大语言模型:原理、应用与优化
¥53.00
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。
数据指标体系:构建方法与应用实践
¥53.00
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。
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。
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。
Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
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本书是一本关于云原生安全的实用指南,主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分,每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能,将带你理解Falco的基本概念,并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册,将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料,涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性,学会使用Falco工具行风险和威胁检测,从而提高云原生应用的安全性能。
Jira实战:项目管理与精益看板
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这是一本全面讲解如何用Jira工具平台(尤其是精益看板)为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径,能帮助企业优化研发流程,实现高效的需求管理、项目管理等,提升研发效能,实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分,各部分的侧重不同,以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础(第1~3章) 首先介绍了Jira的常识,以及它的安装与配置;然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶(第4和5章) 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能,以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战(第6~11章) 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘,介绍了精益看板的概念、作用和实现路径,内容非常详尽,企业可以结合自身诉求行参考复用。
低代码平台开发实践:基于React
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本书由三部分组成,第 一部分介绍基础理论知识,第二部分介绍如何构建低代码系统,先行需求分析,涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求,可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容,然后介绍设计思路,包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等,z后介绍详细的编码过程,包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制,以及如何将其集成到其他系统。
企业开源实践之旅:基于红帽客户的开源建设实践案例
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以真实客户案例为基础的,从方法论到实践,从为什么需要云原生的应用转型到如何建设基于源的应用体系,从如何构建企业源治理能力到如何针对企业源软件现状做到安全、合规、管控等的系统书籍。
机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别
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这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作,是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法,又有行业的新热和新趋势。 通过本书,读者将能轻松掌握如下知识: 机器视觉的概念以及索引技术,包括向量空间索引和度量空间索引; 人脸识别技术,以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法; 面向人脸检索的高维空间快速索引技术; 人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测; 面向嵌式设备的人脸识别技术与算法,轻量级的人脸识别技术与算法,以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace; 人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。
Kubernetes快速进阶与实战
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本书精选Kubernetes的硬核知识,帮助读者快速阶和积累Kubernetes实战经验。本书共8章,主要包括认识Kubernetes,快速构建Kubernetes集群,Kubernetes核心对象使用,Kubernetes容器编排实践,Kubernetes系统运维与故障处理,构建Kubernetes高可用集群,Kubernetes监控与告警(Prometheus Grafana)和基于Kubernetes的CI/CD项目综合实践(GitLab Harbor Jenkins)。 本书前三章可以帮助读者快速掌握Kubernetes核心知识和高频操作;第4、第5章帮助读者快速掌握Kubernetes的阶使用;第6~8章是Kubernetes及其外围系统的综合应用,帮助读者快速积累实战经验。 本书既可以作为云原生及相关行业从业者的技术参考书,也可以作为高等院校计算机、云计算和大数据相关专业的教材。
解析QUIC/HTTP3 :未来互联网的基石
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随着通信技术的不断步,越来越多的应用始向HTTP3迁移,这极大地提升了互联网的数据传输效率与安全性。本书深浅出地剖析了HTTP3的网络传输层协议QUIC,是作者在多年实践中总结的智慧结晶。本书不仅可以帮助读者精准判断QUIC技术的适用场景,还能在问题出现时,迅速帮助读者分析原因并找到解决方案。本书适用于那些对新兴互联网技术感兴趣的网络工程师、发人员和科研人员。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
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全书主要分为三部分介绍Redis。 第1部分介绍Redis6中使用的数据结构,包括动态字符串、跳跃表、压缩列表、字典、整数集合和快速表,详细介绍其基本结构及常见操作。 第二部分为本书核心篇章,首先介绍了Redis6的启动流程,命令解析流程,之后对Redis6中的命令实现行了全面的介绍,包括键命令、字符串命令、哈希表命令、列表命令、集合及有序集合命令、地理位置相关的GEO命令、统计相关的HyperLogLog命令。 第三部分,主要介绍了Redis6的一些特性及使用,包括事务、持久化、主从复制以及集群等。
编程菜鸟学Python数据分析
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全书共15章,第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python;第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装;第3章讲解编程的常识,包括io、文件系统、编码格式等;第4章介绍Excel和text文本的读写;第5章介绍数据处理神器-pandas;第6章介绍python的编程调试;从第7章始数据分析的范畴,第7章介绍行数据预处理;第8章介绍数据分析的常见问题和方法;第9章介绍在python中如何寻找异常值;第10章介绍相关和回归;第11章介绍聚类技术;第12章介绍决策树技术;第13章介绍关联分析技巧;第14章介绍降维技术;第15章介绍matplotlib绘图。
零信任安全:技术详解与应用实践
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第?1?章着重讲解数字化时代企业安全面临的挑战,包括:混合办公、业务上云的安全挑战,移动终端面临的威胁,内网边界被突破的威胁,数据安全的监管合规约束,身份安全的治理难,用户访问场景安全的平衡性挑战。 第?2?章对零信任的核心概念、解决方案及标准行介绍。首先,讲解零信任的理念和相关概念,以及重要的解决方案。其次,介绍国内外零信任相关标准的发展程。 第?3?章对零信任体系结构行讲解,包括NIST、SDP的零信任体系结构及通用的零信任体系结构,以及这些体系结构在不同场景的应用,后介绍了零信任体系结构面临的相关威胁。 第?4?章主要分析用户访问服务场景及技术方案,包括场景分析、零信任网络的技术实现和扩展体系结构。其中技术实现分为有端和无端两种不同的场景,分别讲解了不同的实现方案,同时提供了容灾方案。而扩展体系结构部分则从身份安全、网络流量安全、终端设备安全、数据安全、企业安全建设路径等方面展讲解,涉及具体安全能力和联动建议。 第?5?章主要讲解服务访问服务场景及技术方案。首先分析工作负载的安全需求和合规需求。然后着重介绍了微隔离的技术实现,包括跨平台统一管理、工作负载标签化管理、东西向连可视化、东西向流量策略管理、策略自适应计算。着讲解了云应用隔离的技术实现,包括Service Mesh、PKI等方面。 第?6?章首先讲解零信任体系规划,然后从安全团队建设、战略、建设价值、实施范围、业务场景的实现方案、实施过程管理等角度提供了完善的零信任建设方法论,并且通过零信任成熟度来合理评估建设结果。 第?7?章主要通过9个真实的企业案例来讲解零信任落地方案。这些案例覆盖通信、金融、能源、互联网等行业,其中有些来自央企/国企集团。为各个安全领域的读者提供了丰富的实践参考。
