Kali Linux高级渗透测试(原书第4版)
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本书将通过分析黑客采用的攻战术来提升测试者的渗透测试技能:通过实验室集成到云服务,从而了解在渗透测试中通常被忽略的一个发维度;探索在虚拟机和容器化环境中安装和运行Kali Linux的不同方法,以及使用容器在AWS上部署易受攻的云服务,利用配置错误的S3桶来访问EC2实例;深研究被动和主动侦察,从获取用户信息到大规模端口扫描,在此基础上,探索了不同的脆弱性评估,包括威胁建模;讲述了如何在受损系统上使用横向移动、特权升级以及命令与控制(C2);探索在互联网、物联网、嵌式外围设备和无线通信中使用的高级渗透测试方法。
ToB营销增长:B2B和SaaS市场人工作指南
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这是一部面向所有ToB从业者的营销增长标准性著作,不仅浓缩了作者在创蓝云智、明源云等知名企业10余年的ToB从业经验,而且还融合了作者为100余位市场人员提供咨询以及与200余家企业的创始人和高管深度交流后的所获、所思和所感。本书内容得到了10余位高校教授、20余位机构投资人、50余位行业专家、200余位CEO和创始人、500余位CMO和COO的高度评价。 本书将ToB从业者需要掌握的营销增长方法论,该方法论包含ToB营销增长的正确认知、营销策略、品牌营销、数字化营销、内容营销、活动营销、私域营销、营销数字化、增长型组织搭建9大主题。根据不同行业、不同阶段的企业的需求,提供了针对性的营销增长方法和建议,能帮助读者升维认知、建立体系化思维、构建完整知识架构、掌握经验证的方法论、找到疑难问题的解决方案。 为了提升这本书的实操性,全书总结了大量的工具、方法、步骤、模板、模型,比如品牌战略工具、内容营销体系规划、用户画像5步法、ToB-O6A品牌关系资产模型、内容创作模板、ToB私域营销模型等,其中很多都是整个ToB行业的经验总结,非常有价值,能确保读者看了就能懂,懂了就会用。此外,书中分析了大量来自华为、神策、创蓝云智、明源云等企业的案例。 每一章结尾都有思考和练习题,既能帮助读者检验阅读和学习的成果,又能帮助读者检阅自身企业的现状,边阅读、边思考、边事件,学以致用。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础,然后介绍英特尔的GPU处理器架构,着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持,以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分,首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制,下来是编程实战,并针对发者反馈较多的情况,介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
用户画像:平台构建与业务实践
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内容简介这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程,下了扎实的技术功底,积累了丰富的业务经验,本书从技术和业务双重维度对整个过程行了复盘。具体来讲,本书主要包含如下内容:(1)画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑;(2)画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型;(3)画像平台4大功能模块:标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案;(4)从0到1搭建用户画像平台,包括环境搭建和前、后端工程框架搭建;(5)画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能;(6)画像平台的优化和最佳实践。书中有200+设计图和原型图,可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例,技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码,能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。
语音优先:智能语音技术驱动的交互界面设计与语音机器人设计
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本书涵盖了语音应用程序的各个方面,不仅深浅出地讨论了对话技术和智能语音交互设计的细节,还谈到了产品的整体愿景和参与设计过程的人,充满了有用的技巧和实践,是一本语音用户界面(VUI)设计指南和实战手册。本书首先介绍有关语音、音频和对话式语音建模的基本概念,然后针对具体挑战提供详细建议,最后提供了概念工具和实践工具,帮助设计师有效地剖析设计策略,并一步强化思维方式。虽然本书面向的是专注于语音界面的对话设计师,但从事产品、研究和发工作的人也能从本书中获益。
Linux系统编程
