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企业级DeepSeek实战:应用开发与模型训练
￥47.00
这是一本立足企业应用场景的DeepSeek实战指南，结合10+实战案例，系统讲解模型的集成、应用与定制，将AI转化为实际生产力，驱动业务智能化升级。 本书主要内容如下： ?基础篇（第1、2章）：介绍DeepSeek的发展历程、企业级应用需求和实战环境的搭建过程，在对自然语言处理、神经网络和大语言模型核心机制的讲解过程中，使用数值计算实例来直观呈现这些抽象的概念。 ?应用篇（第3～7章）：围绕Chat、AI Agent、RAG和多模态4种应用类型，介绍LibreChat、Open WebUI、camel-ai/owl、OpenManus、Dify、SearXNG这6种流行开源应用的安装、集成和使用方法，以及Janus和DeepSeek-VL2的部署过程和实际应用案例。此外，本篇还演示如何结合draw.io制作图表，以及如何使用FramePack制作具有连续剧情的长视频。 ?开发篇（第8～11章）：针对辅助软件开发、数据分析、医疗文书校对和智能语音客服这4种典型的企业场景进行应用开发，包括案例场景分析、架构和运行流程设计，以及完整的源码实现和测试，使DeepSeek实现代码生成、基于自然语言交互的数据统计分析、对于专业领域的文本理解与排错、多模态人机交互等功能。 ?训练篇（第12～16章）：针对企业训练垂域模型的需求，从DeepSeek-R1技术报告入手，讲解DeepSeek模型的微调过程，包括CoT数据集的处理、使用Unsloth进行微调，并结合Open R1项目，从SFT、GRPO和数据蒸馏三个方向，详细讲解DeepSeek-R1复现的过程。
*产品调研:成就伟大产品的9个黄金调研原则
￥47.00
本书基于作者多年产品研发经验，提出9条产品调研基本原则，并通过实际案例详细阐释每条原则和具体实践方法，帮助读者更好地理解和应用这些原则。书中强调了明确目标的重要性，并提供了一些实用的技巧来帮助调研团队确定目标；同时，也介绍了如何进行深入的用户研究，包括访谈、调查和观察等方法。此外，本书还讨论了如何利用数据来驱动决策，并提供了一些数据分析工具和技术。本书适合希望提高产品调研效率和质量的产品团队与管理人员阅读。通过遵循这些原则和实践方法，他们可以更好地理解市场需求和用户需求，从而制定更优秀的产品策略和解决方案。
网络异常流量与行为分析
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本书首先系统地总结了网络行为分析的相关研究背景和*新展，重针对“整 体”“个体”“主机群”网络行为的研究现状行了对比和总结，分析了网络行为特征 和异常检测方法在检测率、运行效率、全面性和新型异常行为的识别能力等方面的 不足。其次，针对这些不足，结合图论、特征工程、数据挖掘以及大数据分析等技术， 以网络流量作为切，将图结构、属性以及动态变化的信息引模型中，通过对用 户行为特征的理解、分析和建模，从宏观到微观、由整体到局部，系统地研究了整体 网络行为、网络个体行为和主机群行为，定义了更为有效的网络行为特征集、异常检 测模型及其并行化算法，并行了实验和异常案例分析。
AV1视频编解码标准:原理与算法实现
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本书深分析已发表的与AV1编解码标准相关的文献资料，并仔细参考SVT-AV1编码器，全面介绍AV1视频编解码标准的各个模块，不仅详尽阐述AV1视频编解码标准的关键技术组件，还介绍核心技术方案及其背后原理，以帮助发者深理解AV1视频编解码标准，以及该标准对整个视频编解码行业及技术发展所带来的影响。全书共11章，具体内容包括AV1视频编解码标准的起源和当前发展态势、高层语法、AV1块划分结构、帧内预测技术、帧间预测技术、变换和量化模块、熵编码模块、环路滤波模块、参考缩放模式和超分辨率模式、电影颗粒合成编码工具以及AV1视频编解码标准中专门针对屏幕视频内容而设计的编码工具。
智能边缘计算
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本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分：第yi部分介绍边缘计算的基础、发展历史，以及发展趋势；第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术，包括联邦学习和微小机器学习；第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术；第四部分阐述如何基于本书中的相关技术，构建实际智能边缘应用。本书可以为边缘计算、物联网、嵌式和智能系统、机器学习与应用、网络通信等领域的科研人员和从业者提供一些前沿视野及相关理论、方法和技术支撑，如边缘系统智能能量优化、学习驱动的任务卸载与服务缓存、边缘大数据分析、软件定义边缘网络、网络切片，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的课程教材或参考教材。
