大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南,以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线,覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结,内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念,解析预训练与微调机制,对比传统循环神经网络与Transformer架构差异,结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开,聚焦DeepSeek的技术突破,系统讲解预训练目标设计、后训练优化(SFT/RLHF)、模型评测体系,并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求,详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合(如视觉-语言指令微调)、具身智能与通用人工智能(AGI)的演进路径,为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师,还是谋划未来布局的战略决策者,都能从中获得启发,在通往通用智能的浪潮中,走出属于自己的创新路径。
一本书讲透数据资产变现
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内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理,本书系统拆解数据资产变现全流程,以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系,带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书,你将掌握以下知识: (1)*认识数据资产:系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用;从零解析数据资产变现,明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径,为你建立数据资产运营的完整认知框架。 (2)搭建数据资产变现路线图的方法:从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释,为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 (3)掌握数据资产变现的实操方法:详解数据资产变现运营的商业工具(数据订阅、咨询服务、报告与模型)和技术工具(数据API、可信数据空间、隐私计算),构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 (4)三大视角的数据资产变现思路:分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角,拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全,数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 (5)掌握数据资产运营的安全管理:详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理,帮你把控红线与底线,规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现,对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例,帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读,让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工,还是在校学生,抑或是任何对数据领域感兴趣的读者,这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球,2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带,更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价,从人工出价到智能投放,掌握广告系统的底层逻辑,已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角,构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进: *篇 初识广告系统:梳理核心概念与运行机制,解析主流广告模式与计费体系,搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析:深入召回、粗排、精排三大核心模块,详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解:拆解召回、粗排以及精排模型原理,剖析机制策略与实验系统设计,提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题:聚焦冷启动、效果达成与智能投放,针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知:围绕广告诊断、流量提收与大推场景,输出排查方法论与全流程推广方案,助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践,既有竞价机制、归因模型的深度解析,又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理,还是寻求突破的营销专家与企业决策者,都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力,在数字广告的浪潮中把握脉搏,实现商业价值的双赢。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南,旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘,掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧,从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分:*部分(第1~12章)介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建,包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容,通过一步步的实践示例,带你快速入门嵌入式系统编程,了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧;第二部分(第13~18章)更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用,从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面,*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践,帮助你进一步提升编程技能,应对更复杂的编程任务。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景,物联网安全愈发值得关注,但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富,初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验,详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识,而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结,通过阅读本书,你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建,掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议,掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例,掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式,并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统,并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞,掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式,并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段,并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例,掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法,并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法,掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件,掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章,分四部分。*部分是“数据准备与清洗”(第1~4章),首先介绍自助式数据分析的六大应用场景(第1章),然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作(第2~4章),为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”(第5~7章),深入探讨数据管理(第5章)、数据查询(第6章)以及多表合并技术(第7章),涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计,并通过M函数实现动态路径管理,以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”(第8~14章),首先分析Power Pivot在数据加载(第8章)、数据建模(第9章)以及数据模型的管理与优化(第10章)方面的应用,然后系统讲解DAX函数体系(第11~13章),并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术(第14章),从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例:看板搭建”(第15章)。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计,完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
