数据隐私与数据治理:概念与技术
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本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景,旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础,后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习,以及数据治理中的隐私问题,介绍其相应的技术基础,总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理,在内容介绍上,以技术与算法的讲解为主,辅以案例,详略得当。
Python电商数据分析实战
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内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书,又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先,本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切,注重对数据分析思维和技能的培养,详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法,可覆盖80%以上的数据分析应用场景,为数据分析师下坚实基础。然后,本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托,通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法,理论与案例深度融合。本书以实用为本,聚焦重,Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%,本书去繁就简,只专注于能解决大部分问题的重模块。本书以实战制胜,案例牵引,从表层直观地看,这些案例能解决各种电商业务问题;从深层仔细地分析,作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧,手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以,如果你是关注电商业务的数据分析师,本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案,可照搬使用;如果你是一位没有任何数据分析基础的小白,这本书更加适合你,不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法,而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
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本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略,包括多集群OpenShift容器平台部署,以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先的概念监控OpenShift集群,并结合示例构建和部署Kubernetes operator来自动管理任务,使用GitOps方法配置OpenShift集群。本书适合SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师阅读。
精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
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本书从Veeam的基础知识始,首先介绍Veeam Backup & Replication的安装、实践和优化,讨论如何运用3-2-1-1-0规则来保护数据,如何创建备份服务器、备份代理、存储库等,还对Veeam 11中新增的强大功能――CDP行了探讨。下来,本书深介绍了不可变性(亦称强化的存储库)并讨论其创建方法和实践。本书末尾还讨论了新增的Linux客户端代理,以及相关高级主题,如扩展的对象存储支持、Veeam ONE功能改和Veeam Orchestrator。 阅读完本书,你将全面掌握部署实施Veeam Backup & Replication的方法,以确保信息系统的数据安全,并实现灾难恢复。
速学Python:程序设计从入门到进阶
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《速学Python:程序设计从门到阶》面向没有任何编程基础的初学者。全书共9章,第1、2章以尽可能少的篇幅,完成了对编程环境的搭建、编程的基本概念、Python语法、数据结构、面向对象编程技巧的讲述,这一部分内容虽然简单,但它对初学者非常重要,只有完成这一部分内容的学习,才能够继续深。第3~6章是对第1、2章内容的深与补充,主要是搭建更好的发环境,更详细地讲述数据结构与函数,并通过编写一个计算器程序,深了解解释器的基本工作原理以及面向对象编程。第7~9章讲述了如何创建程序的可视化界面,将Python程序包为可执行程序并使用主流数据库行数据存储,继而实现数据分析与数据图表的生成。第9章是Python语言*大优势的体现,通过引第三方库或调用网络口,可以快速完成应用程序的编写。 本书适合刚触Python的初学者以及希望使用Python处理和分析数据的读者,也可作为编程爱好者学习和使用Python的工具书或参考资料。
Web 3超入门
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不同于“元宇宙”概念的遥不可及,“Web3”概念正在加速落地中。Web3不是Web2.0的延伸,而是对当前互联网形态的根本性重构。正如二十年前互联网诞生时的场景一样,Web3正在悄然形成星火燎原之势。面对这一个即将改变我们生活的新生事物,我们有必要去了解并认知它。 本书从Web3时代到来的必然性说起,重新梳理了Web3的概念和发展脉络。从核心组成、技术架构、应用场景多个维度深阐述了Web3的核心要义。 本书深浅出,力求采用通俗的语言从用户角度揭Web3的真实原貌,让普通人能够全面了解Web3。书中引用大量详实的案例和丰富的插图,旨在展示Web3作为下一代互联网的壮阔蓝图。 本书作者在Web3相关领域从业多年,具有深厚的专业知识和产业视野。本书凝聚了作者多年研究成果和认知总结,由浅深、层层递,可读性强,非常适合广大Web3从业者、创业者和爱好者阅读。
Python高并发与高性能编程:原理与实践
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这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性,并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章,外加2个附录。 基础篇:对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读,对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇:从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇:从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇:本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法,然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
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本书以群体智能与智能网联的应用为牵引,通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言,原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容;算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法;应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
程序员成长手记
