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新一代网络信息内容安全技术与实践
￥59.00
本书针对真假难辨的信息内容、隐晦难懂的立场表达和错综隐秘的传播方式给网络信息内容安全领域带来的新挑战进行研究，深入分析各类新威胁的特点及危害，并从对抗条件下的信息内容检测、面向社交媒体的细粒度情感分析、基于传播关系的群体发现与角色挖掘等角度介绍相关技术，提出相应的解决方案，并展示实战应用效果。本书共8章，包括网络信息内容安全概述、融合多特征的虚假信息检测、对抗条件下的文本信息内容处理、对抗条件下的视觉信息内容处理、社交媒体方面级细粒度情感分析、社交媒体立场分析、社交网络用户行为及信息传播规律分析、网络用户身份识别技术。
MCP与A2A企业级开发:核心原理、架构设计与应用实践
￥59.00
内容简介 这是一本来自一线从业者的协议驱动开发实战笔记，目标是帮助AI开发人员、架构师与技术决策者构建完整的协议驱动开发的能力，帮助企业构建模型、工具、数据与多智能体*协作的数字员工体系，让AI真正自动化赋能企业业务。 本书围绕MCP与A2A的核心原理、架构设计与应用实践展开，系统解析MCP如何打通大语言模型与外部资源的交互壁垒，A2A如何支撑多智能体间的能力发现、任务协同与可信通信，深度呈现二者在企业级AI系统中的协同价值，兼顾底层设计思想与生产级工程落地，助力读者。 本书分为三篇。 原理篇帮助读者理解AI系统从“单一模型驱动”走向“工具增强与群体智能协作”的底层逻辑，核心内容包括模型能力边界、系统协作瓶颈与协议化基础设施分析，MCP设计策略，A2A在多智能体协作中的工作原理。 实战篇聚焦MCP工程开发全流程，覆盖MCP主机、客户端、服务端等核心组件，系统讲解Stdio、SSE、Streamable HTTP等通信方式的适用场景，以及MCP服务端开发、MCP客户端开发、错误处理、健壮性设计、测试部署与性能优化等关键工程主题。这部分还以Apache Doris MCP服务为案例，展示企业级数据库服务如何通过MCP完成架构设计、能力封装、生产部署与工程化治理。 生态篇面向AI产业落地，比较工具交互模式，探讨MCP与知识管理、知识图谱、RAG、多智能体系统和AI Agent协同进化的融合路径，并延伸到智能交通、应急救援、工业互联网、流媒体推荐、智能城市等前沿场景。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说，主要分为两部分内容： 部分介绍性能分析，包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述，还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会，以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外，还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单，包括循环优化、向量化、函数内联等，并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题（如缓存未命中、分支预测错误等）的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说，这本书也很有用。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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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。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书，也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍，还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角，围绕AWD竞赛的内容全面展，包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节，还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题，详细讲解了解题的方法和经验。此外，书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练，让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的，本书包含如下内容，它将助力你造攻防一体的安全战线。（1）安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。（2）AWD竞赛中常用的安全工具，如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。（3）主机加固的方式，包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。（4）AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。（5）PWN漏洞类型以及修复方式，包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。（6）Linux系统常规的后门部署方式，包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 （7）Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧，对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。（8）常见的源自动化利用工具，帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。（9）通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操，包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等，一步加深理解安全技术知识。
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。
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。
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。
大模型赋能工业应用
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本书基于作者团队的多年实践经验，给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章：第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络；第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索，分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例，并升级了企业实施知识工程的方法论；第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向，并展望其在智能工厂的创新应用，为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现，带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程；配套全流程源码，降低发门槛，轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难，让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以LeptonSearch为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层）的发流程，最后提供多个口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。
