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高级C/C++编译技术(典藏版)
￥57.85
学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
鸿蒙OS应用编程实战
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《鸿蒙OS应用编程实战》系统全面地介绍了鸿蒙操作系统下应用发所需基础知识，以图文并茂及小视频讲解的形式，通过丰富的案例实践提高读者的应用能力。本书共9章，第1章介绍了鸿蒙操作系统的发环境、一些基础知识及基本应用的创建；第2～3章介绍了鸿蒙应用发的各种组件基础及Ability 框架的应用实践；第4～6章介绍了鸿蒙操作系统中的事件交互、多媒体功能、生物识别、传感器设备管理等应用程序核心功能发；第7章介绍了鸿蒙应用程序安全设计；第8～9章是应用实践，介绍了鸿蒙系统在可穿戴设备与智慧终端屏的综合发实践。 《鸿蒙OS应用编程实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《鸿蒙OS应用编程实战》适合想学鸿蒙发而又无从手的初学者自学，同时也可作为对鸿蒙系统有兴趣且有发经验的发人员的参考书。
DevOps落地与转型:提升研发效能的方法与实践
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这本书将指导读者如何从0到1组建DevOps团队、搭建DevOps全路平台、应用DevOps工程方法、实践DevOps文化理念，从而解决各种软件交付效率难题和提升研发效能，蕞终全方位实现DevOps的落地和转型。在方法层面，本书基于作者多年的研发效能经验和成功的DevOps落地经验，提炼出了一套可复用的蕞小可行方案和行动路线，涉及研发效能、敏捷管理、项目管理等多个领域，让读者的实践有“套路”可循。在实践层面，以真实的产研场景为主线，通过丰富有趣的故事情节带领读者身临其境地理解和掌握?DevOps?转型和研发效能提升的方法，并提供大量真实的场景案例和实践方法，读者可直应用到团队实践中。全书8章，逻辑上可分为三部分：第 一部分 工程能力实践（第1-2章）重分析了技术团队需要具备的基础工程实践能力以及如何驱动团队提升这些能力，比如保障代码质量的制度和规范，以及产研团队如何通过测试左移实现高效协作和能力提升。第二部分 平台体系实践（第3-5章）重阐述了如何利用 DevOps 全路平台间的联动性，通过度量、监控、预警等消息触达手段反馈团队的问题，通过事件管理驱动团队问题的解决。第三部分 管理模式实践（第6-8章）重阐述了如何通过不断提升团队影响力，结合不同的管理模式和平台管理属性功能，联动具有共同目标的部门展有效的项目管理，并在蕞后通过总结与行动部分为读者勾勒一幅 Devops 转型和研发效能提升的全景图。
KVM实战:原理、进阶与性能调优
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内容简介 这是一部兼具实战性、系统性又不乏深度的KVM虚拟化技术指南，既能让新人快速掌握KVM的基础知识，又能满足有经验的读者阶学习的需求。 本书两位作者来自于阿里云和Intel，在云计算和KVM方面有深的研究，他们将自己的经验倾囊相授，带你全面了解KVM的各种技术细节。 本书在逻辑上分为三大部分： 第yi部分 基础篇（第1~5章） 以云计算、虚拟化的概念篇，首先，详细介绍了KVM的原理和基础架构，以及KVM生产环境的构建；然后，详细讲解了libvirt、virsh、virt-manager等KVM主流管理工具，以及包括CPU、内存、存储、网络、图形界面等在内的各种核心基础功能。这部分内容将帮助读者下扎实的KVM虚拟化技术基础。 第二部分 阶篇（第6~9章） 从设备管理、内存管理、动态迁移、嵌套虚拟化、安全、CPU指令性能优化等几个特定的相对高阶的知识详细展。相信通过这部分内容的系统学习，读者可以对半虚拟化驱动、设备直分配、设备热插拔、大页内存、NUMA、嵌套虚拟化、安全特性、CPU新指令集等一系列热门及高阶的名词和技术都会有比较深的理解，并能培养起可以真正动手实践的能力。 第三部分 性能测试与调优篇（第10章） 从CPU、内存、网络、磁盘等各个方面来介绍性能评估工具与测试参考结果，同时介绍了CPU新指令（如AVX2等）、THP、KSM、NUMA等对性能的影响。读者可以根据本篇介绍的方法来对云服务器做性能评估，也可以对自己搭建的虚拟化环境做性能调优。
区块链开发实战:基于JavaScript的公链与DApp开发
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随着区块技术的火热以及区块应用发平台的出现，越来越多的普通发者都需要掌握区块应用的发，本书可带领读者快速门区块发。 本书由ASCH 核心发工程师撰写，深浅出地介绍了区块应用的发方法与技巧，任何有JavaScript基础的发人员都可以掌握，分为三大部分,第壹部分“区块”介绍区块技术简史、商业价值、核心概念、账户模型、主流区块项目、区块领域的新技术，并带领读者用300行代码实现一个区块系统。第二部分“ASCH 源码解读”详细介绍ASCH的技术架构、ASCH启动过程、加密和验证方式、P2P技术、交易流程、区块实现、DPOS+PBFT、侧技术实现等。第三部分“去中心化应用(DApp)发”介绍一个综合DApp案例发，包括准备工作、DApp 发工具、搭建发环境、设计数据结构、实现业务逻辑、引主资产、如何对 DApp 行测试、发布方式等。
铸魂:软件定义制造
