App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统,从零始,带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章,主要包括以下4个方面: 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式,以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法,构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控,包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境,根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准,结合实操,探讨如何实现App合规。 总之,通过学习本书,读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术,还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
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。
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业,以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面,结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景,对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析,特别是人、货、场之间的博弈关系,以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面,基于前置的业务剖析,深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法,并结合内容风控技术,提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践,通过丰富的案例分析,帮助读者深理解风控技术的应用,并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者,既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员,也包括负向的风险控制业务方向,以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外,对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书,你可以收获以下知识。(1)互联网广告的发展历程和演变过程,以及常见的互联网广告形态。(2)互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。(3)基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。(4)图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。(5)在线、近线、离线互补的风控系统架构,风控领域MLOps循环。(6)AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中,能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容,知行合一,把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景,让知识发挥更大的价值,一起“建设更安全的互联网”!
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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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!
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。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由到面的突破 我们塑料袋时,一般从易撕口始,这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”,所以我们在介绍BP算法时,先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口,再延伸到一般情况?;在介绍循环神经网络时,我们也先以一个简单实例为易撕口,再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易,把大事化小,把不可能转换为可能。 3.表达形式?:让图说话,一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能(AI)的重要性,想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段,那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了,而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ,给人“忽如一夜春风来,千树万树梨花”的感觉!
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。
《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。
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。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改,提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分:基础知识部分(第1~3章),介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程,以及它们如何协同工作;实战部分(第4~9章),介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应(IDIR)的流程,包括查找、定位、消除、利用、分析和传播;未来之路部分(第10~11章),探索IDIR的未来发展方向,包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
DeepSeek银行实战手册:银行全场景AI实践指南(下册)
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内容简介 这是一本面向银行业所有从业者的全场景AI实战指南,它直击AI时代各种银行业务的痛点,提供“提示词技术+工具使用+业务实操”三位一体的AI实战路径,旨在帮助银行人摆脱重复劳动、应对“AI 平权”带来的职业颠覆,实现从“流程执行”向“价值创造”的转型。 作者深耕银行业20余年,本书是他多年银行业务实战经验、为1000余家银行的30000余人提供培训和咨询的经验、深度的DeepSeek等AI工具的使用经验三者的融合,具有非常强的针对性和实用性,得到了10余位金融领域专家的一致好评和推荐。 在银行业面临客户“代际变革”、竞争“跨界打击”和监管“数字规制”三重倒逼机制的当下,本书以 DeepSeek 核心能力为基座,构建“技术原理 + 场景落地 + 工具赋能”的立体化知识体系,深度解析银行 AI 应用全链路方法论,覆盖对公零售、风控营销、财富管理、智能客服等超过15大类银行核心场景,详解 500+典型场景的 AI 实战路径。 本书分为上下两册,一共19章,上册为第1~9章,下册为10-19章。掌握本书内容,你将收获以下价值: (1)根除行业痼疾:揭示 AI 驱动下银行业从“效率革命”到“人机共生”的五阶段进化路径,阐述银行业从“流程执行”向“价值创造”的转型逻辑。 (2)掌握核心能力:详解 DeepSeek 在银行场景的五大核心能力(智能服务中枢、合规风控体系、业务决策引擎、数据管理体系、开放银行生态)及应用实践。 (3)实现*协作:学习作者独创的“三板斧”提示词方法论(角色+任务+追问、复盘优化、自生成框架),实现银行业务人员零门槛人机*协作。 (4)覆盖全场景实战:聚焦银行各项业务数智化转型痛点,提供对公业务、零售业务、普惠金融、财富管理、授信审批、贷后管理等超过15大类核心业务的AI实战方法。 (5)坚守合规底线:强调合规与风险防控,提供银行场景 AI 幻觉治理体系,确保技术应用符合各种监管要求。
知识增强大模型
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全书共分10 章,全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术,涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容,并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析,帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论,引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书,指导实际工作;也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验,系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架,又适配智能化趋势的安全设计,涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容,为从业者提供从理论到实践的完整框架,意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系,更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值。 (1)*理解数字化风控体系:系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入,构建完整的数字化风控知识体系。 (2)洞悉前沿技术应用:深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践,包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用,助您驾驭未来风控挑战。 (3)掌握合规与伦理治理:厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系,理解金融科技伦理治理路径,有效规避法律与声誉风险。 (4)获取实战解决方案:学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式,以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 (5)提升职业竞争力:借鉴作者30余年国有大行管理经验,将理论研究与实践策略深度融合,为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南,助您在数字化转型中脱颖而出。 (6)紧跟政策法规动态:全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规,包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等,确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂,更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果,融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略,旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略,以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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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。
工业数字化转型:系统方法与敏捷实践
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本书是工业数字化转型的实践著作,作者结合自己在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业近20年的实践经验,总结出了一套基于控制论的工业数字化转型方法论和一套基于敏捷思想的工业数字化转型实践路径,方法论与实践并重。 本书一共10章,分为3篇,从方法论、实践和底层逻辑3个维度对工业数字化转型行了全方位讲解。 第一篇 系统方法(第1~4章) 首先对数字化行了追本溯源,探讨了广义数字化和狭义数字化的本质;然后介绍了工业数字化转型的各种常规路径,以及数字化如何与工业化融合;最后提出了基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论,也就是本书的核心。 第二篇 敏捷实践(第5~8章) 将系统方法应用到具体的业务实践,讨论了典型工业场景中敏捷迭代的数字化转型实践。对于数字化的业务架构和设计,要透过现象从业务本质出发,并通过数字化技术赋能业务变革与创新,同时借鉴最小作用原理,沿着“最速降线”行迭代,找到推动变革最省力的路径,逐渐推数字化、智能化的广度和深度。通过低成本试错和快速反馈迭代,找到适合自身战略的数字化转型路径。 第三篇 探讨与展望(第9和第10章) 从哲学底层探讨了驱动数字化和智能化的底层动力,分析了未来智能化趋势,并在此基础上展望了在智能社会,个人应该如何准备,才能安身立命。
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
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这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程(从产品立项到生命周期维护)测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后,由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格,内容从浅深,讲解透彻,目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系,可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书,还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者,还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员,都可以通过阅读本书获得想要的知识,提升自身能力,解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述(第1章),介绍SSD和SSD测试相关的基础知识,包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试(第2~5章),首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法,然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法,最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试(第6章),剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台,及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试(第7章),深分析闪存的失效模式,以及闪存测试的主要方法。 测试认证(第8章),完整解读业界主要的SSD认证测试项目,包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备(第9章),重介绍用于SSD测试的仪器设备,包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南,它摒弃了枯燥的理论堆砌,以一系列基于问题的实践练习为引,带你回归数学的“基础”,层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状,到熟练应用向量与顶点;从构建和渲染网格,到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率,每一个环节都紧密围绕数学原理展开,让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL,你将创建属于自己的基于数学的引擎和API,并在构建应用程序和示例的过程中不断实践,逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。

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