迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发,系统地介绍每一类迁移学习算法,包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法,从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景,介绍典型的应用案例。后,介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法,熟悉各类应用场景,为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题,并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深,这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论,帮助读者夯实基础;后8章讲解应用,用大量经典的模型和9个案例,为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理;然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等; 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善,GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及;内容丰富、循序渐,覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景;实战性强,9个综合案例,提供案例源代码和解读,以及实验数据和实验结果对比分析;图文并茂,包含大量原创图表,可读性强。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者,从基础概念讲起,逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章:第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识,比如发展历史、适用场景、优势与不足,以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容,比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法,包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由到面的突破 我们塑料袋时,一般从易撕口始,这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”,所以我们在介绍BP算法时,先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口,再延伸到一般情况?;在介绍循环神经网络时,我们也先以一个简单实例为易撕口,再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易,把大事化小,把不可能转换为可能。 3.表达形式?:让图说话,一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能(AI)的重要性,想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段,那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了,而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ,给人“忽如一夜春风来,千树万树梨花”的感觉!
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作,也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验,兼具方法性和实用性。 具体地,本书主要讲解了如下内容: (1)小微信贷的定义、特征和主要模式; (2)小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范; (3)小微信贷的产品设计与运营; (4)基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营; (5)管理小微信贷产品常用的基础设施,包括智能风控系统、数据与变量等; (6)小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用; (7)小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等;
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目,为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础,以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础,以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考,以近3.7万人的收费视频课程为蓝本,从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员,还是项目管理者或决策者,都能在本书中找到自己想要的内容,比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章,外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎,包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理,并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目,制定规则资源的管理方案,包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎,真正做到活学活用,学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法,介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野,站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用,为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论,是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节,还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外,还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者,都能从中获得一定的启发。读完本书,你将收获以下6个方面的知识。(1)SaaS产品的基础知识深了解SaaS(软件即服务)的概念,包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别,例如按需订阅、无需安装、在线访问等。(2)SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求,如高可用性、可扩展性、多租户架构等。(3)SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略,包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制,持续优化产品以满足用户需求。(4)用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道,收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求,提升用户满意度和忠诚度。(5)SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标(KPIs)。利用数据分析来指导产品决策,优化用户体验和提升业务成果。(6)AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景,如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作,又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看,本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛,又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧,帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看,本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具,而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书,你将掌握以下知识:(1)数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。(2)ChatGPT等AI工具的注册及使用,以及如何使用这些AI工具学习Python。(3)使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。(4)使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。(5)使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。(6)使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。(7)使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式,既确保了内容的可理解性,又保持了足够的深度,配有详细的代码示例和实践指导,确保每位读者能够轻松上手并从中获益,提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实用性和可操作性,帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南,涵盖多种AI工具和交互技巧,确保读者能够学以致用。
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。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱,甚至可能会扼杀项目,危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人,作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行,并融合亲身经历,用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验,教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能,还引导读者使用新的思维方式,更稳定、更自信地行优化。
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。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验,将理论与实务紧密结合,为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书,你将收获以下10个方面知识:(1)大模型安全的范畴、现状和挑战:包括安全、监管与合规的关键问题,以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。(2)大模型技术层面的安全风险:包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战,以及大模型的固有脆弱性。(3)大模型监管与合规的法律框架:包括全球范围内的AIGC的监管现状,如诉讼压力、执法调查和立法展,以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。(4)大模型知识产权合规:在大模型的发和应用中,如何确保知识产权的合规性,包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。(5)大模型数据合规:在大模型的构建过程中如何确保数据合规,包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。(6)大模型内容安全:在大模型的应用过程中如何确保内容安全,包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。(7)大模型算法合规:在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规,包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。(8)大模型伦理安全:在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全,包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。(9)大模型的安全保障方案:如何构建一个既安全又可信的大模型环境,包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。(10)生成式人工智能的发展趋势:从技术视角和法律视角,洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
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。
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。
银行AI项目实战:典型业务场景的AI解决方案与案例实现
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这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作,也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。 作者在银行业从事技术工作20余年,本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发,聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务,用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块,手把手教读者实现案例的全过程。同时,每个案例还提供数据模型和示例数据,读者可以直在自己的业务中复用。 每个案例均使用不同类型的AI技术来实现,涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术,能给读者带来的具体业务价值如下: ? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘; ? 用图神经网络实现高价值客户识别; ? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐; ? 用强化学习技术评估营销推文的价值; ? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型; ? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人; ? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别; ? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控; ? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测; ? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动; ? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践,包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等; 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改,提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分:基础知识部分(第1~3章),介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程,以及它们如何协同工作;实战部分(第4~9章),介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应(IDIR)的流程,包括查找、定位、消除、利用、分析和传播;未来之路部分(第10~11章),探索IDIR的未来发展方向,包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
¥59.00
本书以软件反汇编技术为中心,首先带领读者从x86的基础知识始,学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言;然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程;着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解,所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识;最后从防御的角度向读者介绍相关技术,使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心,探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理,不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要,还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
¥59.00
本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型,以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术,之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践(第4~10章)详细讲解大模型插件应用发、RAG实践,以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。

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