企业性能测试:体系构建、落地指导与案例解读
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这是一本从标准、方法论和工程化实践三个维度全面且深解读如何构建企业级性能测试工程的指导手册。作者是国际知名的测试认证组织ISTQB/CSTQB和国内知名企业测试服务提供商PerfMa。两家强强联合,从性能测试标准、流程、模型、经验、技巧、工具、案例等多个可真正指导从业者工作的角度对企业级性能测试展介绍。其中18个典型性能测试指标、6大性能测试模型、全路性能测试实践、性能测试工程化实践等精华内容,得到了推荐专家的一致好评。 本书可帮助从业者构建性能测试体系、落地性能测试流程、合理选择并灵活使用性能测试工具,所有需要了解、掌握和展性能测试的人员都适合阅读本书,包括但不限于性能测试一线从业者、性能测试项目管理者、性能测试标准制定者、性能测试相关培训机构、软件相关专业的高校师生。 本书从逻辑上可以分为两个部分: 第1部分(第1章和第2章)介绍性能测试概况和国际国内性能测试标准,包括对当前企业性能测试效率低下甚至无效的原因分析,度量指标收集、选择的方法,18个典型度量指标分析等。该部分可为企业落地性能测试工程提供标准化指导。 第2部分(第3~12章)基于企业性能测试成熟度自评结果,指导企业逐步推性能测试体系成熟度的建设和发展,包括性能压测体系、路分析体系、性能调优体系、性能测试工程化体系的建设,实现从一级达到五级的持续建设目标。该部分重内容包括企业性能测试成熟度自评方法、性能测试的标准流程、性能测试基础落地方法、性能测试环境搭建、性能测试工具分析、路分析体系建设、调优体系建设、性能测试价值度量、服务端性能工程建设,其中还包括2个真实综合案例——在原有基础上完善线下压测的体系建设的案例和完成线下与生产全路性能测试体系整体建设的案例。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说,主要分为两部分内容: 部分介绍性能分析,包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述,还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会,以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外,还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单,包括循环优化、向量化、函数内联等,并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题(如缓存未命中、分支预测错误等)的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说,这本书也很有用。
数字广告生态:平台、营销与革新
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本书使用“数字广告生态”来描述完成数字广告升维后的全部数字营销技术与行业生态系统,详细介绍了数字广告生态如何为我国数字经济赋能,并重探讨数字化如何重新塑造技术营销(广告)产品,而探究数字广告独有的技术产品市场怎样一步步发展为“平台型”企业转型数字营销的关键,始引领数字营销的步和企业的数字化转型。全书分为三篇(共12章):第一篇为理论篇(第1~4章),解释数字广告变革的基础,给出数字广告的概念体系与重要特征,介绍我国的数字广告是如何改变营销概念体系的,并首次将全路营销、数字增长营销和广域集客营销加营销理论创新体系;第二篇为变革篇(第5~7章),详解数字广告生态在我国的重要发展创新,覆盖数字广告生态位、数字广告营销图谱、人工智能广告相关内容,代表数字广告产业的升维改造;第三篇为创新篇(第8~12章),阐述数字广告生态解决数字营销问题的三个口,并就法律与伦理问题这个数字广告生态的重要维度展讨论,最后还介绍了广告营销不断发展的动力源泉——面向未来的前沿科技。本书适合广告学专业的本科生、研究生和青年教师全面学习,以掌握数字广告相关知识,也适合新闻传播学领域的其他相关专业(如网络与新媒体相关专业)读者阅读。此外,本书也适合经济与管理学院的商科类专业(特别是市场营销专业)学生阅读以了解数字广告,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的数字广告与营销传播管理的前沿知识。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型(第1-3章) 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统(第4-9章) 首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;*后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。
一本书读懂支付
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这是一本从支付常识、支付模式、支付工具、支付业务、支付技术、支付风险、行业趋势等维度360°全方位解读支付的著作。作者是中国支付领域的领军人物,本书融合了他在中国、美国、日本、新加坡4个国家近30年的支付工作经验,得到了中国银联执行副总裁等9位专家力荐。 围绕支付这个主题,本书内容可谓面面俱到,讲解方式深浅出,呈现形式图文并茂,包含大量案例及分析。阅读本书,你将掌握如下知识: ·支付和交易的各种概念以及二者的逻辑关系; ·支付模式的5种分类方式以及超过20种的支付模式; ·银行卡、二维码、物联网、电子钱包等4种支付和收单工具; ·刷脸、指纹、声纹、掌纹、虹膜和静脉等6种生物特征支付方式; ·支付的技术架构和整体架构,首次提出以参考架构的方法设计支付系统的架构; ·支付前、支付中和支付后的支付应用系统设计; ·支付系统技术实现过程中的常见问题及解决方案; ·支付的技术运维,包括云服务、分布式计算、容器、数据中心架构、系统环境、应用发布、服务监控、故障应急、灾备与自动化等; ·以ITIL为基础的支付信息技术管理蕞佳实践,包括可用性管理、容量管理、变更管理、服务水平协议管理、事件管理和故障管理等; ·支付的业务运营与管理; ·支付的信息安全与行业监管; ·支付行业的发展趋势和面临的挑战。 如果你是支付行业的新人,本书能带领你快速、系统地掌握支付领域的专业知识;如果你是支付行业的老兵,本书也能解决你的很多疑难问题并作为案头备查手册。不管你是关注支付业务,还是支付技术,抑或是从事支付相关的管理工作,都能从本书中找到对你有价值的内容。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇,涉及9章内容,涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目,知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务,这些资源包括全书所有实例的源文件和素材,同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看,方便读者循序渐地行练习,并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强,讲解由浅深且循序渐,知识涵盖面广又不失细节,非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时,本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册,还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
深入理解物联网
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本书以AIoT为主线,由浅深、循序渐地剖析AIoT概念、技术与应用,力求构建脉络清晰的AIoT知识体系,为一步学习AIoT技术下基础。本书由9章组成,系统地介绍了从IoT到AIoT的发展过程,讨论了AIoT智能硬件、智能人机交互,以及可穿戴计算设备、智能机器人在AIoT中的应用,介绍了AIoT技术与网分类,讨论了5G移动边缘计算的概念、技术与应用,探讨了6G与AIoT相关的研究与发展愿景,讨论了AIoT核心交换网结构特,以及AIoT隐私保护与区块在AIoT安全中的应用等。本书可供物联网技术研究与产品研发人员、技术管理人员阅读,也可作为物联网工程专业、计算机与信息技术相关专业的教材或参考书。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手,通过一系列由浅深的工程案例,让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法,熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具,并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程,而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑,内容由浅深,是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》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。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员,以及在校相关专业师生阅读。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作,是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合,从认知到方法,从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术,为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略,形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论,在大量实践中被证明行之有效。 