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SaaS增长方法论
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这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年，历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业，同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询，作者结合这些经验，总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念，解析了增长的动因，总结了增长的基本功，提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论，触类旁通，引领企业持续增长。 阅读本书，你将掌握如下知识和技能： 工程化的ToB增长观和方法论 产品驱动增长（PLG）的原理和执行地图 业务驱动增长的3种典型模式：T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 客户成功驱动增长的原理 客户成功的管理、团队搭建和 客户成功的运营体系 客户旅程的系统知识和绘制步骤 获得客户洞见的方法 ToB用户需求金字塔 价值销售的方法 黑客式SaaS增长模型 R2R式SaaS增长模型 导弹式SaaS增长模型
Flink技术内幕:架构设计与实现原理
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这是一部从源代码角度出发，通过分析Flink的各个功能模块的实现来剖析Flink的架构设计和实现原理的著作。它将能指导读者更好地对Flink行性能调优、可用性保障、效能优化和二次发。 四位作者都是非常资深的Flink专家，部分作者是Flink源代码的维护者和改造者，本书总结了他们在阿里巴巴、蚂蚁集团、滴滴等企业的大规模Flink实践经验。 全书共11章，主要内容如下。 第1章 阅读Flink源代码前的准备 主要介绍了Flink源代码的获取、编译、调试，以及它的目录结构、设计理念和基本架构。此外，还分析了Flink与Hadoop MapReduce、Spark在设计上的差异。 第2~8章 Flink功能模块源代码和架构解析 从源码角度分析了Flink的编程模型与API、运行时组件与通信、状态管理与容错、任务提交与执行、Flink网络栈、Flink Connector、部署模式等功能模块的原理。力求让读者深理解Flink的原理，而不只是跟着本书读一遍Flink源代码。原理和思想是不局限于某一个框架和技术，了解了Flink的原理和思想，可以将其扩展到其他框架和技术上。 第9~10章 Flink Table、SQL与Flink CEP 编程方式逐渐从原先基于Map-Reduce的任务模式向SQL化演，SQL意味着标准和效率。这两章重讲解了StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及Flink CEP的内部实现原理。 第11章 Flink监控 主要讲解了Flink的监控指标、常用系统指标和监控体系的建设，以及常用的定位手段。
MATLAB 2020从入门到精通
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本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地*讲解MATLAB软件的知识。本书自始至终采用实例描述，内容完整且各章相对独立，是一本简明的MATLAB参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB常用工具箱的用法。全书共分为15章，前12章主要介绍MATLAB的基础知识，包括数组及其操作、数值计算、数据分析、符号运算、关系运算与逻辑运算、函数、程序设计、数据图形可视化、句柄图形对象、Simulink仿真等内容，后3章重点介绍MATLAB在图像处理、信号处理、小波分析中的运用。 本书内容翔实，实例丰富，既适合作为高等院校理工科学生的教学用书，也可作为广大科研人员、工程技术人员的参考用书。
构建高质量软件:持续集成与持续交付系统实践
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本书共10 章，分为四大部分。 部分（第1～4 章）主要围绕如何提高软件的发质量和效率展，详细讲述了单元测试的常用工具和实践，并展阐述了持续集成、持续交付、持续部署等概念； 第二部分（第5～6 章）详细讲解两个常用的mock 工具——Mockito 和Powermock，通过实例详尽地讲解了它们的语法规则和使用场景，目的是让发者在不修改软件源代码和程序结构的前提下尽可能确保软件具备可测试性； 第三部分（第7～8 章）详细讲述两个行为驱动发工具（功能测试）Concordion 和Cucumber，这两个工具可以帮助我们很好地完成功能测试、验收测试、回归测试等工作； 第四部分（第9～10 章）综合前面三部分的知识，并引代码风格检查、静态代码分析、第三方依赖安全性检查、企业内部私服的原理和搭建、Ansible 自动化软件部署工具、Jenkins Pipeline 等知识，帮助读者构建完整的CI/CD 流程。