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Linux是世界上流行的源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统,并与系统上的其他程序行通信。 本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合(GCC)和Linux系统调用;讲述了如何处理程序中的错误,以及如何捕获错误并印错误相关信息;介绍了在系统上读写文件的多种方法,包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深,你将深研究创建程、创建僵尸程和守护程,并学习使用systemd处理守护程的方法;了解如何创建共享库,并探索不同类型的程间通信(IPC);还将学习如何使用POSIX线程编写程序,以及如何使用GNU调试器(GDB)和Valgrind调试程序。 学完本书,你将能够在Linux系统中发自己的系统程序,包括守护程、工具、客户端和过滤器。 通过阅读本书,你将: ◎ 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。 ◎ 深研究POSIX函数的工作原理。 ◎ 理解并学会使用信号、管道、IPC和流程管理等关键概念。 ◎ 了解如何集成程序与Linux系统。 ◎ 探索高级主题,例如,文件系统操作、创建共享库和调试程序。 ◎ 全面了解如何使用Valgrind调试程序。
数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道
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本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册,还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程,并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引“数据宕机”的概念,然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测,并设置SLA、SLI和SLO,以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤,包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍,并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作,详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品,融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验,得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地,本书主要讲解了以下五个方面的内容:(1)从指标驱动的数字化经营新模式始,介绍指标管理对企业经营的重要意义。(2)指标体系的设计方法论,带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。(3)指标管理平台的产品设计与技术架构,介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。(4)深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业,从不同行业的特出发,介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图,结合行业的最佳实践,为想要行数据智能决策的企业提供参考。(5)探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用,探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
深入理解LLVM:代码生成
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全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识,包括中间表示,重介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识,此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成,其中对代码生成的每一步骤都有提及,着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集以及如何在Linux运行BPF应用,Pass和PassManager的运行机制等知识。通过阅读本书,读者理解和掌握LLVM代码生成过程,可以根据本书指导为基于LLVM发一款新后端的编译器。同时本书还介绍了各种编译过程中使用到的算法,读者可以根据场景对算法行增强从而达到性能优化目的。
有限元分析:方法、验证与确认(原书第2版)
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本书由两位公认的有限元分析专家撰写。第1版的问世堪称有限元方法发展史上的里程碑,为该领域奠定了坚实的基础。本书为第2版,在第1版的基础上行了更新和完善,包括误差估计、验证近似解、模型选择、建模误差控制和仿真等内容。本书涵盖了当前关于模型选择和建模误差控制的最新研究成果,并通过实例说明了不确定性量化在数据分析中的应用,对于学生、工程分析师和软件发人员来说具有可读性和易理解性,能够为建模、仿真以及实际应用提供极具价值的指导。对于任何希望全面掌握有限元方法的读者来说,这是一本不可或缺且自成体系的书籍。
分布式系统性能优化:方法与实践
