大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
¥59.00
内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到筛选,直至微调训练的技术细节。(3)大模型人类偏好对齐方法,从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。(4)通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。(5)通过源模型在多种场景下搭建大模型应用,包括:表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管里是想深研究大模型本身,还是行大模型相关应用搭建,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
数字广告系统:技术、产品与市场
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本书深剖析了互联网主导下的数字广告系统,详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推广告主的数字营销,并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时,本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响,包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。 全书分为三篇(共10章):第一篇为基础篇(第1~3章),立足基础理论,阐述数字广告系统在互联网市场的视角,探讨数字广告到数字营销的演变,并将技术创新理论纳数字广告知识体系,以数据科学和触理论为基础,构建新型数字广告的理论框架;第二篇为核心篇(第4~6章),详细解释数字广告的三个主要化阶段,结合计算机科学的基础知识,以便读者更好地理解这一领域;第三篇为计算篇(第7~10章),聚焦于“数字”广告的核心,阐述“计算”如何成为数智时代广告产品的基石。 本书针对广告学专业的本科生、研究生以及青年教师设计,旨在提供全面的数字广告知识。它同样适用于新闻传播学等相关专业(如网络与新媒体专业)的学生。此外,经济管理学院的商科类专业学生,尤其是市场营销专业的学生,也会发现这本书极具价值。攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代数字广告与营销传播管理的前沿知识。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的? ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系? ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处? 数据资产化是企业数字化转型的必经之路,也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分,是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配,数据资本化的重要前提是数据商品化,数据商品化的Z佳载体就是标签。因此,学习如何将数据转化、映射为标签,并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营,对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家,以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力,将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章,分为3部分。 由来篇(第1~3章) 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制;为了应对这些数据问题,逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义;论述了采用该方法建设数据资产的3必要性与意义:资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇(第4~6章) 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理;从核心原理衍生出的完整设计步骤,包括3个构建前提和6条设计步骤;同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法,并探讨了其中的核心问题。 实践篇(第7~9章) 重介绍了当前可用的标签工具和经典模板,它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率;列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案;并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
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这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程(从产品立项到生命周期维护)测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后,由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格,内容从浅深,讲解透彻,目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系,可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书,还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者,还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员,都可以通过阅读本书获得想要的知识,提升自身能力,解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述(第1章),介绍SSD和SSD测试相关的基础知识,包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试(第2~5章),首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法,然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法,最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试(第6章),剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台,及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试(第7章),深分析闪存的失效模式,以及闪存测试的主要方法。 测试认证(第8章),完整解读业界主要的SSD认证测试项目,包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备(第9章),重介绍用于SSD测试的仪器设备,包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
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
等级保护测评理论及应用
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本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展,从等级保护工作的需求分析手,介绍等级保护工作的核心理论模型,讲述等级保护的定级备案方法及流程,解读网络安全等级保护的基本要求,一步阐述等级测评所需的支撑技术,包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库,并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用,最后介绍等级测评挑战,展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习,以指导读者深地行学习。 通过学习本书,信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系,掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改,提高系统的安全保障能力;测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力,还可以了解一系列的测评工具和知识库;网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书,也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
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。
工业软件云战略
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本书阐述了工业软件的数字化转型和云化趋势,描绘了基于新架构、新标准、新模式的新一代工业软件。书中提出以面向未来的新一代“云计算架构”为中心的新型工业软件概念,重新定义新一代工业软件架构和标准体系,并详细阐述了基于工业云服务平台,采用场景化SaaS聚合生态优势,造由“平台+生态”构成的全栈自主可控工业软件体系,形成云工厂/行业云的新商业模式。这种创新的工业软件体系可以无缝融合到国内蓬勃兴起的工业互联网框架中,为工业互联网提供重要的服务。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南,旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘,掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧,从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分:*部分(第1~12章)介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建,包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容,通过一步步的实践示例,带你快速入门嵌入式系统编程,了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧;第二部分(第13~18章)更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用,从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面,*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践,帮助你进一步提升编程技能,应对更复杂的编程任务。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
云原生安全:攻防实践与体系构建