聚合架构:面向数字生态的构件化企业架构
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【免费视频课】付晓岩老师视频课合集，搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：聚合架构 本书旨在为数字化时代的企业架构提供与时具的方法论指引，或将成为软件架构领域的里程碑作品。 企业的内部需求和外部环境一直在变，软件研发、交付和使用的方式也一直在变，相应地，企业架构的方法论也一直在演。数字化时代如火如荼，传统的企业架构方法需要引新的思维模式，才能满足企业发展需求。 作者结合自己在架构领域多年的实践经验和思考总结，针对数字化转型大背景下企业的架构需求，对TOGAF等传统企业架构方法论的不足行了改与创新，提出了一套面向数字化企业的企业架构方法论——聚合架构（ABAE），是管理数字化企业的新思维，在企业架构方法的发展史上或有划时代的意义。 聚合架构的定义： 数字化时代，构件将成为企业的基本组成部分，通过设计构件关系形成企业架构，基于微观构件的灵活聚合形成弹性的业务组织、业务领域、业务组件、应用组件、物理组件等宏观要素，支持企业从业务到技术的动态调整，使企业具有更强的主动变化能力。 本书全面且系统地讲解了聚合架构方法论的演背景、基础理论、设计指南、工程管理和生态化构建。既包含方法论，又有对构建方法论的建议；既可以指导企业的架构实践，又可以为企业在数字化过程中构建自身的方法论提供可参照的样本。 技术自主可控需要架构自主可控，架构自主可控是企业核心能力自主可控的标志，企业架构方法论也需要实现“道路自信、理论自信”。希望这本书能激起更大的方法论研究热潮，推动国内数十年的信息化实践经验逐步转变成为完善的实施理论，为数字中国建设出一份力。
深度实践微服务测试
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本书是4位作者服务多个大中型知名企业后总结的微服务测试方法论与实战经验，内容翔实、鲜见。全书内容分9章，涵盖测试策略、口与界面自动化测试、契约测试、性能测试、微服务监控、服务虚拟化、混沌工程、安全测试。一本书破解当下测试工作的众多难题，可为微服务和分布式系统的质量保障提供一站式解决方案。 本书内容具体如下。 第1章梳理各种微服务测试工作的价值与要，帮助读者快速建立测试工作全局视角。 第2章剖析微服务环境下制定测试策略的要、影响因素与实战技巧。 第3章介绍口测试与页面自动化测试的主要思路与常见问题。 第4章重讲解如何基于Pact与Spring Cloud Contract行契约测试实践。 第5章分析性能测试在微服务和传统软件环境下的区别，并介绍全路压测的实施思路要。 第6章介绍微服务监控的概念、模式分类，以及监控实践、系统搭建与容器化部署。 第7章重介绍如何在微服务环境下运用服务虚拟化技术来解决各种服务依赖问题。 第8章介绍混沌工程的价值、实施先决条件、原则与实施方法。 第9章包括安全测试的需求分析、测试人员角色定位以及多种测试工具实战。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
WebRTC技术详解:从0到1构建多人视频会议系统
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这是一本*、详细讲解WebRTC技术以及如何使用它构建一个可商用的视频会议系统的著作。 技术维度，本书不仅详细讲解了WebRTC规范和全部API、信令系统、底层技术、移动端和服务端实现，而且还总结了作者多年来的“踩坑”经验；实战维度，本书不仅提供了可直接应用于视频会议和在线教育等场景的真实案例，而且开源了一个可商用的视频会议系统WiLearning，教读者如何从0到1搭建一个高并发、易扩展的视频会议系统。 全书一共10章 第1章介绍了WebRTC的历史、技术架构、网络拓扑、兼容性等内容。 第2章讲解了使用WebRTC API获取本地摄像头、话筒、桌面等媒体流的方法，以及媒体流的录制、使用canvas操作媒体流的方法和示例。 第3章讲解了WebRTC底层使用的传输技术，如ICE、SDP、STUN/TURN等。 第4章介绍了使用RTCPeerConnection管理WebRTC连接的方法。 第5章介绍了WebRTC的媒体管理方法，结合示例演示了切换编码格式、控制视频码率、替换视频背景的方法。 第6章结合实例介绍一种*、实时的信令系统实现方法，并实现一个可以在生产环境中使用的信令系统。 第7章介绍了使用WebRTC数据通道传输任意数据的方法，结合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件传输功能的实现。 第8章介绍了使用WebRTC获取媒体流相关统计数据的方法，在示例中演示如何使用Chart.js绘图展示实时码率。 第9章介绍了在Android、iOS开发环境中使用WebRTC的方法，通过实例实现了基于WebRTC的视频聊天App。 第10章结合笔者的开源项目WiLearning介绍了从0到1打造高性能视频会议系统的方法。