本书内容,逻辑上分为三个部分: (1)保险数字化转型认知(第1~3章) 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇,详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标,以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑,从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 (2)业务转型路径与策略(第4~9章) 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略,包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等,能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 (3)技术转型思路和方法(第10~15章) 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法,首先分析了技术转型的要求和逻辑,从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划;然后根据技术架构总体规划,分5个领域介绍实施的思路和方法,包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外,本书还融了企业架构思想,将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型,重是理论体系的构建和实施方法的总结,并没有过多地罗列技术细节,即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起,世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中,作者帮助大家专注于产品体验,而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略,了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计,以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书,你将可以: 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
数据安全实践:能力体系、产品实现与解决方案
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这是一本以实用和实践为导向,从甲乙双方视角全面讲解数据安全的著作。本书由国内数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品,三位作者均为长期耕耘于数据安全领域的资深专家,得到了包括比亚迪联合创始人、腾讯云鼎实验室负责人在内的多位企业界和学术界专家的高度评价和推荐。本书系统讲解了数据安全的技术基础、能力体系及其构建方法、产品使用及其实现、行业解决方案,以及如何将数据安全方案全面落地的综合案例,既能帮助读者全面构建数据安全的知识图谱,又能指引读者解决数据安全系统建设与运营过程中的各种难题。本书将为行业机构、企业组织、政府部门、专家学者等展数据安全相关工作提供参考与借鉴。 第 一篇 数据安全基础技术(第1~3章)介绍密码学知识、访问控制和人工智能安全等数据安全的基础技术和前沿热。特别是人工智能安全部分,除人工智能赋能数据安全外,同时探讨了人工智能自身的安全性问题。 第二篇 数据安全能力体系(第4~7章)从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营,详细阐述多种具有不同侧重的架构和方法论。 第三篇 数据安全产品系列(第8~12章)全面介绍目前常见的数据安全产品系列。这部分内容是技术方案的基础,涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。 第四篇 数据安全综合方案(第13~16章)讲解比较典型的数据安全综合建设方案,涉及政务大数据、工业互联网、数据流转风险监测和出境安全评估,覆盖数据安全建设的绝大部分场景。 第五篇 数据安全实践案例(第17~20章)分享4个具备各自行业特的数据安全实践案例,深讲解数据安全项目中的建设内容、实施计划、遇到的问题和难,以及相应的解决思路。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统,围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书,又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验,是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者,而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题,直指问题的本质,并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章: 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况,包括构建推荐系统可能面临的问题,以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构,以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析,包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标,以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章,主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重,也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读,包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案,以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和强化学习在混排的应用)的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计,主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作,旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章:第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率;第4~9章主要讲解6类经典图算法,包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等,一共20余种算法,详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用,旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅,深浅出、重突出,既适合门读者阅读,又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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内容简介 这是一部从技术原理、工程实践两个方面系统、深讲解Linux系统安全的著作,得到了来自腾讯、杭州银行、叮咚菜等知名企业的多位行业专家的高度评价。本书从纵深防御、安全扫描、侵检测3个维度细致讲解了如何构建一个铜墙铁壁般的Linux防护体系,不仅包含大量工程实践案例,而且对各种的核心知识绘制了方便记忆的思维导图。 全书共15章: 第1章介绍了安全的概念和保障安全的主要原则,引申出“纵深防御”理念。 第2~9章对Linux系统的纵深防御做了全面、深的讲解,分别从网络层面、操作系统层面、应用层面对Linux系统行安全防护,以及如何在保障业务连续性的前提下做好数据备份和恢复,防止数据丢失或被篡改。 第10章介绍了nmap、masscan等扫描工具的原理与使用,以及各种源和商业Web漏洞扫描工具的原理和使用。 第11~13章重讲解了Linux系统的侵检测,涉及Linux Rootkit、病毒木马检查、日志与审计等主题。 第14章介绍了利用威胁情报追踪最新攻趋势、确定攻事件性质的方法。 第15章首先概要性地介绍了网络安全相关法律和网络安全等级保护制度的背景与联系,然后基于网络安全等级保护制度的要求,介绍了对Linux系统行安全加固的具体方案。
CCF 信息学奥赛基础篇
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本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册,旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路,辅以丰富的实例解析,引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章,涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容,全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特,书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书,也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。

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