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红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
￥59.00
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。
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。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架，揭示了机器人发所需的最根本的系统构成，强调了与生物系统具有相似性的机器人系统，提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野，这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热，也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读，也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学，以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
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。
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。
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。
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。
AIGC驱动工业智能设备:系统设计与行业实践
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（1）AI与AIGC基础知识：从基础手，深讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例，帮助读者建立坚实的理论基础，为后续章节的深学习下良好基础。（2）智能设备上的AIGC系统设计：详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节，通过丰富的技术细节和设计策略，帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要。（3）AIGC关键工业领域的应用：深剖析具体的案例，展示AIGC技术在不同工业领域中的实际应用。通过分析成功应用案例中的挑战和解决方案，提供实战经验，便于读者在实际工作中更好地应用AIGC技术。
内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分，首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念，并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备，并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练，系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段，快速掌握大量的内网渗透实战技能。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度更好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识； 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演； 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现； 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 第11章对GPT的未来发展趋势行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性？ 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射？ 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言？ 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统？ 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力？ 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果？ 在实际产品中如何应用语义解析技术？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写，通过本书的学习，读者可以了解NLP的相关技术，掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分（第1章）：从具体的语义解析问题手，引出了各种主流技术，讨论了不同技术方案的对比和实现路径，并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分（第2～6章）：详细讲解了5种语义解析技术路线，即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分（第7～11章）：讲解了如何从零始构建一个语义解析系统，并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时，阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
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。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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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
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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。
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。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
微课学人工智能Python编程
￥59.00
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。
自主AI设计:方法与实践
￥59.00
本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
￥59.00
内容简介本书由资深虚拟化专家撰写，辅以大量验证式案例，提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手，之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书，不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知，还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品，构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章，从逻辑上分为三部分。第一部分（第1～2章）介绍Hypervisor基础，涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品，以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分（第3～12章）介绍嵌式Hypervisor的设计与实现，涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分（第13～15章）介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划，涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
