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深入理解移动互联网
￥59.00
本书系统地介绍移动互联网的发展历程；以Wi-Fi与5G 为切，深剖析无线网络工作原理与组网方法；系统地讨论移动通信网发展与演变、5G技术特征与指标、应用场景，以及6G技术的发展愿景；系统地介绍移动IPv4与移动IPv6协议与移动IP的关键技术；系统地介绍无线TCP传输机制、传输层QUIC协议的设计方法与协议内容，以及容迟网DTN技术体系结构与应用；以云计算到移动云计算、移动云计算到移动边缘计算为路径，系统地讨论计算迁移基本概念、原理、系统功能结构；以移动云存储、移动流媒体、移动社交网络、移动电子商务，以及基于移动云计算的移动位置服务、基于移动边缘计算的增强现实与CDN应用为例，系统地讨论移动互联网新的应用系统设计方法与实现技术；在介绍QoS概念与研究发展的基础上，系统地讨论QoE的基本概念、定义、影响因素、评价方法与标准化问题；在分析移动互联网面临新安全威胁的基础上，系统地讨论移动终端硬件、软件、应用软件安全性、5G通信系统安全与挑战，以及移动云计算与移动边缘计算安全性研究。通过以上内容的讨论，诠释移动互联网“移动、社交、群智”的特。
计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今，计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸，围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。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、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念，突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料，同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍，数据架构是重； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模的详细内容； 第四部分：数据管理，讲解了数据架构的核心内容，包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践； 第五部分：数据架构实践，通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例，对前面的内容行了融合，手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂，注重实践，不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路，还融了该领域优秀同行的经验和实践，相信对读者会有一些帮助。
数据血缘分析原理与实践
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这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结，书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质，还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章，具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础，只有充分理解了这部分内容，才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级，这是数据血缘建设的基础模型；然后详细介绍了数据血缘实施路径，其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品，以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中，包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品，以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例，帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况，以求获得一些启发。
精通API架构:设计、运维与演进
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本书分为四部分，共十章，提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终，即如何通过小步快跑的策略，将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节，其中第一部分介绍API的设计、构建和测试，第二部分介绍如何展API流量管理，第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道，第四部分介绍API架构的迭代演，本书内容贴近实践，易于理解和应用。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写，辅以大量验证式案例，提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手，之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书，不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知，还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品，构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章，从逻辑上分为三部分。第一部分（第1～2章）介绍Hypervisor基础，涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品，以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分（第3～12章）介绍嵌式Hypervisor的设计与实现，涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分（第13～15章）介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划，涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Go底层原理与工程化实践
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全书分为2篇：1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
银行数字化风控:业务与实践
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这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年，将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合，总结了一套全面的银行数字化风控方法论，为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系，给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下： 第 一部分（第1-2章）银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用，探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分（第3-8章）零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节手，着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容，特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收，是银行需要重关注的方向。 第三部分（第9-12章）对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性手，介绍银行业领先做法，涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分（第13-16章）普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难与解决方案的基础上，探讨普惠金融破解之道，并深阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长，在需要高算力的场景，例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合，源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理，包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化，对比KVM在云服务器上参考实现，重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践，以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书，通过对ACRN源软件的介绍，帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件，掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式，可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写，而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计，深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践，并提供了丰富的案例和代码示例。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态行了总结，并指导读者继续学习。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础信贷业务行了细致解析，读者可以从中了解其运作方式和重要性；然后，梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展：首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用，以及智能数据体系的构建；然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程；最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践，能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望，不仅为读者揭示了未来的机遇，也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。（5）通过源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究大模型本身，还是行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
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本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术，并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分：第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目；第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术；第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素，以及对NLU未来的展望。
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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机器人发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍，带领读者门ROS 2机器人发；着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识，为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统行轨迹规划的方法，以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材，也适合相关领域的技术人员参考。
数字广告系统:技术、产品与市场
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本书深剖析了互联网主导下的数字广告系统，详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推广告主的数字营销，并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时，本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响，包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。 全书分为三篇（共10章）：第一篇为基础篇（第1~3章），立足基础理论，阐述数字广告系统在互联网市场的视角，探讨数字广告到数字营销的演变，并将技术创新理论纳数字广告知识体系，以数据科学和触理论为基础，构建新型数字广告的理论框架；第二篇为核心篇（第4~6章），详细解释数字广告的三个主要化阶段，结合计算机科学的基础知识，以便读者更好地理解这一领域；第三篇为计算篇（第7~10章），聚焦于“数字”广告的核心，阐述“计算”如何成为数智时代广告产品的基石。 本书针对广告学专业的本科生、研究生以及青年教师设计，旨在提供全面的数字广告知识。它同样适用于新闻传播学等相关专业（如网络与新媒体专业）的学生。此外，经济管理学院的商科类专业学生，尤其是市场营销专业的学生，也会发现这本书极具价值。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数字广告与营销传播管理的前沿知识。
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
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本书围绕使用R行数据科学编程所需的实际步骤展，介绍了有关该主题的工具和技术的整个系统。书中共分为六大部分。第壹部分介绍了如何下载和安装书中涉及的各种软件；第二部分介绍了项目管理的基础技术，包括跟踪代码的版本并生成文档；第三部分介绍了R编程语言，它是整本书使用的主要发语言；第四部分介绍了如何在R中加载、格式化、遍历和重塑数据；第五部分介绍了数据科学中数据可视化的原则以及如何利用R构建数据可视化；第六部分介绍了如何用两种不同的方法创建交互平台来分享自己的观，以及如何拓展自己的知识。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源战略管理，包括战略规划、人力需求预测等场景； （6）AI辅助招聘管理，包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景； （7）AI辅助培训与人才管理，包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景； （8）AI辅助绩效管理，包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景； （9）AI辅助薪酬与福利管理，包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景； （10）AI辅助员工管理，包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景； （11）AI辅助企业文化建设，包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景； （12）大模型在各种规模的企业的部署和实践； （13）HR在使用AI时应该防范的风险，包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
