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边缘计算:一种应用视角
￥59.00
本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算，可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
小微信贷智能风控
￥59.00
这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面，结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景，对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析，特别是人、货、场之间的博弈关系，以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面，基于前置的业务剖析，深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法，并结合内容风控技术，提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践，通过丰富的案例分析，帮助读者深理解风控技术的应用，并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者，既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员，也包括负向的风险控制业务方向，以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外，对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书，你可以收获以下知识。（1）互联网广告的发展历程和演变过程，以及常见的互联网广告形态。（2）互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。（3）基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。（4）图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。（5）在线、近线、离线互补的风控系统架构，风控领域MLOps循环。（6）AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中，能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容，知行合一，把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景，让知识发挥更大的价值，一起“建设更安全的互联网”！
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题，分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且，通过一个系统性的项目案例，讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码，更提供配套的视频教程。对于每个主题，书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解，使读者递式学习。总的来说，本书具有以下4大优势。- 项目驱动：从零构建微服务案例项目，基于技术组件持续重构和演。- 专项组件：提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能：面向日常微服务系统发需求，提供即插即用的代码模板。- 视频演示：提供项目代码的完整视频讲解，手把手演示框架功能特性。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
移动终端人工智能技术与应用开发
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本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C 或Python语言发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？ ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？ ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处？ 数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章，分为3部分。 由来篇（第1~3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4~6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。 实践篇（第7~9章） 重介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。
SASE原理、架构与实践
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这是一本由绿盟科技一线网络安全专家倾力造的，指导企业构建全生命周期SASE体系的工具书。本书全面解读了SASE的最新研究成果、方案架构、产品设计方法和服务实践，并融合了绿盟科技SASE网络安全专家团队的一线经验和实践成果。本书以全球视野呈现了SASE的发展历程和行业趋势，深度解读了SASE技术原理及实践方案，通过丰富的案例引导读者完成从商业建模、架构设计、部署应用到服务运营的SASE体系全生命周期建设。对于推SASE的科研发展和产业落地具有重要意义。本书得到绿盟科技CTO亲自作序推荐，以及来自西南交大、腾讯、中国电信安全等多家知名高校、企业的专家的鼎力推荐。本书分为4篇12章。门篇（第1~4章）：从全球网络安全趋势出发，深解读SASE在网络安全中的定位和需求，介绍相关标准规范、业务场景、主流产品和方案，帮助读者全面深理解SASE，为后面构建SASE体系奠定基础。阶篇（第5~9章）：从SASE架构设计目标和原则出发，深解读SASE架构的整体设计方法，涵盖业务、应用、数据和技术架构等所有SASE核心设计环节。通过本篇，读者可以获得独立构建SASE体系的能力。这部分是本书的核心内容。实践篇（第10章和第11章）：从SASE服务规划设计实践始，介绍SASE运营服务体系构建的具体方法和完整过程。展望篇（第12章）：结合技术发展趋势，一步展望SASE向多云安全场景延伸、向多元增值服务演、向无服务架构迭代，以及SASE与人工智能等新技术的融合发展。
从零开始写Linux内核:一书学透核心原理与实现
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本书由知名编译与操作系统专家海纳撰写，将沉淀20余年的Linux系统研究所得倾注书中。本书用不到1万行代码复现了Linux 0.12内核，打通了“古早”工具链障碍，模块实现环环相扣，带你穿透“迷雾”，窥见Linux系统设计的绚丽“天光”。 本书共8章，从逻辑上分为四部分。*部分（第1和2章）是基础知识，介绍开发内核所需的基础知识，包括开发环境和调试环境的搭建，以及i386保护模式等。第二部分（第3～6章）是核心模块，逐步实现进程、中断、系统调用、内存管理、字符设备驱动和块设备驱动等模块。第三部分（第7章）是文件系统，涵盖Minix文件系统、管理inode、管理普通文件、管理目录、文件链接、执行程序等内容。第四部分（第8章）是系统服务接口，介绍一些重要的函数，这部分不是内核的主要部分，但为了让shell程序正确地运行，这些函数也是必须实现的。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源战略管理，包括战略规划、人力需求预测等场景； （6）AI辅助招聘管理，包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景； （7）AI辅助培训与人才管理，包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景； （8）AI辅助绩效管理，包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景； （9）AI辅助薪酬与福利管理，包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景； （10）AI辅助员工管理，包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景； （11）AI辅助企业文化建设，包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景； （12）大模型在各种规模的企业的部署和实践； （13）HR在使用AI时应该防范的风险，包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长，在需要高算力的场景，例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合，源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理，包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化，对比KVM在云服务器上参考实现，重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践，以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书，通过对ACRN源软件的介绍，帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件，掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
数据血缘分析原理与实践
￥59.00
这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结，书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质，还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章，具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础，只有充分理解了这部分内容，才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级，这是数据血缘建设的基础模型；然后详细介绍了数据血缘实施路径，其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品，以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中，包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品，以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例，帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况，以求获得一些启发。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
￥59.00
这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
Go底层原理与工程化实践
￥59.00
全书分为2篇：1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
￥59.00
内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础信贷业务行了细致解析，读者可以从中了解其运作方式和重要性；然后，梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展：首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用，以及智能数据体系的构建；然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程；最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践，能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望，不仅为读者揭示了未来的机遇，也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
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
￥59.00
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。
工业软件云战略
￥59.00
本书阐述了工业软件的数字化转型和云化趋势，描绘了基于新架构、新标准、新模式的新一代工业软件。书中提出以面向未来的新一代“云计算架构”为中心的新型工业软件概念，重新定义新一代工业软件架构和标准体系，并详细阐述了基于工业云服务平台，采用场景化SaaS聚合生态优势，造由“平台+生态”构成的全栈自主可控工业软件体系，形成云工厂/行业云的新商业模式。这种创新的工业软件体系可以无缝融合到国内蓬勃兴起的工业互联网框架中，为工业互联网提供重要的服务。