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。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度，全面剖析具身智能标准体系与测试方法，推动行业迈向高质量发展。 全书共11章，涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术，以及未来趋势展望。内容具有以下亮： ?创新性：将前沿理论与实际应用相结合，覆盖工业、医疗、服务等不同领域，可直作为产业实践参考。 ?针对性：聚焦具身智能产品的性能瓶颈，介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法，解决行业痛问题。 ?前瞻性：展望未来具身智能技术与产业趋势，指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读，为读者提供技术落地的全方位指南。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内，语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型（LLM）这一细分领域，在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景，并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章，内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异；依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力，并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此，作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合，指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中，并通过Copilot 提升生产效率；同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型（LLM）——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵；它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图，而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例，实战制造企业场景，兑现DeepSeek生产价值，推动企业转型。 本书主要内容如下： 首先，介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位，澄清一些常见误区。并且，详细解析其核心技术，包括Transformer、MoE等基础架构，以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新，以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着，由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开，涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径，为行业实践打下基础。 随后，视角聚焦于制造业场景，实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面，分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景，进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划（场景、模型、算力、数据）与实施路线。再从实战层面，讲解Ollama、ChatBox本地化部署，基于Dify开发应用，构建知识库问答助手，设计自动化工作流等。 之后，进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题，展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用，如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程，包括数据集制作，以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后，进行总结与展望，为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估，并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册，全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特，以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章：ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3～8章是本书核心内容，充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上，本书将具体场景、人的需求，如市场营销人员如何生成好的文案创意，英语学习者如何练习与反馈，家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等，与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上，本书遵循“授人以鱼，不如授人以渔”的原则，先介绍基础的知识和方法，再具体的例子场景。这样，读者可以在好基础，获得一些启发与思考后，再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展，但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性，能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者，各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
超融合数据库
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本书旨在*介绍超融合数据库的出现、基本原理、核心技术和应用案例。全书包括三个部分，首先从数据库发展历史的角度讨论超融合数据库出现的必然性；接着，介绍如何打造超融合数据库，重点介绍超融合数据库的核心技术和实现原理，涉及微内核、一体化、高性能、分布式、易用性等方面。书中给出了超融合数据库的典型应用案例，包括新能源制造企业的大数据平台、车企的车机信号系统、装备制造业企业的智能平台的超融合改造。本书还对超融合数据库的未来发展进行了展望。本书内容前沿、理论与实践并重，适合作为数据库、大数据等领域研究人员、技术人员的参考书，也适合作为希望进行数字化转型的企业决策者的参考书。
区域性银行数字化转型:方法论与实践
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这是一本讲解区域性银行数字化转型方法论与实践的著作，是区域性数字化转型的标准读本。 作者结合自己在银行业20余年的服务经验以及亲身参与30余家区域性银行数字化转型的经验，从战略、战术、方法、能力、文化5个维度总结出了一套适用于区域性银行的方法论，涉及银行的组织、人才、科技、数据、流程、业务等多个方面，并以案例的形式解构了10余家银行用这套方法论体系推动数字化转型的过程与结果，用事实和数据证明了这套方法论在实践中是有效的。 全书的核心内容围绕区域性银行的数字化转型方法论模型展，模型分为5个方面： （1）定战略：明确数字化转型的愿景、使命和目标。 明确愿景：造特色鲜明、风控优良的区域蕞佳银行 明确使命：为客户提供“所见即所得”的金融服务 明确目标：构建数字化的“生态银行” （2）选战术：明确“灯塔工厂”模式就是适合区域性银行的数字化转型战术。 （3）定方法：明确数字化转型的基本方法。 摸家底：通过6个步骤详细讲解了银行如何对自身的现状行全面评估； 搭架构：讲解了区域性银行数字化转型的几种常见架构、搭建架构的5个步骤，以及影响架构的4类关键要素； 定路径：讲解了区域性银行数字化转型的5种常见路径、4个实施步骤，以及确定路径的4类关键要素； （4）建能力：介绍了区域性银行数字化转型应该构建的技术能力，包括业务中台和数据中台设计能力、数据治理能力、在线协同能力等。 （5）塑文化：强调了银行的高管、中层、普通员工应该建立“用数据说话”的思维和能力，形成统一的数据文化。 本书的方法论来源于实践，目前正在区域性银行广泛应用，未来这套方法论还会基于实践不断优化和完善。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统，从零始，带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章，主要包括以下4个方面： 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式，以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法，构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控，包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境，根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准，结合实操，探讨如何实现App合规。 总之，通过学习本书，读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术，还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
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。