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。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作,它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上,本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同,它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(已举办10届)和“泰迪杯”数据分析技能赛(已举办5届)(累计1500余所高校的10余万师生参赛)为依托,精选了11个经典赛题,将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合,让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学,还适用于教师教学,为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容,本书提供了以下10项附加价值:(1)建模平台:提供一站式大数据挖掘建模平台,免配置,包含大量案例工程,边练边学,告别纸上谈兵(2)视频讲解:提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频,边看边学,快速收获经验值(3)精选习题:精心挑选不少于60道数据挖掘练习题,并提供详细解答,边学边练,检查知识盲区(4)作者答疑:学习过程中有任何问题,通过“树洞”小程序,纸书拍照,一键发给作者,边问边学,事半功倍(5)数据文件:提供各个案例配套的数据文件,与工程实践结合,箱即用,增强实操性(6)程序代码:提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包,代码导平台即可运行,学习效果立竿见影(7)教学课件:提供配套的PPT课件,使用本书作为教材的老师可以申请,节省备课时间(8)模型服务:提供不少于10个数据挖掘模型,模型提供完整的案例实现过程,助力提升数据挖掘实践能力(9)教学平台:泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台,附有详细操作指南,边看边学边练,节省时间(10)就业推荐:提供大量就业推荐机会,与1500+企业合作,包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书,读者可以理解数据挖掘的原理,迅速掌握大数据技术的相关操作,为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
工业软件云战略
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本书阐述了工业软件的数字化转型和云化趋势,描绘了基于新架构、新标准、新模式的新一代工业软件。书中提出以面向未来的新一代“云计算架构”为中心的新型工业软件概念,重新定义新一代工业软件架构和标准体系,并详细阐述了基于工业云服务平台,采用场景化SaaS聚合生态优势,造由“平台+生态”构成的全栈自主可控工业软件体系,形成云工厂/行业云的新商业模式。这种创新的工业软件体系可以无缝融合到国内蓬勃兴起的工业互联网框架中,为工业互联网提供重要的服务。
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。
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。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道(公域和私域)用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作,是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平,通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展,从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台,实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外,本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路,各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现,以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容,又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法,适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算(HPC)技术的使用,如并行计算和内存优化。 同时,《实战AI大模型》还提供了实践案例,详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者,都能从本书学到实用的知识和技能,从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分,首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念,并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备,并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练,系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段,快速掌握大量的内网渗透实战技能。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识; 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演; 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现; 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程; 第11章对GPT的未来发展趋势行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
深入理解移动互联网
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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。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性? 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射? 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言? 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统? 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力? 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果? 在实际产品中如何应用语义解析技术? 以上所有问题都能在本书中找到答案! 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写,通过本书的学习,读者可以了解NLP的相关技术,掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分(第1章):从具体的语义解析问题手,引出了各种主流技术,讨论了不同技术方案的对比和实现路径,并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分(第2~6章):详细讲解了5种语义解析技术路线,即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分(第7~11章):讲解了如何从零始构建一个语义解析系统,并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时,阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
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。
SASE原理、架构与实践
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这是一本由绿盟科技一线网络安全专家倾力造的,指导企业构建全生命周期SASE体系的工具书。本书全面解读了SASE的最新研究成果、方案架构、产品设计方法和服务实践,并融合了绿盟科技SASE网络安全专家团队的一线经验和实践成果。本书以全球视野呈现了SASE的发展历程和行业趋势,深度解读了SASE技术原理及实践方案,通过丰富的案例引导读者完成从商业建模、架构设计、部署应用到服务运营的SASE体系全生命周期建设。对于推SASE的科研发展和产业落地具有重要意义。本书得到绿盟科技CTO亲自作序推荐,以及来自西南交大、腾讯、中国电信安全等多家知名高校、企业的专家的鼎力推荐。本书分为4篇12章。门篇(第1~4章):从全球网络安全趋势出发,深解读SASE在网络安全中的定位和需求,介绍相关标准规范、业务场景、主流产品和方案,帮助读者全面深理解SASE,为后面构建SASE体系奠定基础。阶篇(第5~9章):从SASE架构设计目标和原则出发,深解读SASE架构的整体设计方法,涵盖业务、应用、数据和技术架构等所有SASE核心设计环节。通过本篇,读者可以获得独立构建SASE体系的能力。这部分是本书的核心内容。实践篇(第10章和第11章):从SASE服务规划设计实践始,介绍SASE运营服务体系构建的具体方法和完整过程。展望篇(第12章):结合技术发展趋势,一步展望SASE向多云安全场景延伸、向多元增值服务演、向无服务架构迭代,以及SASE与人工智能等新技术的融合发展。
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。

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