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Python Linux系统管理与自动化运维
￥57.85
本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。
ClickHouse性能之巅:从架构设计解读性能之谜
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这是一本通过分析ClickHouse底层引擎架构来解读ClickHouse极致性能的底层逻辑的著作，同时还总结了ClickHouse在各种适用场景中的使用技巧和性能调优方法，让读者知其然，也能知其所以然。 全书一共12章，分为两个部分： 第1部分 架构篇（第1-7章）简要地介绍了数据仓库的核心技术和思路，系统讲解了ClickHouse的查询性能优势、适用场景、架构设计和运作过程，深地剖析了ClickHouse的存储引擎架构、计算引擎架构以及决定ClickHouse性能的关键因素，还将ClickHouse与其他数仓架构行了深度对比，不仅阐明了ClickHouse查询速度快的底层逻辑，也推导出了ClickHouse的适用场景。 第2部分 实战篇（第8-12章）针对ClickHouse的适用场景，讲解了它的各种使用技巧以及存算分离架构、分布式架构等云计算时代的全新架构，更重要的是，从数据结构、内存、磁盘、网络、CPU、查询等方面全面总结了ClickHouse的性能优化方法和原则。
高级C/C++编译技术(典藏版)
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学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
鸿蒙OS应用编程实战
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《鸿蒙OS应用编程实战》系统全面地介绍了鸿蒙操作系统下应用发所需基础知识，以图文并茂及小视频讲解的形式，通过丰富的案例实践提高读者的应用能力。本书共9章，第1章介绍了鸿蒙操作系统的发环境、一些基础知识及基本应用的创建；第2～3章介绍了鸿蒙应用发的各种组件基础及Ability 框架的应用实践；第4～6章介绍了鸿蒙操作系统中的事件交互、多媒体功能、生物识别、传感器设备管理等应用程序核心功能发；第7章介绍了鸿蒙应用程序安全设计；第8～9章是应用实践，介绍了鸿蒙系统在可穿戴设备与智慧终端屏的综合发实践。 《鸿蒙OS应用编程实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《鸿蒙OS应用编程实战》适合想学鸿蒙发而又无从手的初学者自学，同时也可作为对鸿蒙系统有兴趣且有发经验的发人员的参考书。
业务驱动的推荐系统:方法与实践
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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。
数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化
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本书是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深分析MySQL和PostgreSQL两大主流源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。 全书一共19章，分为四个部分：*篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面行了深度的比较。
DevOps落地与转型:提升研发效能的方法与实践
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这本书将指导读者如何从0到1组建DevOps团队、搭建DevOps全路平台、应用DevOps工程方法、实践DevOps文化理念，从而解决各种软件交付效率难题和提升研发效能，蕞终全方位实现DevOps的落地和转型。在方法层面，本书基于作者多年的研发效能经验和成功的DevOps落地经验，提炼出了一套可复用的蕞小可行方案和行动路线，涉及研发效能、敏捷管理、项目管理等多个领域，让读者的实践有“套路”可循。在实践层面，以真实的产研场景为主线，通过丰富有趣的故事情节带领读者身临其境地理解和掌握?DevOps?转型和研发效能提升的方法，并提供大量真实的场景案例和实践方法，读者可直应用到团队实践中。全书8章，逻辑上可分为三部分：第 一部分 工程能力实践（第1-2章）重分析了技术团队需要具备的基础工程实践能力以及如何驱动团队提升这些能力，比如保障代码质量的制度和规范，以及产研团队如何通过测试左移实现高效协作和能力提升。第二部分 平台体系实践（第3-5章）重阐述了如何利用 DevOps 全路平台间的联动性，通过度量、监控、预警等消息触达手段反馈团队的问题，通过事件管理驱动团队问题的解决。第三部分 管理模式实践（第6-8章）重阐述了如何通过不断提升团队影响力，结合不同的管理模式和平台管理属性功能，联动具有共同目标的部门展有效的项目管理，并在蕞后通过总结与行动部分为读者勾勒一幅 Devops 转型和研发效能提升的全景图。
