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ATT&CK与威胁猎杀实战
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本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
风火少年战AI:人工智能从编程到实践
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本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识，并通过大量生活中的典型案例，帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇，随后从模型训练的整个周期展，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
智能机器人养成记:开发人类友好型机器人
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在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。
大数据高并发Redis一本通
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本书涵盖Redis数据类型的使用场景、各种类型的API的使用和底层数据结构源码解析、在DevOps环境中使用Redis的综合实践、Redis主从架构、RedisSentinel Redis、Redis集群环境搭建及其实现的高可用与高可扩原理等内容，提供深浅出的实战案例，旨在帮助读者深了解Redis数据结构领域和日常运维Redis所碰到的常见问题解决方案，。 本书适合Redis新手、所有对Redis感兴趣的发与运维人员阅读和参考，同时还可作为高等院校相关专业的参考教程。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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本书共9章，分为3篇。 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大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而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，*后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：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个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法与核心问题。 实践篇（第7～9章） 重点介绍了当前可用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率的标签工具和经典模板，列举了从标签到应用的5个*佳实践方案，并总结了标签化的价值、典型应用案例及标签设计人才的培养经验。
Hadoop与大数据挖掘(第2版)
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本书基于源Hadoop生态圈的主流技术，深浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用下良好的技术基础。
短视频社区:产品、运营与商业化
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这是一本从实战角度讲解短视频社区的产品架构、运营方案和商业变现的著作。作者是某头部短视频平台的商业产品总监，本书是他在该短视频平台以及百度和阿里等大厂多年工作经验的思考与总结。 在内容上，本书独辟蹊径，以平台视角而非用户视角，详细、深、地气地讲解了以抖音、快手、B站为代表的短视频平台的产品架构、运营方案和商业变现。不仅能给各类短视频平台的从业者直的实践指导，而且能让短视频平台生态中的内容创作者、经营者、用户等深度洞悉平台的规则，从而更好地在生态里获得发展。 通过阅读本书，你将： 理解短视频社区的内容推荐系统与内容搜索系统的产品逻辑与设计原理； 社区创新的内容生产工具与内容消费产品； 搞清楚短视频社区内容体系是如何生产、审核、分发与消费的； 理解短视频社区用户体系的成长、促活、留存，与创作者体系的升级、激励机制； 认识到品牌广告与效果广告是如何在短视频社区与内容相结合的； 明白短视频社区直播生态的构建，以及围绕着直播的不同变现模式； 认识到电商这一终极变现方式在短视频社区的变化与创新模式； 理解增值服务在短视频社区是如何行相应变现的； 看到新锐品牌是如何利用短视频社区的巨大流量快速崛起的。
高能效类脑智能:算法与体系架构
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什么是企业人力资源管理？ 企业为什么需要人力资源管理？ 谁是企业人力资源管理的*责任人？ 自己什么都不会，怎么做？ 用什么判断自己的工作过程、结果和方向是否正确？ 自己所学的专业不是人力资源管理，对做好人力资源管理工作有没有影响？ 自己是应届大学生，想从事人力资源管理工作，该从哪里始？ 自己工作几年了，现在想改行做人力资源管理工作，可以吗？ 未来想成为人力资源管理高管，现在该怎么做？ 作者历时五年，独立首创和首次公发布的“人力资源管理成熟度模型”，已经成为一个管理工具。它可以用来检查和评估企业的人力资源管理成熟度如何，也可以用来检查和评估人力资源管理从业人员的管理能力成熟到了什么水平。《老HR手把手教你搞定HR管理（初级版）：从有证书到会干活》是“人力资源管理成熟度模型”基础操作级的全部内容。 《老HR手把手教你搞定HR管理（初级版）：从有证书到会干活》有大量的企业实战案例，逐一讲解操作步骤和方法，以及法律依据与解决问题的思路，并提示了操作时的风险防范，适合于各种类型企业的员工管理。本书适合企业管理者和自主创业者阅读，也适合在校大学生作为配套的职业技能辅导书。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
