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用户运营方法论:入门、实战与进阶
￥59.40
这是一部以产品和运营双重视角，从9个维度全面讲解用户运营思维、方法、技巧的著作。它将带领产品经理和运营经理全面、系统地了解并掌握，头部的互联网公司究竟是如何做用户运营的。 作者在社区产品鼎盛时期加猫扑，负责核心用户的社区运营，积累了大量一线经验；在小米初创期加小米，一步印证了用户运营的价值；加百度后，因为积累了大量用户数据，一步融合了宏观数据下用户的行为分析，使得对用户运营的理解更加全面，总结出这一套用户运营的方法论，对想了解用户和做好用户运营的从业人员有很高的参考价值。 本书的核心内容围绕9个主题展，贯穿产品的全生命周期。 （1）用户运营常识 用户运营的定义、价值、工作职责、能力模型；如何正确看待用户运营与产品和产品经理的关系。 （2）用户画像 用户画像的定义、价值；搭建用户画像系统的方法、流程，以及如何理解用户画像背后的数据；用户画像在用户运营中的运用。 （3）用户成长体系 用户成长体系的定义、要素、价值；用户成长体系的4个设计要和5个搭建步骤。 （4）用户管理体系 用户管理体系的定义、要、价值、搭建方法；用户管理团队的组建和维护；用户运营如何利用用户管理体系Z小化运营成本并留住核心用户。 （5）产品生长周期 产品生长周期曲线、用户生命周期曲线；产品处于探索期、成长期、成熟期和衰减期等不同阶段时的特征。 （6）用户拉新 拉新的4大类22小类渠道；产品在生命周期的不同阶段的拉新策略；如何通过数据分析和品牌营销拉新；电商类产品、工具类产品、平台类产品的关键拉新策略。 （7）用户转化与留存 用户运营目标与数据指标相关的AARRR模型；用户的生命周期与价值、提升用户转化与留存的方法、用户的分层与转化、核心用户的挖掘。 （8）用户流失预警与召回 流失用户的定义与判断方法，用户流失原因分析以及对应的运营策略 （9）用户心理学 用户心理学的常识；几种典型产品和运营场景下的12个用户心理学效应；用户心理学在产品全生命周期各环节的实战应用。
Schneier的安全忠告
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本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性，探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大，以及人的因素在这一过程中所起到的作用，并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题，提出了一些应对方案，呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私，以做出更好的决策。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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本书共9章，分为3篇。 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大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而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，*后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：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个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法与核心问题。 实践篇（第7～9章） 重点介绍了当前可用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率的标签工具和经典模板，列举了从标签到应用的5个*佳实践方案，并总结了标签化的价值、典型应用案例及标签设计人才的培养经验。
短视频社区:产品、运营与商业化
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这是一本从实战角度讲解短视频社区的产品架构、运营方案和商业变现的著作。作者是某头部短视频平台的商业产品总监，本书是他在该短视频平台以及百度和阿里等大厂多年工作经验的思考与总结。 在内容上，本书独辟蹊径，以平台视角而非用户视角，详细、深、地气地讲解了以抖音、快手、B站为代表的短视频平台的产品架构、运营方案和商业变现。不仅能给各类短视频平台的从业者直的实践指导，而且能让短视频平台生态中的内容创作者、经营者、用户等深度洞悉平台的规则，从而更好地在生态里获得发展。 通过阅读本书，你将： 理解短视频社区的内容推荐系统与内容搜索系统的产品逻辑与设计原理； 社区创新的内容生产工具与内容消费产品； 搞清楚短视频社区内容体系是如何生产、审核、分发与消费的； 理解短视频社区用户体系的成长、促活、留存，与创作者体系的升级、激励机制； 认识到品牌广告与效果广告是如何在短视频社区与内容相结合的； 明白短视频社区直播生态的构建，以及围绕着直播的不同变现模式； 认识到电商这一终极变现方式在短视频社区的变化与创新模式； 理解增值服务在短视频社区是如何行相应变现的； 看到新锐品牌是如何利用短视频社区的巨大流量快速崛起的。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
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本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
工业互联网安全:架构与防御
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本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
区块链安全入门与实战
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本书介绍区块链相关环节的安全审计，结合具体的实战案例，帮助读者迅速上手区块链安全测试，增强网络安全意识。通过本书的学习，读者能够学习区块链行业相关安全、交易平台安全、智能合约安全、区块链软硬件钱包安全、链安全以及矿机和矿池安全，掌握在实际过程中如何安全的开发区块链相关应用，对区块链安全知根知底，知攻知防。主要内容包括：区块链生态简介，交易平台、智能合约、钱包、链等安全审计，*后介绍矿机和矿池的安全问题。本书的特点是实用性强，项目案例丰富，与新技术紧密联系，适合于区块链相关从业人员、安全研究人员、高等院校相关专业师生，也可作为企业培训、职业学校的教材。
