x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心,首先带领读者从x86的基础知识始,学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言;然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程;着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解,所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识;最后从防御的角度向读者介绍相关技术,使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心,探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理,不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要,还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
银行数字化风控:业务与实践
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这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年,将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合,总结了一套全面的银行数字化风控方法论,为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系,给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下: 第 一部分(第1-2章)银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用,探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分(第3-8章)零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节手,着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容,特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收,是银行需要重关注的方向。 第三部分(第9-12章)对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性手,介绍银行业领先做法,涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分(第13-16章)普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难与解决方案的基础上,探讨普惠金融破解之道,并深阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南,旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘,掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧,从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分:*部分(第1~12章)介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建,包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容,通过一步步的实践示例,带你快速入门嵌入式系统编程,了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧;第二部分(第13~18章)更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用,从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面,*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践,帮助你进一步提升编程技能,应对更复杂的编程任务。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作,旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章:第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率;第4~9章主要讲解6类经典图算法,包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等,一共20余种算法,详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用,旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅,深浅出、重突出,既适合门读者阅读,又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
Python之光:Python编程入门与实战
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《Python之光:Python编程门与实战》将重新定义Python学习,它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端,它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践,让读者学完《Python之光:Python编程门与实战》后具备项目实战能力,能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容: (1)Python门:Python基础知识庞杂,但很多知识并不常用,《Python之光:Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选,以很大限度降低读者的学xi负荷。 (2)Python阶:详细且有针对性地讲解了Python的阶知识,主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里,读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 (3)Python应用:讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题,它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色: (1)人人可零基础门,不论年龄,不分职业,不需要任何背景知识。 (2)结构设计合理,学习曲线平滑,轻松牢Python基础。 (3)图解书中难和重,清晰直观,一图胜千言。 (4)代码简洁,变量命名简单,代码逻辑清晰,避免晦涩难懂的术语。 (5)知识全面,详略得当,涵盖新的语言特性。 (6)面向应用,讲解第三方库,配有经典、实用案例。 附加价值: 配套视频:100个视频,近10个小时,边看边学,轻松愉快 实战案例:1600个小案例,30个综合案例,边练边学,举一反三 案例源码:提供全书大小案例源代码,边敲边学,实践导向 配套习题:提供大量的高品质练习题,边学边练,强化提高 在线答疑:纸书、社群、网站可答疑,边问边学,事半功倍 思维导图:一张图呈现全书知识精华,先看后学,窥斑知豹 PPT课件:针对性配套完整教学PPT,边教边学,教学相长 图解表达:图形化表示书中难重,看图学习,直观易懂
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题,包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术,以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架,并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结,同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题,以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式,全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章,其中第1~3章为第1篇Web安全,从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题,以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用;第4~6章为第2篇Crypto密码,主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容;第7~10章为第3篇MISC安全,主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容;第11~13章为第4篇Reverse逆向工程,主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容;第14~17章为第5篇PWN,主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容,能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架,并通过案例学习相关技能,完成从门到提升,适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读,也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
微课学人工智能Python编程
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本书以Python编程语言为载体,以微课为媒介,从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化,通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范,同时还剖析了18个综合应用案例,从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力,完成Python算法库的建构与应用,终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材,也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算(HPC)技术的使用,如并行计算和内存优化。 同时,《实战AI大模型》还提供了实践案例,详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者,都能从本书学到实用的知识和技能,从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
平台工程:技术、产品与团队
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本书作者拨平台工程的浮夸迷雾,直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验,分享了规避常见失败模式的方法,以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分:第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素,旨在帮助读者理解平台工程的核心内容;第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战,为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述;第三部分分享了很多成功案例,向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者,包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上,本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新;内容严谨、脉络清晰,兼具落地“硬度”与思维“锐度”,助你在AI大模型时代激活“数据资产”,赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔,从合规到业务创新,了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”,分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势,提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变,数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项,以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南,包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型,学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营,涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析,提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者,都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
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本书深探讨Vulkan图形编程技术,助力读者掌握构建渲染引擎的技术、实现和算法优化。本书从发渲染框架基础手,引导读者学习利用Vulkan高级功能编写现代渲染引擎。具体涵盖自动化资源绑定和依赖管理、运用GPU驱动渲染技术扩展场景规模、熟悉光线追踪技术、提升渲染图像视觉质量等内容。通过学习本书,读者能够全面了解现代渲染引擎内部工作原理,掌握实现先渲染效果的图形技术,所发的框架还可作为未来实践的起,适合有图形编程基础且希望深学习Vulkan的发者阅读。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
¥59.00
这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻,而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章,其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向,第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。

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