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本书较为详细地定义了工业软件，解读了工业软件所应具有的内涵和组成部分。工业软件是工业化的*产物。它封装了工业知识，建立了数据自动流动规则体系，塑造了机器的大脑和灵魂，因此机器变得更加聪明，功能可以随时定义和调整。 工业软件描述、集成、模拟、加速、放大、优化、创新了传统制造过程，形成一种新的工业智能模式——软件定义制造。未来的智能制造，是每一个原子都可以被工业软件给出的比特数据精准控制的制造。 软件、芯片、互联网等数字化软/硬件设备，都是新型的工业要素，都是从属于工业的服务角色。以工业为主，数字化/信息化手段为辅，是工业转型升级、繁荣发展的基本次序。鉴于工业天量般的体量和必须以物质产品支撑国民经济发展的基本属性，软件赋能作用再强大，也不能完全决定工业，更不能替代工业，而是通过软件赋能，让工业发展更迅速，工业产品更精良，工业过程更精准，工业经济更强大。
业务驱动的推荐系统:方法与实践
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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。
智能制造系统:模型、技术与运行
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本书针对新一轮工业革命中的智能制造系统，在概要阐述智能制造发展历程及其主要参考模型的基础上，从关键技术、主要装备、组成架构、运行管控功能等方面对智能制造系统行了全面介绍，并给出了几种典型的智能制造系统，为深了解智能制造系统提供有益参考。全书分为7章，第1章介绍智能制造系统发展概述；第2章介绍智能制造系统参考模型；第3至6章介绍智能制造的使能技术、关键装备、组成体系、核心功能；第7章介绍机加、装配等多种智能制造系统。
新编Excel会计与财务管理应用大全(2016实战精华版)
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本书共分18章，详细介绍了财务管理表格的创建、会计报表、会计账簿中的函数应用、Excel中的财务函数、销存管理、企业往来账务处理、员工工资核算与管理、固定资产管理、资产负债管理、现金和银行存款管理系统、现金流量表管理、编制和分析财务报表、活用数据透视表统计销售数据、企业成本分析、创建图形分析销售利润、财务预算和规划分析、网络化财务管理、数据查询与工作表印等内容。
Kubernetes Operator开发进阶
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本书详细讲解Operator发过程中所涉及的各个知识，从简单的Operator示例应用手，帮助读者快速上手Operator的发流程，着深分析client-go、Deployment控制器等的源码，通过一个阶应用的发过程详细介绍Operator发的各方面知识。通过本书的学习，读者能够轻松掌握Operator的发技巧，深理解Operator的底层原理，而在日常工作中更好地利用Operator实现各种复杂的应用治理逻辑的发。
机器学习实践指南:案例应用解析(第2版)
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全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战和机器学习实战篇。由于目前出版的机器学习大多偏重理论，这对机器学习类书籍的读者带来了极大的挑战，抽象的理论加上成堆的数学公式将大量渴求学习的人们挡在了门外。针对这种情况，本书力求理论联系实际，对理论基础行一定的介绍，注重机器学习算法的实际运用，让读者明白其中原理，而对机器学习算法涉及的深层数学知识及其复杂的数学推导在本书中涉及较少。
SQL Server性能优化与管理的艺术
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本书共15章，分为三部分，部分（第1-2章）为概述部分，阐述SQLServer方面的“性能”及相关概念。并给出常规的性能及性能相关的问题侦测的“方法论”，读者可以通过这两章的介绍，对SQLServer性能问题有一个高层次的认识。第二部分（第3-10章）为知识准备部分，这部分介绍了SQLServer性能相关的基础知识。只有了解了性能及影响性能的相关部分，才能准确地、高效地行优化。第三部分（第11-15章）为工具使用及优化演示，在多服务器、大数据的环境下，不应该再使用原始的故障侦测方法，借用各种工具能更全面、更高效地找到问题并且解决问题。
Node.js权威指南
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本书旨在成为Node.js领域*全面、*系统和*实战性的一本书，供初学者系统学习和发者工作时参考。本书作者是资深Web发专家，不仅全面、细致地讲解了Node.js的所有功能、特性、使用方法和发技巧，而且还介绍了与之相关的各种扩展功能和工具的使用。此外，它实战性强，不仅每个知识都配有精心设计的小案例（具体的实现步骤、完整的实现代码、*终的实现效果，图文并茂），而且还有两个综合性的案例，能让读者迅速获得实战经验。本书所有实例代码都经调试运行成功，读者可以对这些代码行修改，以便观察各种不同的效果，加深对实例代码的理解。 全书共16章，分三个部分：*部分（第1～12章）从Node.js的特性、优势、适用场景、安装配置到各个模块的功能作用，再到发的具体方法和技巧，非常详尽地讲解了Node.js发者的各种基础知识；第二部分（第13~15章）介绍了在使用Node.js行发时极有可能用到的第三方发包，探讨了如何在Node.js应用程序中使用关系型数据库及NoSQL型数据库，如何使用Express框架发Web应用程序，以及如何使用Socket.IO类库实现WebSocket通信等；第三部分（第16章）讲解了两个综合案例，如何结合使用Node.js与Socket.IO类库制作一个聊天室应用程序的服务器端及客户端，以及如何结合使用Node.js与Express框架制作一个Web应用程序的服务器端及客户端。