图数据库原理、架构与应用
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这是一本能帮助读者快速掌握图数据库的原理、架构、算法、扩展、规划、测评、优化以及实战应用的著作，书中的理论和实践均来自国内领先的图数据库企业Ultipa的科研成果和实践经验，由Ultipa的创始人兼CTO孙宇熙领衔撰写。 该书内容全面、体系完整、循序渐、深浅出、图文并茂，兼具理论性、实战性、趣味性。用通俗的语言将抽象的图数据库技术具体化、形象化，将带领读者经历一次非凡的“图数据之旅”。 通过本书，你将掌握以下内容： · 图数据库、图计算的概念与区别； · 图计算、图存储、图查询语言的原理； · 高性能图存储架构、计算架构； · 图数据库查询与分析框架的设计； · 度计算、中心性计算、相似度计算、连通性计算等图算法； · 可扩展的图数据库设计； · 高可用分布式设计； · 图数据库在决策智能、反欺诈、反洗钱、智能推荐、流动性风险管理等多个领域的实战经验； · 图系统的规划、评测与优化。
汽车企业数字化转型:认知与实现
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配套讲解视频 PPT 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：汽车企业数字化转型 这是一部从认知与实现角度讲解汽车企业数字化转型的著作，从核心理念、技术路线、实施重、总体策略、关键认知、实现策略6个维度系统讲解了汽车企业数字化转型的方法论。在本书出版前，作者应邀到数十家企业和机构分享了这套方法论，一致好评，备受追捧。 本书从纷繁复杂的数字化转型案例和论述中提炼出一条数字化战略主线，系统、清晰地阐述了数字化转型的路径。 全书共10章，逻辑上可分为四部分。 部分（第1章） 传统汽车企业为什么必须推数字化转型 分析了传统汽车企业面临的挑战和机遇，指出汽车的发展趋势是电动化、智能化、网联化、共享化，必须从“以产品为中心”的生产制造型企业向“以用户为中心”的制造加服务型企业转型，才能在数字化时代具有竞争力，从而得以长远发展 第二部分（第2~7章） 数字化转型的核心理念和实现的技术路线 首先深刻地分析了信息化、数字化、数字化转型3个核心概念的区别，以及信息技术如何与汽车企业的产品和业务融合；然后指出汽车企业数字化转型的技术基础是数字化运营平台，讲解了这个平台的架构、运营和能带来的业务模式创新；后讲解了汽车如何基于数据实现数字化运营。 第三部分（第8~9章） 汽车企业数字化转型的实施重和总体策略 首先提出并详细论述了汽车企业数字化转型的4个实施重：产品数字化、业务数字化、竞争优势生态化和数据资产价值化；然后给出了汽车企业数字化转型的总体策略，包括数字转型战略和推思路，全面探讨了数字化转型的愿景、规划、蓝图、推原则和资源保障。 第四部分（第10章） 汽车企业数字化转型的关键认知和实现策略 首先强化了汽车产业变革、汽车产品及服务、转型必要性和紧迫性三个方面的认知，然后针对做数字化转型的推动者、经营和服务用户、应用核心使能技术、造应对未来竞争的核心能力、转型为移动出行服务商5个方面给出了实现策略。
数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效
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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、流跟踪服务。第二部分 为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
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这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
Photoshop+Illustrator商业广告设计从入门到精通(第2版)
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本书将Photoshop和Illustrator两款软件相结合，通过精选案例完美诠释精致名片及卡券设计、唯美艺术插画设计、艺术化海报设计、高端版式的封面装帧设计、灵感创意包装设计、国际流行VI案例设计、创意风暴Social广告设计、4A级广告案例设计等经典内容。针对不同的设计案例，从图像处理到设计过程中用到的图形绘制及文字表现，分别使用对应的软件进行制作，集两款软件之所长，达到完美创作的目的。 本书既适合作为喜爱设计的初学者及有一定设计基础的平面设计人员的自学用书，也可作为社会培训学校、大中专院校相关专业学生的教学参考书或上机实践指导用书。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”（AI Agent）时，我们怎么让机器真正懂业务？这本书基于本体方法论，给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南，旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”，再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验，提出以“业务本体”为核心的全新范式：通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型，将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合，为AI提供可理解的业务语义框架，使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动，贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇，层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系： 