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
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。
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。
OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
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本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。下来，你将学习如何执行读取、写、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。
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。
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。
超级用户:如何让用户参与拉新、促活、转化、裂变、渠道的全链路运营
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所谓超级用户，他们是企业的核心用户，对企业超级认可，有超强的驱动力，愿意投时间、资源甚至金钱来为企业做更多贡献；他们不是员工，胜似员工，愿意参与企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路运营的工作，帮助企业实现去中心化的爆发式增长。 超级用户正在成为新的商业推手，超级用户成为企业的消费者只是用户为企业创造价值的始，如果能让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等各个运营环节，他们将成为企业新的增长引擎，拥有四两拨千斤的效果。 这是一本从商业经营和企业管理角度系统阐述超级用户赋能企业增长的著作。作者基于自己多年的企业管理和用户运营经验，深分析了樊登读书会、元气森林、肆拾玖坊等企业通过超级用户快速崛起的经验，构建了一套系统的超级用户方法论。 这套方法论包括： 企业对超级用户的正确认知 超级用户带来的全面商业变革 如何找到超级用户 如何驱动和运营超级用户 如何持续赋能超级用户 如何用超级用户撬动超级增长 如何用超级用户决胜未来 这套方法论，既有理论高度，又有实操价值，它将手把手教你如何让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路的运营中，全面挖掘超级用户的价值，为企业带来超级增长！
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。
工业互联网安全:架构与防御
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本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
区块链安全入门与实战
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本书介绍区块链相关环节的安全审计，结合具体的实战案例，帮助读者迅速上手区块链安全测试，增强网络安全意识。通过本书的学习，读者能够学习区块链行业相关安全、交易平台安全、智能合约安全、区块链软硬件钱包安全、链安全以及矿机和矿池安全，掌握在实际过程中如何安全的开发区块链相关应用，对区块链安全知根知底，知攻知防。主要内容包括：区块链生态简介，交易平台、智能合约、钱包、链等安全审计，*后介绍矿机和矿池的安全问题。本书的特点是实用性强，项目案例丰富，与新技术紧密联系，适合于区块链相关从业人员、安全研究人员、高等院校相关专业师生，也可作为企业培训、职业学校的教材。
百万在线:大型游戏服务端开发
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第 一部分“学以致用”揭示了 Skynet 引擎的使用方法及注意事项，以“球球大作战”的案例贯穿本篇内容，全面又详尽地剖析服务端结构设计、通信协议格式、数据表结构设计、断线重连方案等众多核心技术。第二部分“木三分”揭示了在多核时代采用现代 C++ 编写多线程 TCP 网络服务器的高效做法，以 C++ 重写 Skynet 的案例贯穿本篇内容，使用大量图表，生动翔实地描述 Linux 环境下的编程技术。第三部分“各个破”列举了同步算法、热更新、防外挂等实际工程难题，并对其逐一破，非常具有实用价值。
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。