深入理解Net-SNMP
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全书一共15章，分为3个部分：基础篇（第1～6章）介绍了网络管理框架、简单网络管理协议、抽象语法标记、管理信息结构、管理信息库、传输编码，以及NetSNMP的概念、特、工具集、mib2c、安全机制、TRAPs、支持的发模式；实战篇（第7～11章）详细讲解了NetSNMP的功能和使用、管理端的应用发，以及2个综合性的案例；高级篇（第12～15章）讲解了代码的重构与优化、测试与调试、免维护的思路等。
打开Go语言之门:入门、实战与进阶
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通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言门和阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。 本书共包含5个部分。 第1部分：快速门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和口等知识行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。 第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。 第3部分：深理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。 第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地行多人协作，提高发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的发效率等。 第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。
bash网络安全运维
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基础：防御和攻原则、命令行、bash基础及常规表达。 安全防御操作：数据收集和分析、实时日志监控、恶意软件分析。 ?渗透测试：脚本混淆和命令行模糊及远程访问工具。 安全管理：用户、组、权限，以及设备和软件清单。
InfluxDB原理与实战
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这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB行了深的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零始，彻底吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（第11章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写和查询流程等行了源码分析，帮助读者探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。
GO语言公链开发实战
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本书系统地介绍区块设计原理和发技术，包含公的整体架构和发细节，主要内容包括：第1章介绍公设计架构；第2~4章介绍比原的交互工具、核心程bytomd，以及API Server实现原理和口设计。第5章和第6章详细介绍区块核心部分，包括区块、区块、交易的核心数据结构，以及UTXO模型、隔离见证、交易脚本、验证等技术概念的实现。第7章和第8章讲解比原智能合约以及智能合约在BVM虚拟机上运行的过程。第9章和第10章介绍区块钱包的设计与交易流程，包括密钥、账户、资产管理、交易管理等，还详解了区块P2P分布式网络实现原理。第11~13章介绍数据存储、共识算法，以及挖矿相关的概念和流程。第14章展望了区块技术未来的发展趋势。
数据产品经理:实战进阶
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内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从门到阶的突破。 全书一共11章，重讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章） 依次讲解了数据埋、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识，涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个条。 第四部分 策略产品（第10~11章） 重讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
