范本。同时，本书提供大量的代码，为了提升阅读体验，在注释、书写和排版等方面对代码做了精心的优化。全书的源文件均可免费下载，读者可以通过作者的网站实时与作者互动和交流。
信息流推荐算法
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本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。