拯救罗布计划
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本书是一本关于人工智能与深度学习的科普小说。故事从小学生图小灵调查AI机器人罗布意外伤人事件始，他深探索了充满逻辑与数据的AI虚拟空间。通过与罗布对话，图小灵逐步了解了机器学习、神经网络、自注意力机制、生成对抗网络等核心技术，并成功用这些知识揭了罗布伤人事件的真相。最终，他帮助罗布澄清了误会，为人们展现了AI技术的潜力与局限。本书风格生动有趣，兼具科普性与故事性，主要定位于小学高年级和中学阶段的青少年读者，以及对人工智能感兴趣的读者。
工业控制网络安全技术
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本书系统介绍了工业控制网络安全的相关知识，涵盖工业控制网络概述、工业控制网络的基础、工业控制网络的安全风险、SCADA系统安全分析、工业控制网络协议安全性分析、工业控制网络漏洞分析和工控网络安全防御技术，最后通过制造业、城市燃气行业、石油化工行业、水利行业、轨道交通行业和电力行业的案例对工业控制网络行了综合分析。本书可以作为高等院校工业自动化、计算机科学与技术、信息安全及相关专业的本科生、研究生的教材，也可以作为工业控制系统和安全相关人员的培训教材，还可以供对工控系统网络安全感兴趣的其他读者和相关技术人员参考。
数据中心经营之道
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本书围绕数据中心业务如何经营这一主题展论述，以数据中心产业演变为切，围绕“布局-建设-服务”三大核心环节，针对数据中心产业面临的集群化布局、低碳化建设、智能化服务的机遇与挑战，通过变革中的数据中心产业、数据中心产业面临的挑战、数据中心布局之道、数据中心低碳建设之道、数据中心智能服务之道、数据中心产业政策实施之道、新形态数据中心经营之道等内容剖析原因、洞察规律、研讨案例、搭建模型，为相关经营主体给出了专业务实的策略。 本书实用性强，内涵丰富，采用情景对话方式编写，可读性强，具备较高参考价值。 本书可供通信运营商、第三方专业服务商、跨界服务商等各类数据中心运营主体的从业人员阅读，也可供主管数据中心建设与运营的政府部门的工作人员阅读。
分布式数据服务:事务模型、处理语言、一致性与体系结构
￥47.00
随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也行了概述，并对其未来发展方向行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。
实时分析实战:构建实时流处理应用和分析系统
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本书为想要设计、构建和维护实时分析应用程序的人员（包括数据工程师、架构师和技术领导者）提供了结构合理的基础知识。第1章和第2章简要介绍实时分析，并概述可以构建的实时分析应用程序的类型。第3章介绍一家虚构的比萨公司，该公司已经建立了流处理基础设施，但尚未实现任何实时分析功能。 第4~10章展示如何为这家比萨公司实现不同类型的实时分析应用程序。第11~13章介绍将应用程序投生产时的注意事项、实时分析的一些真实使用案例，以及未来几年该领域可能会出现的情况。
演进式架构(原书第2版)
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本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演式架构机制的章节——介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉。
基于Docker的Redis入门与实战
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本书围绕“高并发大数据”的项目需求，全面讲述分布式缓存组件Redis的基本语法、核心技术和实战技能。 本书分为13章，第1~7章主要介绍Redis门知识、Redis基本数据类型、Redis常用命令、Redis服务器和客户端实践技巧、Redis数据库操作技巧、Redis AOF和RDB持久化操作技巧、Redis集群的搭建方式，第8~11章主要介绍Redis同MySQL和MyCAT集群的整合技巧、Redis同lua的整合技巧等，第12、13章主要介绍Redis、Spring Boot和Spring Cloud如何构建微服务应用。
生成与推理:DeepSeek的对话原则与思维方法
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本书作为专门讨论大模型提示词的一本书，主要包含四部分内容：第1章介绍基于对话方式的大模型工具的原理和分类；第2章和第3章分别介绍生成模型和推理模型的提示词技巧和差异；第4章介绍提示词在5个行业的应用案例，并讨论读者应该如何运用AI思维有效使用AI技术和工具；第5章展望AI生成与推理能力的深层次融合以及AI可能带来的革命性变革。