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本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题,并给出了实用的解决方案。本书共分为8章,第1、2 章作为一个整体模块,帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业,然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基;第3~5章作为一个整体模块,带领读者以程序员的身份融职场,帮助读者树立项目全局观,了解如何做到“本色做人、角色做事”,以及如何在程序员岗位上可持续发展;第6~8章作为一个整体模块,帮助读者了解程序员的职业发展,以及培养“多听多想、格局”的思维能力和自驱力。 本书适合想要从事或刚从事程序员职业的新手和准新手,以及在职业发展中遭遇瓶颈的程序员阅读。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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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。
MCP极简入门
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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”。
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。
构建可信白环境:方法与实践
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内容简介 这是一本从技术、架构和实战3个维度全面讲解可信白环境的网络安全攻防类著作。本书作者有超过30年的网络管理、系统管理以及实网攻防经验,本书是他们近年来在联通从事网络安全攻防工作的经验总结。 本书理念清晰、方法系统,可操作性极强。基于可信白环境,作者成功完成了多年靶心系统的防护工作,希望通过这本书把这些经验分享给更多的朋友。本书的主要目的是帮助读者和企业以较少的投,搭建更为有效的防护体系,达到预期的效果。 本书从以下3个维度对可信白环境做了全面的阐述: (1)技术角度:首先介绍了可信白环境理念,包括白名单机制、面向应用系统、安全左移、原生安全能力、异常行为识别等;然后全面介绍了网络白环境、身份白环境和软件白环境的的技术原理。 (2)架构角度:详细讲解了构建靶心级的白环境防护体系的整体思路,包括梳理应用系统资产、安全配置基线、网络攻路径以及防护组件和策略等。 (3)实战角度:通过3个危害程度较高的案例讲解了如何构建白环境以及白环境的应用,案例覆盖了三个较为常见的场景:边界突破与内网移动、零日漏洞攻、勒索软件攻。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
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本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程,涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章,分为三篇:?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节,包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程,从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发,丰富了应用运行的场景。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。 (1)基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 (2)实战篇(第6~12章),重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇(第13章),围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台,先介绍了平台每个模块的功能,再以航空公司客户价值分析案例为例,介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程,展示平台去编程化、流程化的特。
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。
大语言模型:原理、应用与优化
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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等,展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外,书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术,如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后,本书讨论了大模型的局限性与安全性问题,展望了未来的发展方向,为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师,还是对前沿技术充满好奇的读者,本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
从零学Java设计模式
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本书以实用的设计模式为例,讲解了Java近年来在改善语法方面取得的展,同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式,以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外,本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码,而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节,让读者能够更全面地了解模式对代码结构的影响,以及模式与Java虚拟机的交互情况。本书的特在于把Java这种成熟的编程语言以及该语言最近新增的特性与各种设计模式结合起来,告诉读者怎样充分发挥Java的特性与优势,从而更好地实现设计模式,避免陷空谈概念而无法落实的境地。
机密计算:原理与技术
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本书系统介绍了机密计算的概念,总结了各类主流TEE硬件通用设计,帮助读者理解TEE硬件的工作原理。本书围绕安全模型、生命周期、证明模型、攻方法和防范策略,系统介绍了TEE的设计原则和使用方法,并以业界常用的x86、ARM以及RISC-V架构提供的TEE为例,分析了硬件TEE的实现方法,帮助读者理解不同实现的利弊。全书分为三个部分,首先介绍机密计算的基础知识,包括隐私计算的概述和机密计算的定义、分类等;第二部分介绍机密计算中的TEE,主要内容包括机密计算模型、TEE的生命周期、TEE的证明模型、TEE的可选功能、机密计算的软件发、TEE的攻与防范;第三部分介绍机密计算中的TEE-IO,主要内容包括TEE-IO模型、TEE-IO的生命周期、TEE-IO的证明模型、TEE-IO机密计算的软件发、TEE-IO的攻和防范。本书体系清晰,内容先,适合从事机密计算相关研究和技术发工作的人员阅读,也适合作为高校学生的拓展读物。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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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。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用,详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战,充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略,全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用,并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度,介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势,以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌,对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实,从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合,适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读,也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。

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