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内容简介 这是一本系统化解决分布式系统性能瓶颈的实战指南,它以“多、快、好、省”的性能指标体系为核心,提供了从架构设计、网络通信、缓存、事务到AI大模型应用的全链路、360°的性能优化方法论与工程实践。 性能优化不是亡羊补牢,而是磨出来的工程艺术。本书正是一本帮助你将性能优化从“救火”转变为“体系化建设”的实战宝典。全书共12章,分为三大核心部分(基础理论、优化方法、实战应用),通过20余个工业级实战案例,为你提供了从理论到实践的完整性能优化知识图谱。 掌握本书内容,你将收获以下7大核心价值: (1)构建完整的性能指标体系:掌握分布式系统“多(容量)、快(时间)、好(可用)、省(资源)”的4维性能指标体系,并学会通过全链路压测、可观测性等手段,精准定位系统性能瓶颈。 (2)掌握系统架构优化策略:深入理解单体、微服务、事件驱动等5种主流架构对性能的影响,并掌握API网关、Saga、断路器等10种微服务设计模式,实现面向性能的架构选型与优化。 (3)突破网络传输瓶颈:学习网络拓扑优化、带宽管理、*路由、CDN与边缘计算等4大基础设施提速技巧,并通过基于BFE的大规模负载均衡实践,将网络延迟降低到极 致。 (4)精通缓存与通信调优:掌握Cache-Aside、Write-Through等5种分布式缓存策略,以及热Key、缓存穿透、缓存雪崩等6大常见问题的解决方案;同时学会HTTP优化、gRPC、异步通信和消息队列等4大通信调优技巧。 (5)解决数据一致性难题:深入理解本地事务、全局事务、分布式事务等3种事务类型,并掌握事务消息、TCC等3种分布式事务解决方案,确保数据在分布式环境下的强一致性。 (6)应对高并发挑战:学习如何合理设计分布式锁,掌握Redis和ZooKeeper分布式锁的互斥性、防死锁、高性能、可重入性等4大核心要素,并通过直播排行榜等案例,解决高并发下的资源竞争问题。 (7)拥抱前沿技术优化:掌握在线聊天、高并发直播系统、自动驾驶异构计算等3个大型应用系统的性能调优实战,并深入探讨RAG、Agent系统、语义缓存等3大基于大模型应用的系统优化方法,抢占AI时代的性能高地。
数据与AI战略:企业实现指数级增长的实战指南
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在数字化转型的浪潮中,数据与AI已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业,还是科技领先企业,能否*利用数据与AI技术,将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、AI技术与商业场景的深度融合应用。通过STAR框架、生成式AI、LLM与RAG等前沿技术,结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景,提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说,是一本有价值的参考书,能够帮助企业从战略制定到实施落地,*掌握数据与AI的赋能之道。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连方式,然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在始时讨论需求,着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
云原生落地:产品、架构与商业模式
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全书分为4大部分15章:第1部分,生态剖析(3章):第1章从云原生的缘起和历史说起,破除对云原生本质理解的一些概念上的误区,第二章重说明了云原生的市场现状、发展以及相关话题,使得读者对云原生的市场价值以及规模有所了解,第三章重讲述实施云原生的条件,以及相关的总论,全景式的了解云原生的实施落地、产品和技术情况,并同时给出什么才是成熟的云原生平台的标准的论断,为后面篇章提供了指南。第二部分,《云原生的实施》(7章),根据第1部分总论,展对云原生平台产品、技术架构行论述,涉及到容器底座、可观察性、PaaS、devops、云原生中间件以及自动化交付等内容,从市场需求分析、产品规划设计到技术架构手,全面的介绍云原生平台的构建。第三部分,《商业模式》(3章),从云原生价值主张手,全面说明云原生不同的云交付形态下的变化、以及对应的服务售卖模型和定价方式。第四部分,《实例分析》(2章),根据前面介绍的内容,从两个客户角度,一个从平台提供商角度说明落地实践,另一个从业务企业角度说明落地实践,是对上面章节内容的总结和运用,力图从实践出发,从组织升级、业务升级、技术架构升级等维度阐述落地的步奏、问题和解决方案等,为读者提供落地实践的参考。
高性能并行运行时系统:设计与实现
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本书聚焦于当今高性能多核处理器的并行编程系统的理论和实践方面,探讨实现并行编程模型所需的关键算法的有效实现。此类实现需要考虑底层计算机体系结构的特定体系结构方面以及执行环境提供的功能。本书简要回顾了现代计算机体系结构的关键概念,特别关注并行代码的性能以及并行编程模型中的相关概念。然后,本书转向用于实现并行编程模型的基本算法,并讨论它们如何与现代处理器交互。虽然本书将重介绍一般机制,但我们将主要使用英特尔处理器体系结构来举例说明所讨论的实现概念,但也将在适当的情况下介绍其他处理器体系结构。所有的算法和概念都以一种易于理解的方式行了讨论,并附有许多示例、图表和源代码片段。
权限提升技术:攻防实战与技巧
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内容简介权限提升一直是渗透测试流程种比较重要的一环,想要成为权限提升领域的专家吗?那就来看看这本《权限提升技术:攻防实战与技巧》吧!系统性、实战性、技巧性、工程性,一应俱全。内容结构严谨,涵盖Windows和Linux系统下的提权方法,为你构建了完整的学习路径;理论知识和实践操作并重,每一章都有详细的演示,让你不仅理解更深刻,实战能力也得以提升。不同环境下的提权需求?别担心,书中介绍了多种实用技巧和方法,让你随时应对。从渗透测试的角度出发,为网络安全从业人员和渗透测试工程师提供实际工作所需的技术支持;服务器运维人员也能在书中找到对各种提权技术的防御和维护措施,保障系统安全。通俗易懂的语言,简洁明了的表达,结合大量案例和操作演示,让你更轻松地掌握知识;图文并茂的排版方式,直观呈现知识,提升阅读体验。成为权限提升领域的高手,就从这本书始!
