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深入浅出Kali Linux渗透测试
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随着互联网的迅猛发展和数字化转型的加速，网络安全威胁不断增加，渗透测试的价值日益凸显。Kali Linux提供了友好的界面和广泛的文档支持，专为渗透测试和网络安全评估而设计。它提供强大的工具和资源，方便专业人员评估网络的弱，行漏洞分析和渗透测试，即使是初学者也能轻松上手。 本书内容共14章，知识与实践案例环环相扣，将网络安全的基础知识和实践细节娓娓道来，涉及网络安全渗透测试基础、Kali Linux的安装与使用、模拟测试环境、信息收集、漏洞扫描、密码攻、网络设备渗透测试、操作系统及服务软件渗透测试、Web渗透测试、后渗透攻、嗅探与欺骗、无线网络渗透测试、社会工程学、渗透测试报告等主题，全面揭示了基于Kali Linux的渗透测试原理与实践技巧。 本书由资深的网络安全人士编写，融了作者三十多年的网络安全从业经验，适合网络安全领域的专业人士、网络运维技术人员、企事业单位的网络管理人员，以及计算机相关专业的师生阅读参考。
C语言本质
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本书主要介绍C语言的语法与语义，包括数据类型、变量、控制语句、循环语句、数组、函数、指针等，以及如何使用C语言编写一些常规程序。同时，本书对函数调用过程、内存管理、程序运行等知识展开介绍，帮助读者初步掌握计算机体系结构方面的知识，了解在操作系统环境下程序的基本内存布局、大致运行过程等。 本书适合高校计算机相关专业的本科生和职业院校的学生阅读、学习，也可供对C语言感兴趣的读者参考。
深度学习详解
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本书根据李宏毅老师“机器学习”公课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
大语言模型工程师手册:从概念到生产实践
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AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
Rust游戏开发实战
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本书主要介绍基于Rust语言发游戏的方法，还介绍了适用于Unity、Unreal等游戏引擎的技巧。 本书先设置发环境，然后引导读者制作自己的Flappy Bird，借实例讲解Rust语言的基础知识。全书引导读者逐步完成一个《地下城爬行者》（Dungeon Crawler）游戏项目，通过实战帮助读者掌握Rust的相关知识，掌握用Bevy发游戏的方法，以及在不影响程序调试的情况下运行游戏系统，对所发的游戏行优化。 本书适合所有对Rust语言感兴趣的读者阅读，也适合从事游戏发的读者参考。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
生成式AI入门与AWS实战
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本书是专注于如何在AWS上发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用发者等提供深了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上发AI应用程序的软件发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
生成式人工智能(基于PyTorch实现)
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本书通过从零始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制，并使用PyTorch对生成式人工智能模型行编程的实践指导，以期让读者在了解生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、循环神经网络（RNN）、Transformer、扩散模型、大语言模型（LLM）和LangChain等技术原理之后，能构建可生成形状、数字、图像、文本和音乐的生成式人工智能 模型。 本书适合各种商业领域中的人工智能技术工程师和数据科学家在实践生成式人工智能模型时随手查阅，也适合生成式人工智能的初学者作为门指南。
机器学习
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本书系统地介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，是一本理论与实践并重的图书。本书第1章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第2章～第11章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与Softmax回归、正则化、线性判别分析、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第12章和第13章，介绍特征工程、模型评估与选择等。 本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习的教材或参考书，也可供人工智能相关技术人员参考。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
计算广告:互联网商业变现的市场与技术(第3版)
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域行具体技术的深剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深的探讨。这一版中更是加了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
图神经网络前沿
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本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容，以及图表示学习的基本概念和定义，并讨论了高级图表示学习方法的发展，旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外，本书探讨了图神经网络的几个前沿主题，包括利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系，还介绍了图神经网络的若干前沿趋势，能够帮助读者一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人，包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
信息学竞赛:C++一本通
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本书破了传统教材中的分章模式，采用按知识组织课程的形式，讲解C 语言的语法知识，力求更适合中小学教师在人工智能时代背景下的教学以及学生学习。 全书包括22课和2个附录。第1~3课介绍C 基本语法，包括程序格式、数据定义和输输出等;第4~6课讲解各种运算符及表达式;第7~12课介绍选择和循环程序结构;第13~15课讲解数组及其应用;第16~18课介绍字符数组与字符串以及文件操作;第19~20课讲解函数及其应用;第21课介绍结构体及其应用;第22课介绍类和对象。本书还为读者提供了两个附录(电子版)，附录A介绍C 集成发环境的相关内容，附录B为课后练习的参考答案。 本书适合作为信息学竞赛的培训教材，也适合对C 感兴趣的中小学生自学。
工程师进阶之路:个人贡献者成长与改变指南
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多数公司意识到了他们对主管工程师的迫切需求，却因技术路线混乱、缺乏明确指引，导致工程师和管理者面临职业发展困惑。本书围绕工程师如何成长为优秀主管工程师展开，分为大局观、执行力和提升力三篇。*篇探讨如何以广阔、战略性视野思考工作，提出与主管工程师角色相关的大问题，如在场景中审视工作、揭示目标，并创建全局图。第二篇聚焦领导项目和解决问题的实际情况，分享选择工作、管理精力的技巧，讨论领导跨团队和跨组织项目的方法，以及克服障碍、复盘项目的要点。第三篇关注组织水平，介绍如何通过学习模范工程师的行为来提高团队水平，探讨提高同事技能的模式，以及提升个人水平、规划职业生涯的方法。 本书适合正考虑或已走上主管工程师道路的工程师，以及与主管工程师共事或管理主管工程师、想了解这一新兴角色的人阅读。
高性能计算算法引擎:线性代数与异构计算的融合
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本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。*部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
Java核心技术速学版(第3版)
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本书是经典 Java发基础书《Java核心技术》的速学版本。本书首先介绍了Java 语言的基础知识,包含口、Lambda 表达式、继承、反射、异常处理、断言、日志、泛型编程、容器等关键概念；其次介绍了流、输人和输出处理、并发、注解、日期和时间 API、国际化、编译和脚本、Java 平台模块系统等高级特性。本书不仅可以让读者深了解 Java 编程的基础知识和核心概念，还可以帮助读者掌握 Java 应用程序发所需的基本技能。本书涵盖了Java17中更新的内容，提供了许多实用的示例代码，还给出了基于作者实际经验的提示、注意和警告。 本书可供希望深掌握Java应用的初学者使用，也适合算将Java 应用到实际项目中的编程人员使用。
YOLO目标检测
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本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
C语言*佳实践
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本书是魏永明近30年来发和维护MiniGUI、HVML等源项目的经验总结，旨在帮助有一定C程序编写经验的软件工程师在短时间内有效提高设计能力和编码水平。全书分为?3?篇。基础篇从可读性和可维护性出发，阐述了如何提高代码的可读性、用好写好头文件、正确理解编译警告并消除潜在问题、定义和使用常量等，介绍了如何有效利用构建系统生成器（CMake）来维护项目；模式篇阐述了常见的C程序口设计模式，说明了如何在C程序中解耦代码和数据、利用子驱动程序实现模型、设计可加载模块等，介绍了状态机的概念以及在C程序中如何利用状态机实现分词器、解析器等；质量篇从性能和单元测试出发，阐述了如何在C程序中避免编写低效代码、行单元测试、使用常见的单元测试框架等，介绍了高效调试C程序的若干技巧和工具。 本书适合从事系统软件、嵌式或物联网发的C程序员、计算机相关专业高年级本科生和研究生阅读。
