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流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
￥59.00
本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
现场总线及其应用技术 第3版
￥59.00
本书从科研、教学和工程应用出发，理论联系实际，全面、系统地介绍了现场总线技术、工业以太网技术及其应用系统设计，力求所讲内容具有较强的可移植性、先性、系统性、应用性、资料放性，起到举一反三的作用。 全书共分9章，主要内容包括：现场总线与工业以太网概述、CAN现场总线与应用系统设计、CAN FD现场总线与应用系统设计、PROFIBUS-DP现场总线、基金会现场总线、CC-Link现场总线与发应用、DeviceNet现场总线、工业以太网，以及基于现场总线与工业以太网的新型DCS的设计。全书内容丰富，体系先，结构合理，理论与实践相结合，尤其注重工程应用技术。 本书是在作者教学与科研实践经验的基础上，结合现场总线技术30多年的发展历程编写而成的，书中详细地介绍了作者在现场总线与工业以太网应用领域的最新科研成果，给出了大量的应用设计实例。 本书适合从事现场总线与工业以太网控制系统设计的工程技术人员作为参考书，同时也可作为高等院校各类自动化、机器人、自动检测、机电一体化、人工智能、电子与电气工程、计算机应用、信息工程等专业的本科及研究生教材。
数据要素安全流通
￥59.00
这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》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。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作，是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合，从认知到方法，从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术，为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略，形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论，在大量实践中被证明行之有效。 本书内容，逻辑上分为三个部分： （1）保险数字化转型认知（第1~3章） 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇，详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标，以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑，从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 （2）业务转型路径与策略（第4~9章） 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略，包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等，能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 （3）技术转型思路和方法（第10~15章） 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法，首先分析了技术转型的要求和逻辑，从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划；然后根据技术架构总体规划，分5个领域介绍实施的思路和方法，包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外，本书还融了企业架构思想，将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型，重是理论体系的构建和实施方法的总结，并没有过多地罗列技术细节，即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作，是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典，从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用，是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值，并结合大量的代码案例分析，深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理，同时也讲述了可能引的安全风险，帮助读者从零基础快速了解eBPF技术，始eBPF安全编程。 通过阅读本书，你将了解： ?云原生安全面临的主要挑战，发展现状和理论基础； ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用； ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理； ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理； ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息； ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段； ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等；实践角度，通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘，包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等；实践角度，通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
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。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者，都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读，提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”，互联网的特征是“放”，核心精神是“放共享，合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网（阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网）的代际更迭；然后，用通俗的语言，以IPv4和IPv6协议为基础，介绍了互联网标志性技术，科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展；最后，分析了如日中天的元宇宙的概念，对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑，提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议；分析了互联网面临的国际形势，并提出要警惕互联网领域的霸权行为；提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用，提出“信息素养的提高尤为重要”的观；重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级；并提出互联网发展的“五阶段模型”，得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线，深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者（2005年正式App发领域）。曾在百度负责多个App的技术架构构建，全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华，是一本真正的干货集。 基础篇（第1~3章），从作者百度讲起，带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例，以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知，包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容，为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇（第4~12章）， 围绕搜索全流程业务展，包括搜索客户端中并行化响应输的实现，以及可扩展网页（即功能插件化）、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇，读者可更深理解搜索App的业务流程，掌握技术架构的工作原理，并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇（第13章），从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分：总体概述（第1~3章） 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分：数据实施工作（第4~7章） 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程，是全书的重和难。其中，金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程，需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分：数据成果运用（第8~11章） 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述，核心企业处于配合地位。 第四部分：知识沉淀（第12章） 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应，有助于金融企业不断沉淀知识，提升效率，形成竞争优势。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代，生成式人工智能（Generative AI）、低代码/无代码平台、机器人流程自动化（RPA）等新技术不断涌现，深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而，面对如此剧烈的变革，许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生，更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知，从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征，并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维，如何构建平台驱动型业务的企业架构，从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践，包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等； 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
编程风格:程序设计与系统构建的艺术(原书第2版)
￥59.00
本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分，采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格，每章都先介绍编程风格的约束条件，然后给出示例程序代码，着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格，从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种（不同）方式，可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码行了解释和补充。建议读者在阅读本书时，将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生，以及其他对编程风格感兴趣的发人员。
数字化运维创新与实践
￥59.00
本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。
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！
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
￥59.00
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。
制造业大模型的构建与实践
￥59.00
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。
