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互联网广告系统:架构、算法与智能化
￥65.00
这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。 通过本书，你将掌握以下内容： （1）互联网广告的生态和产品形态 首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台；然后介绍了主要在线广告网络和程序化生态；蕞后介绍了在线广告产品形态，包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。 （2）广告投放系统的架构与设计 结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统，主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特及用法演示，以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。 （3）广告系统的设计方法论 互联网广告系统的规模往往比较大，详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论，为读者设计广告系统下基础。 （4）广告系统的工程架构 详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。 （5）广告策略系统的架构设计 首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计；然后讲解了广告系统预估子系统，包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法，以及新广告率预估和转化率预估。 本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面，对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。
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。
DevSecOps原理、核心技术与实战
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《DevSecOps原理、核心技术与实战》以DevSecOps体系架构为基础，围绕GitOps源生态，重介绍DevSecOps平台建设和技术实现细节，从黄金管道、安全工具、周边生态系统三个方面手，为读者介绍各种安全工具与黄金管道的集成，以及基于黄金管道之上的安全自动化与安全运营。通过阅读本书，读者可以全面了解DevSecOps技术的全貌，同时，熟悉展DevSecOps实践和管理运营所需的知识体系，是一本普适性的、基于容器化和云原生技术的DevSecOps实践指南。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》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。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》适用于网络安全人员、DevOps/DevSecOps布道师、软件发人员、系统架构师、基础架构运维工程师、质量工程师，以及高等院校对DevSecOps安全感兴趣的学生和研究人员。
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。
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。
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。
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。
智能网联汽车:激光与视觉SLAM详解
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书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略，还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术，并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战，展示了SLAM技术的实际应用。此外，着重讲解了深度学习在SLAM中的应用，如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后，展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势，提供了宝贵的行业洞察。
GD32 MCU原理及固件库开发指南
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这是一本从原理和实践两个层面解读GD32 MCU原理及标准库发的专业技术书。本书内容均来自兆易创新内部及周边一线使用的企业，主要面向初中及人员，解决其在实际工作中门、使用的问题。 全书共分为7章，首先分析了MCU的基本情况，然后聚焦于GD32，分别介绍了其产品形态、选型技巧，然后从原理和实践两个维度对门知识、内核、存储器、电源管理、时钟系统、基础外设、模拟外设、通信外设行深解读。
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。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特出发，介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图，结合行业的最佳实践，为想要行数据智能决策的企业提供参考。（5）探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用，探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础，然后介绍英特尔的GPU处理器架构，着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持，以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分，首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制，下来是编程实战，并针对发者反馈较多的情况，介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
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。
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。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连方式，然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在始时讨论需求，着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
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！
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。
MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
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内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面： （1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理； （2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作； （3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础； （4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具； （5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案； （6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验； （7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分； （8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略； （9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
Origin 2022科学绘图与数据分析(高级应用篇)
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Origin是美国Originlab公司推出的科学绘图与数据分析软件，广泛应用于科技论文的图表制作，既能行简单的图形处理，亦可行复杂的数据分析。全书详细讲解Origin的各种二维/三维图形绘制以及数据分析、信号处理、图像处理等功能。 本书为《Origin 2022科学绘图与数据分析》的姊妹篇，着重介绍Origin 2022的高级应用，可作为学习《Origin 2022科学绘图与数据分析》后的阶提高，也适合有一定科学图表绘制基础的人员直阅读。 本书结合示例讲解内容，可作为广大科技工作者行数据分析、科技绘图等科技成果展示用书，也可作为大中专院校的教学用书。
性能之道:分布式系统全栈性能优化
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这是一本从、线、面、体4个维度深度解读分布式系统性能优化方法的专业工具书，更是一套全栈性能优化解决方案。其中，“”指的是代码中的单个语句或函数，“线”指的是代码中的执行路径，“面”则上升到模块、子系统级别，“体”则指的是整个系统。4个维度对应4个不同的优化层次，只有这4个维度配合，才可以真正实现分布式系统的整体性优化。 全书融合了5位长期（最长有近30年工作经验）从事软件发及优化工作的一线专家的实践经验和深刻理解，不仅从理论层面深解读了性能优化的本质，还从软件发整体流程的角度构建性能优化体系和评估策略。全书本着“没有jue对的好设计，只有适合的设计”的理念展介绍，不仅提供可落地的技巧，还直指本质，让读者知其然并知其所以然，从而设计出适合自己的性能优化方案。 本书共分为17章。 第1~4章 主要介绍作者对性能优化的理解以及性能优化体系及评测方法，这部分的目的是帮读者形成性能优化方法论，其中包括架构的本质、性能优化的本质、性能优化策略、性能优化4个维度、影响性能的因素、性能测试工具、性能测试方法和流程等重内容。 第5~9章 对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库这5个性能约束特行深度剖析，并给出具体的优化方法与策略。 第10章和第11章分别对缓存系统、消息队列在性能优化中的应用行解读，这两个是实现高性能的途径，也是研发人员必须掌握的技巧。 第12~15章通过对智能音箱、网上商城、营销红包、交易系统4个典型案例性能设计与优化的全面解读，帮读者学以致用，并更深刻理解性能优化的原理。 第16章和第17章分别介绍全路观测或压测的具体实现方法与应用场景，以及云原生技术对性能的影响。
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。