一本书读懂边缘计算 第2版
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本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章,介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景,介绍了边缘计算行业组成和生态现状,*后通过业界专家的视角,分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望,深浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面,覆盖当前技术前沿,用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。
构建*高可用Oracle数据库系统:Oracle 11gR2 RAC管理、维护与性能优化
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《构建可用Oracle数据库系统(Oracle11gR2RAC管理维护与性能优化)》由刘炳林著,从硬件和软件两个维度系统且全面地讲解了Oracle11g R2RAC的架构、工作原理、管理及维护的系统理论和方法,以及性能优化的技巧和*实践,能为构建可用的Oracle数据库系统提供有价值的指导。它实践性非常强,案例都是基于实际生产环境的,为各种常见疑难问题提供了经验性的解决方案,同时阐述了其中原理,授人以鱼,也授人以渔。《构建可用Oracle数据库系统(Oracle11gR2RAC管理维护与性能优化)》一共15章:第1章介绍了RAC的体系结构、特、存在的问题以及包含的各种软件;第2章非常细致地讲解了如何搭建一个类似于生产环境的RAC;第3章和第4章分别讲解了集群软件Clusterware和存储软件ASM的作用、特以及工作原理;第5章和第6章深阐述了RAC的工作原理和高可用性连;第7章介绍了几种常见的高可用数据库类型;第8章详细地讲解了RAC节的管理与升级;第9章和第10章分别讲解了ASM和RAC涉及的各种管理工具和管理问题;第11章深探讨了RAC的可用性;第12~14章讲解了RAC的备份、恢复和安全性;第15章从多个维度探讨了RAC的稳定性和性能优化。
大模型项目实战:Agent开发与应用
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这是一本面向初中级读者的Agent学习指南,作者既是资深的AI技术专家,又是经验丰富的项目导师,融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源,为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧,分为三篇: ?基础篇(1~2章) 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇(3~6章) 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类,通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型,详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇(7~16章) 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础,针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面,通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外,对基于CogVLM2的多模态模型应用发,也提供详细的案例演示。
数据资产入表与数据交易合规指南
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内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引,从工作程序和实体法律角度,对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著,旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作,是国内较早展数据领域法律实践的律师,曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估,为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务,包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等,具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章,主要内容如下:第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先,从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析,对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍;然后,对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析;最后,对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读,帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先,对数据资产表与数据确权的关系行了深分析,明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性;然后,对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析,厘清了关键合规要,特别是数据来源的合规性;最后,对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理,帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析,并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析,给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分,分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化,即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析,然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析,对其中的法律难问题行归纳,并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先,对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析;然后,对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析,并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析;最后,对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
工业数字化本质:数字化平台下的业务实践
¥53.00
本书共分为员工篇、制造篇和供应篇。员工篇通过介绍现场员工的因素、辅助部门员工的因素和持续精的员工能力,充分阐述了与人强相关的关键业务应该如何设定线下的数字化评估指标并把线下指标线上化。制造篇通过介绍直制造载体、直制造载体之外和持续精的制造能力,详细阐明了高效制造的方法论及其线下和线上的指标规则。供应篇通过介绍拉动生产、工厂内部供应和工厂外部供应,系统介绍了辅助部门应该如何围绕产品制造高效运作及其线下和线上的指标规则。
RISC-V架构DSP处理器设计
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本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节,系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程,并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程,以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果,其特是产品导向,注重技术的可操作性和系统性,并行了必要的创新。
人工智能70年:从达特茅斯会议到大模型时代
¥53.00
内容简介 这是一本写给所有人的人工智能科普书,它用通俗的语言呈现了人工智能从被提出到当下这个大模型时代70年的发展历程,其中包括与人工智能相关的里程碑事件、传奇人物、传奇故事、具有代表性的技术和产品……本书不仅会让你置身于人工智能风起云涌的70年历史中,亲身体会人工智能从万众瞩目到被“冷宫”,然后从逆势而起到再度沉沦,终成璀璨明星的曲折命运,还会让你在看过所有传奇之后,能跟随作者的思路思考人工智能的发展逻辑,看透过去,领悟出永远不变的“底层逻辑”,并用其应对充满不确定性的未来。 为什么达特茅斯会议会带来人工智能黄金10年? 为什么人工智能会经历两次寒冬? 为什么“深度学习之父”却会摘取诺贝尔物理学奖的桂冠? 为什么生成式人工智能与大模型的横空出事是时代发展的必然? 为什么我国能在这一波人工智能大潮中迎头赶上并大放异彩? …… 对于这些重要且有趣的问题,你都会直在本书中找到答案,而类似于“人工智能到底是不是潘多拉魔盒”“大模型时代个人和企业的发展方向”“未来我们如何与智能机器和谐共生”等问题,就需要大家在理解本书的思路后,寻找属于自己的答案了。 下面就请翻这本书,通往人工智能世界的大门,去寻找自己的答案吧!

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