战略认知篇（第1～3章）：剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑，阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性，提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇（第4和5章）：系统阐述本体的思想渊源与理论体系，从哲学本源到计算科学演进，揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值；提出“事实–事理–行动”一体化动态模型，构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式；围绕“7+1”语义规范，建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇（第6～8章）：提供本体工程化的完整方法论，通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模，将建模周期从数周缩短至分钟级；围绕六类核心应用模式，形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇（第9和10章）：展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径，提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架；探讨多模态本体、世界模型等前沿方向；描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
Python大模型应用开发:核心技术与项目实战
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这是一本聚焦Python大语言模型应用开发的实战指南。从基础知识出发，逐步深入讲解主流开发工具与关键技术，*终以当前热门的数字人电商直播项目为例，呈现完整的AI实战路径。 本书具有以下特色： ?由浅入深：本书各章节环环相扣，循序渐进，形成完整的知识体系。 ?注重实战：本书注重实践，引导读者在解决实际项目问题的过程中掌握知识。 ?内容新颖：本书均采用前沿、主流的技术和工具，使读者掌握先进的开发方法。 ?经验总结：本书是对作者近10年工作经验的总结，对AI初学者具有极高的参考价值。 全书分为三篇，共15章，具体内容如下： *篇：基础知识（第1、2章）。本篇介绍大语言模型及其应用开发的基础知识，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二篇：开发技术（第3～10章）。本篇涵盖分词技术、词嵌入技术、向量数据库、提示词工程与优化、Hugging Face 入门与开发、LangChain入门与开发、大语言模型微调，以及大语言模型的部署等内容。这些主题构成了大语言模型应用开发的核心技术体系，掌握这些技术对于深入开发大语言模型至关重要。 第三篇：项目实战（第11～15章）。本篇聚焦数字人电商直播应用，包括数字人口播台词生成、直播间问答分类、直播间互动问答，以及直播间数据分析Text2SQL等实战项目。这些内容基于当前热门的数字人应用开发，具有很高的实践价值和参考意义。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累，结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识，*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性，旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术，掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识（第1~5章）?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术，以及分布式训练的基础知识，为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术（第6~11章）?? 首先，深入解析DeepSeek的模型架构创新，包括 MoE、MLA与分词器设计，探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题，揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后，聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化，涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化，为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告，更重视将前沿理论与工业实践相结合，帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势，为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
现代CPU设计
￥59.00
本书以CPU设计为主线，系统贯通讲解其基本理论与实现技术，整体逻辑按照“设计方法学－设计实现技术－性能评估分析”三部分组织，其中的设计实现技术作为主体部分按照先指令架构、后硬件结构，先单核、后多核的顺序递进展开。内容涵盖计算机系统的基本组成及其工作过程、指令系统结构、CPU流水线设计、处理器前端和后端、存储子系统、多核处理器、片上互连系统设计，以及处理器性能量化分析和评估。本书主要面向计算机专业的学生、从事CPU设计与研发的工程师以及对计算机技术感兴趣的研究人员。
Effective Rust:编写高质量Rust代码的35个有效方法
￥59.00
本书是Rust编程进阶指南，面向有基础的学习者。第1章讲解类型系统，涵盖基本类型、枚举等及类型转换等技巧；第2章聚焦Traits，介绍标准库Traits及设计原则；第3章解析生命周期、借用检查器等核心概念；第4章探讨依赖项管理，包括语义化版本、可见性等；第5章介绍文档、宏、测试等工具使用；第6章涉及no_std环境、FFI交互等进阶内容。全书通过具体条款提供实用建议，帮助读者写出规范、*的Rust代码。如果你是一名具备现有编译型语言经验的软件工程师，或者你在将Rust语法的基础理解转化为实际可运行的程序时遇到了困难，那么这本书正是为你量身打造的。本书聚焦于Rust与其他编译型语言之间的概念差异，并提供了程序员可轻松遵循的具体建议。通过学习本书，你将很快写出流畅的Rust代码，而非蹩脚的“C++翻译版”代码。
