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流式系统
￥63.87
这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念行深探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
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。
软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式
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本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演历程，深剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
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。
内网攻防实战图谱:从红队视角构建安全对抗体系
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在护网行动、攻防演练等实战场景中，内网安全已然成为决定对抗胜负的关键阵地，各类新型攻手段层出不穷，给防御方带来严峻挑战。本书从红队攻的基本原理到实际操作，系统梳理内网安全体系中红队所需的核心要，力求为读者造一本内容丰富、实用性强的内网安全攻防学习图谱，助力应对实战中的复杂挑战。 《内网攻防实战图谱》共分13章，涵盖了内网安全中的核心主题，其中主要包括红队基础知识、红队基础设施建设、主机上的信息收集、终端安全对抗、隔离穿透、数据传输术、权限提升、横向移动、权限维持、域安全、Exchange安全、钓鱼投递技术以及痕迹清等。 《内网攻防实战图谱》内容全面实用，涵盖了攻防演练中涉及的各种技术，并配有大量的实验演示，可帮助读者通过实际操作来巩固所学知识。本书尤其适合奋战在护网行动、网络攻防演练一线的网络安全从业者，无论是红队攻人员、蓝队防御人员还是红蓝对抗中的协调统筹者，都能从中获取贴合实战需求的技术指引与策略参考。
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。
VMware NSX网络虚拟化入门
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本书介绍VMware网络虚拟化产品NSX，包括NSX的体系结构和安装配置、基于NSX的分布式防火墙的配置与使用以及基于NSX负载均衡等内容。本书虚拟化平台采用VMware vSphere 7.0 U1版本，NSX-V采用6.4.8版本，NSX-T采用3.1.0版本。 本书内容比较丰富，操作步骤比较清晰，讲解比较细致，适合读者自学和课堂教学。本书可供虚拟化技术爱好者、虚拟化数据中心管理员和系统集成商参考，也可作为培训机构的教学用书。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发，系统地讲解SwiftUI发的全过程，内容丰富且实用性强，旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章，从SwiftUI的基础概念始，逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题，为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者，都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧，并将其应用到实际项目中，发出优秀的iOS应用。
科研论文配图绘制指南——基于R语言
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本书是指导科研人员使用R语言绘制高质量科研论文配图的实用指南。首先，本书从科研论文配图的基础知识出发，详细介绍了绘图的规范、原则和配色技巧；着，书中深讲解了R语言的配置、使用以及ggplot2图形语法，为读者提供了从单变量到多变量图形绘制的全面指导；此外，本书还特别介绍了地理空间数据的可视化分析，以及如何绘制各种统计图形，如ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）、热力图、桑基图等；最后，本书通过具体案例展示了科研论文配图的绘制流程。 本书实用性强、内容丰富，适合想通过R语言行数据分析、科研论文配图绘制的不同专业的在校学生，以及对数据分析与可视化感兴趣的科研人员阅读。
零基础学Qt 6编程
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这是一本Qt 6编程门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C 的集成发。本书注重知识和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。 本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件发人员的参考书。
数据要素安全:新技术、新安全激活新质生产力
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本书深剖析了数据要素行业的发展趋势和关键安全技术，并探讨了新技术如何赋能各行各业。全书分为三个核心篇章：“体系篇”构建了数据要素安全的理论框架，从宏观角度分析了数据要素的演及相关法律法规的制定，旨在帮助读者理解数据要素安全的重要性及背景知识；“技术洞察篇”深探讨了前沿技术，揭示了数据安全自用、数据可信确权、数据可控流通和协同安全计算等核心应用场景的技术细节和应用洞察；“实践案例篇”通过具体案例展示了技术在全球各行业中的应用，指导读者选择合适的技术来构建数据要素的安全流通体系。 本书适合企业决策者、数据业务负责人、隐私计算和机密计算相关厂商及各层次技术人员阅读。
庖丁解牛Linux操作系统分析
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本书将可移植操作系统 POSIX 标准和 CPU 指令集架构 ISA 两层口通过 Linux 操作系统贯通起来，涵盖了 Linux 操作系统的各个主要方面，主要有以 openEuler 操作系统为例的 POSIX 工具集、计算机系统的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、系统调用的工作机制、程描述和内存管理、可执行程序工作原理、内核线程和 I/O 驱动框架、程调度和程切换、KVM 和容器技术、Linux 安全相关技术等 Linux 系统运作的各个关键机制。 本书首先以 Linux 社区规则、Linux 发展的渊源、Linux 基本使用和命令工具作为导引；然后以存储程序计算机相关的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、指令乱序问题、mykernel 精简内核实验以及 Linux内核源代码编译和系统构建作为 Linux 内核的门基础；着焦深理解系统调用，并在 x86 和 ARM64系统调用实现的基础上延伸到程的创建、可执行程序的加载和程的切换，其中涉及了程描述符、程地址空间和程序编译构建等相关的内容；最后总结了 Linux 系统的一般执行过程和系统架构，并拓展到KVM 和容器技术，以及 Linux 系统安全相关技术。
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。
无线隐蔽通信调制与检测技术
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针对无线隐蔽通信中的调制与检测技术进行了详细介绍，内容主要来自团队多年来在该领域积累的研究成果，涵盖了无线隐蔽通信中的通信模型、调制方法以及检测方法。全书主要内容包括：星座图调制类无线隐蔽通信调制技术及其在MIMO场景和多波场景中的应用，以及幅值识别、相位识别、相关性识别和图像表征识别等特征识别技术在迅 速、精 准区分载密无线信号与正常无线信号方面的应用，以在不同的无线隐蔽通信场景下发现隐蔽通信活动。
Tars高性能服务开发
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RPC框架是服务端开发者的常用框架，本书基于Linux基金会旗下的Tars框架编写，旨在帮助读者掌握高性能RPC框架Tars。 本书共6章。第1章介绍Tars框架知识与多语言交互实战项目；第 2 章讲述Tars框架的使用，例如用 docker-compose 部署Tars服务框架，以及不同语言（以Java和Go为例）服务的构建和调用；第 3 章介绍Tars框架的高级特性，涉及按set调用、无损发布、自定义 Filter、使用Tars命令、使用Protocol Buffers 协议等内容；第 4 章剖析Tars框架核心原理，包括Tars RPC原理剖析及Tars NIO网络编程和Tars Netty网络编程；第 5 章进行Tars-Java源码解析，涵盖Tars客户端源码分析、Tars服务端源码分析等；第6章进行Tars-Cpp源码解析，涉及Tars-Cpp整体架构、Tars-Cpp网络分析等。书中还有丰富的案例和代码演示，读者可借助配套资源进行实践以进一步巩固所学知识。 本书适合有一定服务端开发基础，想要掌握高性能 RPC 框架 Tars 的读者阅读。通过阅读本书，读者能够更好地掌握Tars相关特性，并将其运用到开发实践中。
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。
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。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
R数据挖掘实战
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本书通过循序渐的介绍，让读者借助基础以及先的数据挖掘技术，帮助一个虚拟的商业公司解决对其造成负面影响的真实欺诈案例。通过全程参与这一极不寻常的数据挖掘案例，读者将会掌握数据挖掘方面的强大技能。 本书非常适合想通过R语言快速了解数据挖掘、预测分析、商业分析等领域的数据科学家和数据分析员阅读，也适合高等院校数据挖掘相关专业师生和对数据挖掘感兴趣的技术人员参考。
社交网络对齐
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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