情感分析进阶
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本书包括五个部分：第yi部分介绍文本情感分析的研究背景、研究现状和基础技术；第二部分从内容语义理解的角度出发，介绍基于隐式表达的讽刺检测技术；第三部分从用户个性化建模的角度出发，介绍多轮对话中的情绪分析技术；第四部分介绍小样本场景下的立场检测解决方案；第五部分介绍对抗攻场景下的情感分类防御技术。
AI辅助数据质量监控
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本书主要介绍了如何确保企业所依赖的数据的质量。书中详细阐述了自动化数据质量监控的重要性，并提供了实用的方法，帮助企业高效地覆盖所有数据表，主动发现数据问题，并立即解决。作者们解释了如何构建无监督机器学习模型来检测数据问题，以及如何实施通知机制以减少警报疲劳，并迅速分类和解决这些问题。此外，本书还探讨了如何将自动化数据质量监控与数据目录、BI和ML系统集成，以克服自动化监控的局限性，并在大规模环境中部署和管理监控解决方案。这本书是数据质量领域的实用指南，为企业提供了确保数据质量的有效策略和方法。
游戏化学习中的构建类玩具设计
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游戏化学习方式因其遵循游戏的机制，为学习者创造“寓学于趣” 的认知体验而备受全球关注。构建类玩具是运用模块化体系中造型、功能相同或相异的模件，在组合搭配下行游戏的工具。在游戏化学习环境中，构建类玩具常被作为重要的“体验媒介”，来引导用户在操作中建构自身的知识体系、提升创新思维。然而，目前国内构建类玩具的研发缺乏针对游戏化学习应用环境的设计方法，导致用户的体验受到影响。本书针对游戏化学习环境，利用与感性工学、可用性、学习迁移相关的实验技术，对构建类玩具的感官、操作、领悟体验维度上各要素的设计规律及系统应用这些规律的“用户体验设计方法”行了详细介绍。 本书可作为国内玩具企业设计研发的参考资料，也可为相关设计专业教学课程的展提供参考。
算法基础:打开算法之门(双色版)
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读者将理解什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法（可用于建模公路网络，任务间的依赖以及金融关系；解决字符串（例如DNA结构）问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。
Flink 原理、实战与性能优化
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这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐地讲解了如何利用Flink行分布式流式应用发。作者是该领域的资深专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。 全书一共10章，逻辑上可以分为三个部分： *部分（第1~2章） 主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构，发环境的搭建和配置，以及源代码的编译。 第二部分（第3~9章） 详细讲解了Flink的编程范式，各种编程口的功能、应用场景和使用方法，以及核心模块和组件的原理和使用。 第三部分（第10章） 重讲解了Flink的监控和优化，参数调优，以及对反压、Checkpoint和内存的优化。
应用人工智能:工程方法(原书第2版)
￥47.00
大多数的AI书籍主要聚焦于AI背后的理论方法，却很少关注AI应用程序的工程化。目前存在哪些AI库、框架和服务？在哪种情况下应该选择哪种库、框架和服务？如何将它们整合到一个具有良好用户体验、易于维护的AI应用程序中？如何满足功能性要求和非功能性要求，特别是高性能要求？针对上述问题，本书结合当前的新兴技术和具体实例给出了很好的答案。 本书首先介绍AI的定义以及AI的简要发展史，着介绍主要的AI方法，包括机器学习和知识表示，之后给出AI应用程序架构设计的指导原则，最后聚焦于AI的各个分领域，包括信息检索、自然语言处理及计算机视觉。书中涵盖大量应用实例，其中，虚拟博物馆实例贯穿全书。此外，本书还提供相关AI产品列表及源代码样例，方便读者快速发自己的应用。
物联网安全渗透测试技术
￥47.00
本书遵循理论与实践相结合的原则，由浅深地介绍了物联网安全渗透测试技术。本书首先介绍物联网的基础知识，之后依次介绍Web应用安全、物联网通信安全、物联网终端设备安全、移动安全的知识。为帮助读者更加透彻地理解物联网安全渗透测试的原理与防御手段，每章均配合安全环境中运行的案例行讲解，并给出了对应的防御方案。本书适合作为网络安全行业技术人员的参考书，也适合作为高校网络空间安全相关专业学生的教材或参考书。
动手学差分隐私
￥47.00
本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。
