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数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
￥59.00
高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目，为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础，以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础，以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考，以近3.7万人的收费视频课程为蓝本，从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员，还是项目管理者或决策者，都能在本书中找到自己想要的内容，比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章，外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎，包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理，并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目，制定规则资源的管理方案，包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎，真正做到活学活用，学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法，介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野，站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用，为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心，首先带领读者从x86的基础知识始，学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言；然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程；着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解，所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识；最后从防御的角度向读者介绍相关技术，使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心，探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理，不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要，还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。（4）使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。（5）使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。（6）使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。（7）使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式，既确保了内容的可理解性，又保持了足够的深度，配有详细的代码示例和实践指导，确保每位读者能够轻松上手并从中获益，提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题，分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且，通过一个系统性的项目案例，讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码，更提供配套的视频教程。对于每个主题，书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解，使读者递式学习。总的来说，本书具有以下4大优势。- 项目驱动：从零构建微服务案例项目，基于技术组件持续重构和演。- 专项组件：提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能：面向日常微服务系统发需求，提供即插即用的代码模板。- 视频演示：提供项目代码的完整视频讲解，手把手演示框架功能特性。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读，为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者，可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
Node-RED物联网应用开发工程实践
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内容简介本书从工程实践角度系统讲解了Node-RED高级知识和工程级物联网应用的发，是Node-RED领域的标准性著作，得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。具体地，本书讲解了物联网工程的系统架构、Node-RED官方的重要扩展节、Node-RED的团队发模式、自定义节发，以及如何将Node-RED嵌到其他系统中等Node-RED的高级知识，能指导读者快速掌握物联网应用的端到端发。此外，本书还详细讲解了数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4个工程级的实战案例。本书注重使用Node-RED发物联网应用的高级知识和工程实践，它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发技术详解》，介绍了Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法，以及解决常见需求的44个流程，几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识，能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。这两本书都配有大量辅助资源，包括流程实例、配置文件、实例代码等，可以通过本书的配套网站http://www.nodered.org.cn（Node-RED中文站）来获取。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论，是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节，还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外，还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者，都能从中获得一定的启发。读完本书，你将收获以下6个方面的知识。（1）SaaS产品的基础知识深了解SaaS（软件即服务）的概念，包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别，例如按需订阅、无需安装、在线访问等。（2）SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求，如高可用性、可扩展性、多租户架构等。（3）SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略，包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制，持续优化产品以满足用户需求。（4）用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道，收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求，提升用户满意度和忠诚度。（5）SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标（KPIs）。利用数据分析来指导产品决策，优化用户体验和提升业务成果。（6）AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景，如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱，甚至可能会扼杀项目，危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人，作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行，并融合亲身经历，用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验，教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能，还引导读者使用新的思维方式，更稳定、更自信地行优化。
一本书讲透数据跨境流动
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这是一本从理论与实践双重角度讲解数据跨境流动的著作，既系统讲解了数据跨境流动的经济价值、制度建设、技术路径、企业管理、场景识别，又给出了数据跨境流动面向未来的解释框架，包括经济形态、表征行为、应用架构与底层技术等。 本书覆盖了数据跨境流动所需的知识，详细讨论了在实际操作中的落地实操方法，具备系统性、落地性与前瞻性三大特，融合了作者多年研究与落地经验，中国电子信息产业集团原总法律顾问、中国信息化百人会执委、上海数据交易所党总支书记、广东省数据要素产业协会秘书长等17位来自学界和业界的专家联袂推荐。 本书共9章，分为4个部分，全面讲述了数据跨境流动的定义、政策法律体系以及展数据跨境流动的合规方法与技术保障选择，并从经济形态、应用框架和底层技术对数据跨境流动的未来发展趋势做出研判，帮助读者掌握数据跨境流动的发展动向。 第一部分 基础概览（第1章和第2章） 介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及数据跨境流动的内涵，同时从全球治理、全球经济发展、全球科技发展3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。 第二部分 核心规则体系（第3章和第4章） 详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系，梳理了基本的合规规则，为后续的实操奠定了基础。 第三部分 操作指引（第5章至第7章） 介绍数据处理者的内部实操，包括数据出境业务的梳理、内部合规制度建设等，并列举了重行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法，同时介绍了相关安全保障技术的技术原理及应用价值等。 第四部分 域外规则要（第8章和第9章） 介绍了国际机构、国际贸易协定、全球主要经济体有关数据跨境流动的规则，以及这些规则对我国境内数据处理者展数据跨境流动的影响，另外还描述了全球未来经济形态和相关技术的发展路径，并探讨了它们与数据跨境流动的关系。
机器人行为的发育型组织
￥59.00
本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架，揭示了机器人发所需的最根本的系统构成，强调了与生物系统具有相似性的机器人系统，提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野，这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热，也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读，也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学，以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
促销价:￥29.99|￥99.00
内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙（全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员）撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验，不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑，还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者（无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者）*提升专业技能，做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇（第1~5章）：用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识，这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读，还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇（第6~13章）：系统讲解了各层相关系统的设计方法，并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读，*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇（第14章）：以作者10余年的真实工作经历为基础，介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能，这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力，收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大，但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容，这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
Kubernetes实战(原书第2版)
￥59.00
本书是管理大规模容器编排的大师级读物，涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中，四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富，涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等，是一本非常全面的实践指南。
