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自主AI设计:方法与实践
￥59.00
本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
￥59.00
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。
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。
等级保护测评理论及应用
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本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展，从等级保护工作的需求分析手，介绍等级保护工作的核心理论模型，讲述等级保护的定级备案方法及流程，解读网络安全等级保护的基本要求，一步阐述等级测评所需的支撑技术，包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库，并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用，最后介绍等级测评挑战，展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习，以指导读者深地行学习。 通过学习本书，信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系，掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改，提高系统的安全保障能力；测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力，还可以了解一系列的测评工具和知识库；网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书，也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
构建新型网络形态下的网络空间安全体系
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本书围绕着网络空间与网络空间安全的概念展，提出了在新型的网络形态下企业如何构建一个符合安全趋势和潮流的网络空间安全体系，能够用安全为企业的业务保驾护航。
征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧
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《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI阶知识的实战类图书，将Power BI的主要功能融45个高级应用技巧中，每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块：数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法；DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列，以及DAX建模等核心知识；可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体，以及整体提升报表效果的方法；数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场，创建和管理指标、管道，创建多语言和视角等数据分享功能；Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例；企业应用模块介绍了与Power BI报表发相关的功能。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向阶用户，适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。
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。
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。
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。
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。
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。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？ ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？ ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处？ 数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章，分为3部分。 由来篇（第1~3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4~6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。 实践篇（第7~9章） 重介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。
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。
从零开始写Linux内核:一书学透核心原理与实现
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本书由知名编译与操作系统专家海纳撰写，将沉淀20余年的Linux系统研究所得倾注书中。本书用不到1万行代码复现了Linux 0.12内核，打通了“古早”工具链障碍，模块实现环环相扣，带你穿透“迷雾”，窥见Linux系统设计的绚丽“天光”。 本书共8章，从逻辑上分为四部分。*部分（第1和2章）是基础知识，介绍开发内核所需的基础知识，包括开发环境和调试环境的搭建，以及i386保护模式等。第二部分（第3～6章）是核心模块，逐步实现进程、中断、系统调用、内存管理、字符设备驱动和块设备驱动等模块。第三部分（第7章）是文件系统，涵盖Minix文件系统、管理inode、管理普通文件、管理目录、文件链接、执行程序等内容。第四部分（第8章）是系统服务接口，介绍一些重要的函数，这部分不是内核的主要部分，但为了让shell程序正确地运行，这些函数也是必须实现的。
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。
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。
商用密码权威指南:技术详解、产品开发与工程实践
￥59.00
内容简介这是一本深讲解商用密码核心技术原理和前沿技术趋势、商用密码产品研发方法和流程、商用密码工程实践的著作，是国内密码领域领军企业海泰方圆超过20年的理论研究和研发实践的集大成。全书内容体系完善、技术讲解精准，兼具广度与深度，是一本兼顾学术性与实用性的密码学专业书籍。全书的主要内容分为以下三个部分：第一部分 技术详解（第1~5章）深讲解密码算法、密码协议、密钥管理、公钥基础设施等基础理论，帮助读者建立扎实的技术基础。第二部分 产品发（第6~10章）聚焦典型密码产品的发，包括数据加解密系统、数字证书认证系统等，详细解析其系统架构、工作原理和实现方法。第三部分 工程实践（第11~17章）通过翔实的工程案例，探讨密码技术在政务、金融、工业控制、移动安全等领域的实际应用，展示其在保护数据安全和提升系统可靠性方面的关键作用。本书适合密码学与信息安全领域的专业人士、产品发工程师、高校师生以及技术爱好者使用。无论你是从事密码技术研究、产品发工作，还是在实际工程中应用密码技术，通过本书不仅能夯实密码理论基础，还能掌握解决实际工程问题的关键技能，而迈向密码技术领域的专业高峰。
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。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
￥59.00
这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
￥59.00
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。
