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场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
￥53.40
这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
云数据管理实战指南
￥53.40
本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
数智化采购:采购数字化转型的方法论与实践
￥53.40
这是一本以指导实践为目的，以方法分享与案例解读为抓手，深剖析如何落地采数字化、如何实现从数字化向更高级别的智能化跃迁的指导手册。三位作者均是采领域的资深实践者，都拥有20年左右的实践经验，都经历甚至推动了从传统采到信息化采再到数字化采的转型，现在都在积极尝试并实践数智化采。本书是作者多年经验的精华，当前工作的总结，未来规划的分享。 本书只解决5个问题，即为什么要行采数智化、怎么规划采数智化转型路径、如何从业务角度行数字化及数智化转型、现有成功企业是如何做的、数智化采的未来到底是什么样子的。因此本书分为5个部分，分别对应解决上述5个问题。 部分——探究（第1章）：主要从数字时代、采管理变革、采职业转型3个维度，介绍了为什么数智化采是场必然的革命。 第二部分——架构（第2章和第3章）：主要介绍了数智化采4.0的架构与数智化采实施的方法论、关键。 第三大部分——业务规划（第4章）：基于采业务场景的数字化规划，重介绍了集团型采数字化规划、精益型供应数字化规划、敏捷型供应数字化规划、间采规划4类规划方式。 第四大部分——全景案例（第5~7章）：以Q集团为例介绍了央企、国企如何行采数智化实践；以长城汽车为例介绍了民营企业如何行采数智化实践；以震坤行为例介绍了电商企业如何构建数字化平台为业务赋能。 第五大部分——展望（第8章）：介绍了采中台、RPA未来如何现有采系统，展望了未来数智化采发展趋势，为读者全景呈现了数智化采的未来实践方向与发展可能。
阿里云云原生架构实践
￥53.40
本书聚焦于云原生业务形态背后的技术选型和架构设计落地，从“技术+商业”的视角阐述如何利用云原生赋能业务，并结合*云原生技术团队在云原生领域的探索与沉淀，帮助企业重塑软件全生命周期研发管理体系与技术栈。本书将回顾阿里云多年积累的云原生实践经验，分享云原生为业务带来巨大技术红利的经验。具体章节划分及主要内容如下。第1章主要介绍云原生的重要性，以及企业内部云原生落地的现状与所面临的挑战。第2章重点阐述云原生架构的定义，以及云原生架构在企业中实际落地时需要遵循的关键原则。第3章为读者介绍云原生架构的各种模式与反模式。第4章进一步介绍容器和微服务等云原生相关的技术和理念。第5章以阿里云ACNA架构设计方法开篇，重点讲解评估云原生架构成熟度所需要考虑的维度与细则。第6章从职能价值角度出发，阐述云原生对于不同岗位的业务赋能。第7章聚焦于企业落地价值，分享具有代表性的企业案例和*佳实践。这些*佳实践对于打造一个成功的云原生应用来说具有非常大的帮助。第8章从行业角度出发，阐述未来的云原生技术发展趋势。附录A简要介绍了阿里云现有的云原生产品家族。附录B总结了一些常见分布式设计模式。
Web漏洞搜索
￥53.40
本书从道德黑客的角度出发，结合赏金漏洞实例，向读者介绍应如何处理应用程序中的漏洞，如何寻找赏金漏洞和提交方案报告。主要内容包括什么是漏洞和漏洞悬赏，如何在漏洞挖掘平台上挖掘放式重定向漏洞、HTTP参数污染漏洞、跨站请求伪造漏洞、HTML注和内容欺骗漏洞、回车换行注漏洞、跨站脚本漏洞、模板注漏洞、SQL注漏洞、服务端请求伪造漏洞、内存漏洞、子域管漏洞、不安全的直对象引用漏洞、OAuth漏洞、应用程序逻辑和配置漏洞等，并提交给平台，而对漏洞行修复，以及如何获得漏洞奖金、漏洞报告如何编写等。
云边协同大数据技术与应用
￥53.40
本书以云边协同技术的发展历程为线索，介绍云边协同技术体系，具体内容组织如下。 第1章以云边协同技术为线索，首先介绍云计算与边缘计算的发展历程，然后梳理云边协同技术的发展，并详细介绍云边协同数据处理系统发展过程中的驱动因素，以及数据处理在云边协同架构下的模式演化和未来的复杂应用的潜在计算模式。 第2章详细介绍云边协同环境下的数据预处理技术，对云边协同环境下需要处理的数据具有的多样性、异构性、限制性、稳定性和高吞吐等特做了介绍，然后对数据清理、集成、归约等预处理技术以及典型批流融合处理架构和系统行详细介绍，后展示了典型技术案例SlimML。 第3章具体介绍边缘智能技术，包括边缘训练前沿技术（如通信销优化、梯度计算优化等）和边缘推断前沿技术（如模型压缩、模型分割、多模型并行、多模型流水线等）。 第4章着重介绍物联网与边缘智能数据安全隐私，从数据安全与隐私技术的起源和发展讲起，对云边协同环境下的数据安全挑战行总结，后详细介绍实现数据安全与隐私保护的差分隐私技术、安全多方计算技术、同态加密技术和区块技术，并展望了未来的数据安全与隐私保护技术。 第5章从实际的云边协同应用出发，详细介绍视频、工业互联网和智慧城市场景中的典型云边协同技术及其面临的挑战。 本书的读者对象主要包括大数据应用发人员、大数据运维工程师、高校和研究院大数据方向师生以及源软件爱好者。
人工智能70年:从达特茅斯会议到大模型时代
￥53.00
内容简介 这是一本写给所有人的人工智能科普书，它用通俗的语言呈现了人工智能从被提出到当下这个大模型时代70年的发展历程，其中包括与人工智能相关的里程碑事件、传奇人物、传奇故事、具有代表性的技术和产品……本书不仅会让你置身于人工智能风起云涌的70年历史中，亲身体会人工智能从万众瞩目到被“冷宫”，然后从逆势而起到再度沉沦，终成璀璨明星的曲折命运，还会让你在看过所有传奇之后，能跟随作者的思路思考人工智能的发展逻辑，看透过去，领悟出永远不变的“底层逻辑”，并用其应对充满不确定性的未来。 为什么达特茅斯会议会带来人工智能黄金10年？ 为什么人工智能会经历两次寒冬？ 为什么“深度学习之父”却会摘取诺贝尔物理学奖的桂冠？ 为什么生成式人工智能与大模型的横空出事是时代发展的必然？ 为什么我国能在这一波人工智能大潮中迎头赶上并大放异彩？ …… 对于这些重要且有趣的问题，你都会直在本书中找到答案，而类似于“人工智能到底是不是潘多拉魔盒”“大模型时代个人和企业的发展方向”“未来我们如何与智能机器和谐共生”等问题，就需要大家在理解本书的思路后，寻找属于自己的答案了。 下面就请翻这本书，通往人工智能世界的大门，去寻找自己的答案吧！