智能制造系统:模型、技术与运行
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本书针对新一轮工业革命中的智能制造系统，在概要阐述智能制造发展历程及其主要参考模型的基础上，从关键技术、主要装备、组成架构、运行管控功能等方面对智能制造系统行了全面介绍，并给出了几种典型的智能制造系统，为深了解智能制造系统提供有益参考。全书分为7章，第1章介绍智能制造系统发展概述；第2章介绍智能制造系统参考模型；第3至6章介绍智能制造的使能技术、关键装备、组成体系、核心功能；第7章介绍机加、装配等多种智能制造系统。
Node.js权威指南
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本书旨在成为Node.js领域*全面、*系统和*实战性的一本书，供初学者系统学习和发者工作时参考。本书作者是资深Web发专家，不仅全面、细致地讲解了Node.js的所有功能、特性、使用方法和发技巧，而且还介绍了与之相关的各种扩展功能和工具的使用。此外，它实战性强，不仅每个知识都配有精心设计的小案例（具体的实现步骤、完整的实现代码、*终的实现效果，图文并茂），而且还有两个综合性的案例，能让读者迅速获得实战经验。本书所有实例代码都经调试运行成功，读者可以对这些代码行修改，以便观察各种不同的效果，加深对实例代码的理解。 全书共16章，分三个部分：*部分（第1～12章）从Node.js的特性、优势、适用场景、安装配置到各个模块的功能作用，再到发的具体方法和技巧，非常详尽地讲解了Node.js发者的各种基础知识；第二部分（第13~15章）介绍了在使用Node.js行发时极有可能用到的第三方发包，探讨了如何在Node.js应用程序中使用关系型数据库及NoSQL型数据库，如何使用Express框架发Web应用程序，以及如何使用Socket.IO类库实现WebSocket通信等；第三部分（第16章）讲解了两个综合案例，如何结合使用Node.js与Socket.IO类库制作一个聊天室应用程序的服务器端及客户端，以及如何结合使用Node.js与Express框架制作一个Web应用程序的服务器端及客户端。
新编Excel会计与财务管理应用大全(2016实战精华版)
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本书共分18章，详细介绍了财务管理表格的创建、会计报表、会计账簿中的函数应用、Excel中的财务函数、销存管理、企业往来账务处理、员工工资核算与管理、固定资产管理、资产负债管理、现金和银行存款管理系统、现金流量表管理、编制和分析财务报表、活用数据透视表统计销售数据、企业成本分析、创建图形分析销售利润、财务预算和规划分析、网络化财务管理、数据查询与工作表印等内容。
深入理解Net-SNMP
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全书一共15章，分为3个部分：基础篇（第1～6章）介绍了网络管理框架、简单网络管理协议、抽象语法标记、管理信息结构、管理信息库、传输编码，以及NetSNMP的概念、特、工具集、mib2c、安全机制、TRAPs、支持的发模式；实战篇（第7～11章）详细讲解了NetSNMP的功能和使用、管理端的应用发，以及2个综合性的案例；高级篇（第12～15章）讲解了代码的重构与优化、测试与调试、免维护的思路等。
机器学习实践指南:案例应用解析(第2版)
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全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战和机器学习实战篇。由于目前出版的机器学习大多偏重理论，这对机器学习类书籍的读者带来了极大的挑战，抽象的理论加上成堆的数学公式将大量渴求学习的人们挡在了门外。针对这种情况，本书力求理论联系实际，对理论基础行一定的介绍，注重机器学习算法的实际运用，让读者明白其中原理，而对机器学习算法涉及的深层数学知识及其复杂的数学推导在本书中涉及较少。
Spring Cloud微服务架构进阶
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本书全面系统地介绍Spring Cloud及其在微服务架构中的应用。全书共13章，第1章介绍微服务架构相关的基本概念；第2章介绍Spring Cloud中包含的组件以Spring Cloud约定的上下文；第3章介绍Spring Cloud的基础：Spring Boot，包括如何构建一个Spring Boot服务、Spring Boot的配置文件和Actuator提供的监控管理端；第4至第13章详细讲解Spring Cloud组件，包括：Eureka（服务注册与发现）、OpenFeign（声明式Restful客户端）、Hystrix（断路器）、Ribbon（客户端负载均衡器）、Gateway（API网关）、Config（配置中心)、Stream（消息驱动）、Bus（消息总线）、Security（认证与授权）、Sleuth（服务路追踪）。本书为读者揭了Spring Cloud组件实现的技术内幕，并提供了阶应用的思路，可以作为使用Spring Cloud行微服务架构实践的参考书。
SQL Server性能优化与管理的艺术