利用Python解决数学问题(原书第2版)
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本书基于灵活易用的Python编程语言,详细介绍如何使用Python解决数学问题,旨在帮助读者利用Python程序和相关工具应对现实世界中的数学挑战。本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识,还将深探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。此外,书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题,如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展,分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面行细致介绍,循序渐地引导读者掌握每项技术,而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。这种结构不仅适合初学者逐步学习,也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。
智能汽车电子与软件:开发方法、系统集成、流程体系与项目管理
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这是一本从技术与管理角度全景式介绍智能汽车电子与软件的著作,涵盖行业背景、组织架构、项目管理、发方法、系统集成、流程体系、人员搭建、核心标准、发工具、痛及展望等核心内容。本书是作者在博世等头部Tier 1与OEM企业10余年技术与管理经验总结,得到了来自华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 第1章从行业发展的里程碑、技术演变、行业格局、安全问题、量产落地、传统汽车与互联网的融合等角度阐释了汽车行业的特,有助于读者理解软件在汽车行业落地与深化时碰到的一些现象或问题。 第2章从Tier 1与OEM的组织模式特及软件所处位置始,引出组织变化与融合的趋势,并以软件质量为例提出了软件体系汽车企业的路径,为读者提供参考思路。 第3章从汽车软件全生命周期和交付的角度对发的主干行梳理,摘取质量门、bug管理、变更管理、文档管理、配置管理、风险管理、成本估算等重要主题,行了不同角度和相互贯通的阐述。 第4章基于软硬件一体的ECU产品视角,从产品发的角度,梳理了汽车软件发及产品系统集成的主体脉络,具体从需求、架构、集成、测试以及整体的追溯关系上行了展叙述,以期搭建一个具备一定普适性的汽车软件发的工程框架。 第5章侧重体系框架的梳理,依次对ISO 9000、IATF 16949、ASPICE等标准行了详细解读,让读者能够对普适性体系标准在汽车软件领域的落实情况有所了解。 第6章从一个典型的软件组织角色定义说起,依次梳理了组织、项目、流程3条角色线的相关内容,以便读者快速理解对应组织的人员组成及其与自身的映射关系。 第7章重介绍方法论与发标准,包括项目管理、敏捷实践、FMEA(失效模式及影响分析)、三大安全、8D等主题,从不同的维度引出了一些实际工作中经常遇到的问题。 第8章从汽车软件发工具应用场景的角度行了梳理。考虑到专业软件发属于更细分的领域,而且与汽车行业本身的关联性不大,所以该章整体侧重介绍发管理类工具。 第9章总结了整个转型过程中始终面临的一些具体问题,包括从业者心态难以调整、软硬件差异、敏捷无法奏效、信息壁垒高筑、ASPICE繁重、转型迟缓等。 第10章通过一个轻松简短的幻想场景来为全书收尾,不追求可操作性,但希望能够引发读者的一些思考。这也是对全书主题的升华和总结,希望能对广大读者有所启示。
MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
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内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写,从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面: (1)MLOps的核心概念和方法,可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理; (2)MLOps涉及的几种角色,以及这些角色之间如何协作; (3)机器学习项目的基础知识和全流程,是学习和应用MLOps的基础; (4)MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik,为读者系统讲解MLOps的技术和工具; (5)云服务供应商的端到端MLOps解决方案; (6)第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验; (7)MLOps的成熟度模型,以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分; (8)针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践,帮助他们量身定做MLOps策略; (9)MLOps的未来发展趋势,以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化,以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案,帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
响应式编程实战:构建弹性、可伸缩、事件驱动的分布式系统
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本书展示了如何利用事件驱动和响应式原理来构建健壮的分布式系统,减少延迟并提高吞吐量——特别是在微服务和无服务器应用程序中。本书分为四部分:第一部分介绍响应式的背景、环境和内容;第二部分深讲解响应式,涵盖分布式系统的弊端、响应式系统和响应式编程;第三部分阐述如何使用Quarkus构建响应式应用程序,涵盖响应式引擎、响应式编程库SmallRye Mutiny、HTTP以及响应式数据访问的相关知识;第四部分介绍基于Quarkus构建响应式系统的技术实践。通过本书,你将学习Quarkus的基础知识,在云平台中创建真正的Kubernetes原生应用程序。
Origin 2022科学绘图与数据分析(高级应用篇)
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Origin是美国Originlab公司推出的科学绘图与数据分析软件,广泛应用于科技论文的图表制作,既能行简单的图形处理,亦可行复杂的数据分析。全书详细讲解Origin的各种二维/三维图形绘制以及数据分析、信号处理、图像处理等功能。 本书为《Origin 2022科学绘图与数据分析》的姊妹篇,着重介绍Origin 2022的高级应用,可作为学习《Origin 2022科学绘图与数据分析》后的阶提高,也适合有一定科学图表绘制基础的人员直阅读。 本书结合示例讲解内容,可作为广大科技工作者行数据分析、科技绘图等科技成果展示用书,也可作为大中专院校的教学用书。

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