图分析与图机器学习:原理、算法与实践
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本书的目标是向你介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。每章的头都列出了目标，大致分为三个方面：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语言和TigerGraph图平台。首先介绍图数据的基本概念，然后通过连、分析、学习三大部分深讲解一些图算法和机器学习技术。
MCP极简入门
￥53.00
内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP，从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式，从基础知识、工作原理、服务架构和应用发等多个角度对MCP行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础，也能充分了解并简单使用MCP，从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分： 第一部分 MCP基础认知（第1、2章） 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践（第3、4章） 手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务发与应用（第5~12章） 深讲解了MCP服务器的发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂，以帮助读者快速门，所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节，用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程，真正做到“快速上手”。
RAG实践权威指南:构建精准、*大模型之道
￥53.00
本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写，旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化，全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。
Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
￥53.00
这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 ?本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能： ?认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等； ?ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型； ?提示词（Prompt）编写的门指南、基本原则、黄金公式和阶技巧； ?AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等； ?程序设计、艺术设计、游戏发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧； ?用好AI工具，成为AI时代的超级个体。 全书有200余个案例，200余个提示词模版，人人一看就懂，一学就会。
大模型应用开发:方法与案例
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这是一本案例驱动的LLM应用发指南，适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用发的核心技术，并引出主流的集成性发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
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大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。
AI Agent开发实战:从基础原理到企业级应用
￥53.00
这是一本案例驱动的AI Agent发指南，提供丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践，帮助读者迅速掌握Agent发的主流模式和完整流程，满足现实的业务场景需求，符合用户的真实诉求。 本书分为8章，共3篇，全面阐述Agent的表现类型、技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： （1）AI Agent基础篇（第1、2章） 介绍AI Agent的基本概念和发模式，引出AI Agent的技术体系和实现方式，并以最常见的OpenAI LLM为例，演示从零构建一个AI Agent的过程，提供OpenAI Swarm框架的使用方式和案例。 （2）AI Agent实现篇（第3~5章） 介绍AI Agent的典型实现模式，包括通用型的ReAct Agent和Plan-and-Execute Agent、集成RAG技术的知识型Agent，以及整合图像和音频处理技术的多模态Agent，并在实现过程中引LangChain和LlamaIndex这些常用框架。 （3）AI Agent应用篇（第6~8章） 从实际需求出发，全面介绍构建企业级AI Agent所需的各项工程化技术。同时，引多Agent系统应对复杂场景，并采用LlamaIndex、AutoGen、LangGraph等主流框架完成多个实战案例，从而详细阐述多Agent系统的设计发过程以及相应的技术组件以及实现技巧。