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本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
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如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
MATLAB信号处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本为基础，系统地讨论数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，是一本比较全面的MATLAB信号处理参考书。本书共10章，全面系统地阐述数字信号处理的相关知识，包括MATLAB基础、离散时间信号与系统、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器的设计、自适应滤波器的设计、随机信号处理、小波分析、信息处理中的应用等。此外还给出了MATLAB在信号处理中的一些简单应用。 本书内容丰富，讲解深浅出，可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也适合工程技术人员参考。
AI嵌入式系统:算法优化与实现
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本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
Linux集群之美
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全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
多云和混合云:云原生多集群和应用管理
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内容简介 这是一本讲解如何在多云/混合云的环境下行多集群管理、多集群应用编排以及应用管理和跨集群迁移的著作。 作者是阿里云容器服务云原生分布式云团队核心成员，他基于自己丰富的工程实践经验，详细讲解了： ?云原生的关键技术、多云/混合云云架构的变革和存在的问题，以及多云/混合云多集群的使用场景和价值； ?如何将不同地域的多个集群统一到同一个控制平面，给出了多集群统一管理的方案； ?Flannel、Calico、Cilium等主流容器网络插件以及阿里云容器服务Terway网络插件的功能和适用场景，以及如何组建一个包含云下和云上网络且互联互通的混合网络； ?如何为本地数据中心内的Kubernetes集群扩容云上弹性资源。 ?如何用Helm和Kustomize工具对需要部署到多个集群的应用行编排； ?如何使用Argo CD系统管理多集群应用的生命周期和应用交付； ?如何使用Istio服务网格技术跨多集群组建服务网格； ?如何对云原生应用行备份、恢复以及跨集群的应用迁移。
实战低代码
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●什么是低代码平台？ ●为什么需要低代码平台？ ●低代码平台对数字化转型有什么作用？ ●零编程经验者能否使用低代码平台？ ●如何从0到1完成低代码发？ ●如何在日常工作中使用低代码平台？ ●低代码平台能解决行业应用场景中的哪些问题？ ●学习低代码平台对我的未来有哪些影响？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 本书系统讲解了低代码平台的能力、价值、应用场景和实操方案，旨在帮助行业、企业及每一位数字公民快速理解低代码平台的核心价值，并实现数字化转型。 本书的5位作者均来自微软，具有丰富的技术架构经验和赋能企业数字化转型的实战经验。他们结合自身对低代码平台的理解和与企业共同创新的经验，系统介绍了低代码平台的实操方法和行业应用落地心得。本书得到了多位行业专家的高度评价和推荐。 全书共12章，分为三篇。 第①篇 刷新认知（第1~4章） 从低代码平台的基础讲起，重解析其概念与价值、市场定位与主流平台、典型应用场景，并剖析低代码平台对数字化转型的重要影响。 第②篇 实践出真知（第5~10章） 以低代码平台 Power Platform 的具体实践为例，从低代码应用发、流程自动化、数据分析与展现、AI 赋能低代码等维度，结合实际案例，详细讲述低代码应用的发过程。 第③篇 已知和未知（第11~12章） 围绕已知的行业应用案例和未知的变革展望展。行业应用案例部分以零售、教育、金融、制造、专业服务等真实场景为例，从面临的挑战、基于低代码平台的解决方案、方案收益等角度层层递；变革展望部分以放的视角展望未来变革的新常态，探索数字化能力和创新的边界。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
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这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
Photoshop+Illustrator商业广告设计从入门到精通(第2版)
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本书将Photoshop和Illustrator两款软件相结合，通过精选案例完美诠释精致名片及卡券设计、唯美艺术插画设计、艺术化海报设计、高端版式的封面装帧设计、灵感创意包装设计、国际流行VI案例设计、创意风暴Social广告设计、4A级广告案例设计等经典内容。针对不同的设计案例，从图像处理到设计过程中用到的图形绘制及文字表现，分别使用对应的软件进行制作，集两款软件之所长，达到完美创作的目的。 本书既适合作为喜爱设计的初学者及有一定设计基础的平面设计人员的自学用书，也可作为社会培训学校、大中专院校相关专业学生的教学参考书或上机实践指导用书。
