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图分析与图机器学习:原理、算法与实践
￥53.00
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。
构建可信白环境:方法与实践
￥53.00
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
￥53.00
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。
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。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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内容介绍 这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇（第1~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（第11~12章） 总结了一些ECharts可视化的高级用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
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。
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。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
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本书是一本全面的Python技术及面试指南，旨在帮助读者深理解Python编程语言的核心概念，并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。 第*部分 面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程，包括非技术电话面试、技术电话面试（包括闲谈、技术沟通和提问环节）以及现场面试的准备和策略，既为读者提供了面试前的全面准备指导，也帮助读者在面试中展现出良好状态。 第二部分 数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合，到更复杂的表、二叉树、其他树结构（如前缀树、线段树、二叉索引树）和图的表示与应用，每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。 第三部分 算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题，通过逐步分析，引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。 第四部分 系统设计。理论知识部分，从设计需求分析到高层构建，然后到具体组件设计，再到扩展设计，帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分，包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计，涵盖系统设计的关键技术。此外，这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识，既帮助读者理解并行处理的概念和应用，又扩展机器学习的重要知识和面试技巧，并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
数字政府网络安全合规性建设指南:密码应用与数据安全
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内容简介这是一本能为数字政府的密码应用和数据安全治理提供理论指导和实操指引的著作。国家信息中心组织编写了《数字政府网络安全合规性指引》，对数字政府的网络安全合规性建设提供了框架性指导，本书则是该指引配套的实战指南，从技术理论、实践方法等维度对指引行了补充，便于数字政府的安全和合规工作者在实操中借鉴。本书遵循国家法律法规和商用密码应用的标准规范，结合海泰方圆（密码安全领军企业）多年的实践经验，对数字政府密码应用合规性建设、数据安全合规性建设及典型产品的功能与架构行了全方位、多角度的讲解。第 一部分（第1~5章） 密码应用合规性建设详细解析了密码的重要作用、密码学基本模型、各类密码算法、密码协议、密钥管理等核心知识，并介绍了数字政府密码应用建设的具体步骤和方案，以及安全性评估与应用案例等。第二部分（第5~10章） 数据安全合规性建设从数据安全的基本概念出发，深探讨了相关的法律法规、治理建设方案、关键技术、全生命周期管理以及数据安全合规与安全治理案例分析等关键内容，旨在帮助政府机构构建起全方位的数据安全防护体系。第三部分（第11~12章） 典型产品功能与架构密码应用产品包括密码服务平台、身份认证系统、数据加解密系统等，数据安全产品包括数据按安全管控平台、数据分类分级系统、数据脱敏系统、数据库加密系统等。这些产品介绍为数字政府建设提供了实用的技术支持和产品选择指导。无论政策制定者、技术实施者还是安全管理者，都能从中获得宝贵的知识和指导。
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。
云数据湖:构建健壮的云数据架构
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本书详细介绍了可用于数据处理的表格格式、云产品、框架、存储层，以及如何将这些内容组合在一起，以获得适合自己需求的高性能解决方案。作者在书中提供的决策框架将帮助你明智地决定选择哪种数据湖。本书是大数据领域每个人的书。阅读本书后，你将了解构建云数据湖所需的所有基础知识，并能够以多种方式应用这些知识。本书主要面向数据架构师、数据发人员和数据运维专业人员，他们希望广泛地了解设置和运营云数据湖的各个方面。
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。
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。
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。
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。
从零开始构建企业级RAG系统
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这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验，本书准备了丰富的配套资源： GitHub 仓库：地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加交流群，与作者和其他读者交流讨论。
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”。
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。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
￥53.00
这是一本认识、应用AI Agent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势： ?循序渐，体系完整：从零基础概念到核心原理，再到全生命周期（发、测试、部署、维护与升级），帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主，案例驱动：基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战，贴近真实应用场景。 ?经验沉淀，路径清晰：作者结合多年发与创业实践，总结出智能体构建与落地的完整路径，既有清晰的方法论，又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛，受众多层次：教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖，既适合初学者门，也能为发者、研究人员与专家提供启发。
供应链安全与治理:基于关键信息基础设施信息系统的实践
促销价:￥26.99|￥89.00
本书以关键信息基础设施信息系统为研究的切入点，深入探讨了该领域供应链安全和治理的相关理论和实践，旨在帮助读者更好地理解和应对供应链风险和挑战。本书从关键信息基础设施信息系统的供应链安全基础、供应链安全治理现状及方法、供应链安全威胁分析、供应链安全风险识别、供应链安全评估方法、供应链自主可控性分析、供应链安全典型案例分析和供应链安全治理思路的完善等方面进行了深入阐述。对于供应链管理人员、企业高管、信息技术专业人员、政府官员以及相关领域的研究者和学生来说，本书是一本有价值的参考书。