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本书介绍了云原生的容器基础设施、K8S编排系统和常见云原生应用体系;在介绍安全体系前先深分析了前述架构各个层面的安全风险,并给出攻实践,后续计划放靶场环境,有很好的可操作性和说服力;在介绍安全体系时,首先从高层分析新型基础设施防护的思路切换,然后分为两个维度介绍相关的安全机制,清晰地拆解了复杂的安全技术栈,让读者很容易理解DevOps安全和云原生安全两者如何融合。
Webpack实战:入门、进阶与调优(第2版)
¥59.40
这是一本讲解如何使用Webpack构建现代Web应用的著作。第1版豆瓣评分8.6,好评率近99.9%,是前端领域的畅销书,被读者公认为是Webpack领域的标准性著作。 全书围绕Webpack的功能特性、工作原理、性能优化、项目实战4个维度全面展,从基本的使用场景到复杂的应用实例,再到系统性的优化,由浅深讲解Webpack的各个特性,同时剖析其背后的工作原理,让读者能零基础快速掌握Webpack并轻松实现阶。 作者是资深的前端技术专家,是知名源包工具YKit的主导者和核心发者,也是Webpack坚定不移的布道者。本书内容全部来自作者的实战经验,尽量避了网络上已经发表的各种公资料,思路简洁、深,原理与实操并重。 与第1版相比,第2版做了如下更新: (1)结合Webpack新技术,对全书内容行了全面更新; (2)收集并分析了读者对第1版的反馈,完善了第1版的不足之处; (3)新增了分析Webpack包原理的章节; (4)新增了2个关于React和Vue的综合案例。 相比第1版,第2版内容更新、更全、更深,实战性更强。
SaaS增长方法论
¥59.40
这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年,历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业,同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询,作者结合这些经验,总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念,解析了增长的动因,总结了增长的基本功,提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论,触类旁通,引领企业持续增长。 阅读本书,你将掌握如下知识和技能: 工程化的ToB增长观和方法论 产品驱动增长(PLG)的原理和执行地图 业务驱动增长的3种典型模式:T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 客户成功驱动增长的原理 客户成功的管理、团队搭建和 客户成功的运营体系 客户旅程的系统知识和绘制步骤 获得客户洞见的方法 ToB用户需求金字塔 价值销售的方法 黑客式SaaS增长模型 R2R式SaaS增长模型 导弹式SaaS增长模型
工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践
¥59.40
内容简介 这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结,得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。 全书的具体内容分为如下几个方面: (1)全面认识工业物联网 主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战,以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系,它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。 (2)工业物联网平台架构 重介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法,从感知层、边缘计算、网络连、平台再到应用,探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投问题,同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。 (3)工业物联网关键技术 详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术,包括工业物联网感知、网络连、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识外,还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性,以及它所能解决的问题和带来的价值。 (4)工业物联网案例分析 通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例,帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地,同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。
DevSecOps实战
¥59.40
本书通过描述一家大型互联网企业和一家大型传统银行的DevSecOps转型的过程,帮助读者浅显易懂并且有代感地了解如何将DevSecOps在企业内部落地和实践。基于各类行业特的DevSecOps实施与落地方法,是本书的主要技术要。
用户运营方法论:入门、实战与进阶
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这是一部以产品和运营双重视角,从9个维度全面讲解用户运营思维、方法、技巧的著作。它将带领产品经理和运营经理全面、系统地了解并掌握,头部的互联网公司究竟是如何做用户运营的。 作者在社区产品鼎盛时期加猫扑,负责核心用户的社区运营,积累了大量一线经验;在小米初创期加小米,一步印证了用户运营的价值;加百度后,因为积累了大量用户数据,一步融合了宏观数据下用户的行为分析,使得对用户运营的理解更加全面,总结出这一套用户运营的方法论,对想了解用户和做好用户运营的从业人员有很高的参考价值。 本书的核心内容围绕9个主题展,贯穿产品的全生命周期。 (1)用户运营常识 用户运营的定义、价值、工作职责、能力模型;如何正确看待用户运营与产品和产品经理的关系。 (2)用户画像 用户画像的定义、价值;搭建用户画像系统的方法、流程,以及如何理解用户画像背后的数据;用户画像在用户运营中的运用。 (3)用户成长体系 用户成长体系的定义、要素、价值;用户成长体系的4个设计要和5个搭建步骤。 (4)用户管理体系 用户管理体系的定义、要、价值、搭建方法;用户管理团队的组建和维护;用户运营如何利用用户管理体系Z小化运营成本并留住核心用户。 (5)产品生长周期 产品生长周期曲线、用户生命周期曲线;产品处于探索期、成长期、成熟期和衰减期等不同阶段时的特征。 (6)用户拉新 拉新的4大类22小类渠道;产品在生命周期的不同阶段的拉新策略;如何通过数据分析和品牌营销拉新;电商类产品、工具类产品、平台类产品的关键拉新策略。 (7)用户转化与留存 用户运营目标与数据指标相关的AARRR模型;用户的生命周期与价值、提升用户转化与留存的方法、用户的分层与转化、核心用户的挖掘。 (8)用户流失预警与召回 流失用户的定义与判断方法,用户流失原因分析以及对应的运营策略 (9)用户心理学 用户心理学的常识;几种典型产品和运营场景下的12个用户心理学效应;用户心理学在产品全生命周期各环节的实战应用。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
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Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
分布式数据库原理、架构与实践
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这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作,融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验,以及数据库领域前沿的研究成果,得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手,沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路,从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题,尤其是一致性问题;然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题(重是一致性问题)的本质行深挖;着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案;后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素,其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等;外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是:如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性? 分布式数据库实现。从工程实践的角度,以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象,从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。
Schneier的安全忠告
¥59.40
本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性,探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大,以及人的因素在这一过程中所起到的作用,并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题,提出了一些应对方案,呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私,以做出更好的决策。
联邦学习:算法详解与系统实现
¥59.40
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史,按类别介绍联邦学习算法和发展现状,介绍联邦学习的应用场景,以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法,用数科系统作为实例,对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
¥59.40
本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识,帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据,以及一些基本的网络和操作系统概念,并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境,以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量,记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。

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