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本书共15章，分为三部分，部分（第1-2章）为概述部分，阐述SQLServer方面的“性能”及相关概念。并给出常规的性能及性能相关的问题侦测的“方法论”，读者可以通过这两章的介绍，对SQLServer性能问题有一个高层次的认识。第二部分（第3-10章）为知识准备部分，这部分介绍了SQLServer性能相关的基础知识。只有了解了性能及影响性能的相关部分，才能准确地、高效地行优化。第三部分（第11-15章）为工具使用及优化演示，在多服务器、大数据的环境下，不应该再使用原始的故障侦测方法，借用各种工具能更全面、更高效地找到问题并且解决问题。
InfluxDB原理与实战
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这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB行了深的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零始，彻底吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（第11章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写和查询流程等行了源码分析，帮助读者探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。
bash网络安全运维
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基础：防御和攻原则、命令行、bash基础及常规表达。 安全防御操作：数据收集和分析、实时日志监控、恶意软件分析。 ?渗透测试：脚本混淆和命令行模糊及远程访问工具。 安全管理：用户、组、权限，以及设备和软件清单。
打开Go语言之门:入门、实战与进阶
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通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言门和阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。 本书共包含5个部分。 第1部分：快速门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和口等知识行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。 第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。 第3部分：深理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。 第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地行多人协作，提高发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的发效率等。 第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。
安全技术运营:方法与实践
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这是一本从实践角度讲解安全技术运营方法和安全运营体系构建的著作。 作者是国内较早的一批安全领域从业者，在金山、腾讯等大厂从事安全技术、产品、运营等方面的工作16年，先后参与或主导了数十个安全产品的能力建设和运营，从零构建了完整的安全运营体系，经验非常丰富。 本书是作者经验的总结，核心内容包括如下几个方面： （1）全面认识安全技术运营：包括安全技术运营的定义、发展历史以及6种运营思维。 （2）威胁发现的技术和方法：包括特征识别、行为识别、大数据挖掘等发现威胁的方法。 （3）威胁分析的技术和方法：主要介绍了传统的人工方法和基于人工智能的算法建模新方法。 （4）威胁处理的技术和方法：主要介绍了威胁情报、网络威胁解决方案、终端威胁解决方案，以及为不同规模的企业定制的安全解决方案。 （5）安全运营体系构建：从产品视角、企业视角以及XDR的视角讲解了安全运营体系的能力模型与构建方法。 本书适合从事安全产品研发的项目经理、产品经理、安全发、安全策略运营、安全技术咨询，从事企业安全建设的安全工程师、IT运维人员，以及网络信息安全专业的学生和安全技术爱好者。
Kubernetes Operator开发进阶
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本书详细讲解Operator发过程中所涉及的各个知识，从简单的Operator示例应用手，帮助读者快速上手Operator的发流程，着深分析client-go、Deployment控制器等的源码，通过一个阶应用的发过程详细介绍Operator发的各方面知识。通过本书的学习，读者能够轻松掌握Operator的发技巧，深理解Operator的底层原理，而在日常工作中更好地利用Operator实现各种复杂的应用治理逻辑的发。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