Python金融风控策略实践
￥53.00
全书讲述风控策略的分析与挖掘，主要内容包括3部分：1，风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等；2，结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标，行风控策略分析和挖掘实践；3，风控策略涉及的系统以及系统实现等，通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读，也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
￥53.00
本书以设备智能运维的概念、目标为基础，阐述了设备智能运维的现状和问题，提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标，从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度，并介绍了这5个维度各自的提升途径，给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术，以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要，可以作为实施状态检测的参考资料，助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
￥53.00
这是一本认识、应用AI Agent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势： ?循序渐，体系完整：从零基础概念到核心原理，再到全生命周期（发、测试、部署、维护与升级），帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主，案例驱动：基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战，贴近真实应用场景。 ?经验沉淀，路径清晰：作者结合多年发与创业实践，总结出智能体构建与落地的完整路径，既有清晰的方法论，又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛，受众多层次：教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖，既适合初学者门，也能为发者、研究人员与专家提供启发。
数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
￥53.00
内容简介本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。通过阅读本书，你将能够： （1）全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深了解源大模型向垂直领域迁移的核心方式，包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径，并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 （2）快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集，同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术，显著降低数据获取成本。 （3） 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法（如LoRA和QLoRA），并结合推理优化技术（如量化、剪枝和模型编译），高效实现低成本的大模型训练与推理。 （4）精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案，涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术，确保模型在实际应用中的高效、安全运行。无论你是大模型发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你掌握这一前沿技术的实践精髓。
软件架构指标:度量软件系统的性能和架构质量
￥53.00
本书通过 10 位杰出实践者的贡献，分享了关键的软件架构指标，帮助你设定正确的关键绩效指标并衡量结果。软件架构指标是软件项目的可维护性和架构质量的关键，它们可以在项目早期向你发出警告，提醒你注意架构和技术债务的积累。本书不是一本关于理论的书。它更多的是关于实践，关于已经尝试过并行之有效的方法。本书面向渴望探索成功案例的软件架构师和软件发人员，旨在帮助读者一步了解决策和测量的有效性。
编译器设计实战:基于Python的增量式设计
￥53.00
本书将带领读者使用Python语言动手构建编译器，通过循序渐的方法，在设计和实现编译器的过程中了解基本概念、算法和数据结构等相关知识。本书将每章作为构建编译器的一个基本“步骤”，逐步为编译器添加功能。全书涵盖变量、寄存器、条件、循环、元组、函数、动态类型、通用类型等内容。本书适合作为高等院校编译原理等课程的教材，也适合相关技术人员参考。
