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大模型应用开发:方法与案例
￥53.00
这是一本案例驱动的LLM应用发指南，适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用发的核心技术，并引出主流的集成性发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
编译器设计实战:基于Python的增量式设计
￥53.00
本书将带领读者使用Python语言动手构建编译器，通过循序渐的方法，在设计和实现编译器的过程中了解基本概念、算法和数据结构等相关知识。本书将每章作为构建编译器的一个基本“步骤”，逐步为编译器添加功能。全书涵盖变量、寄存器、条件、循环、元组、函数、动态类型、通用类型等内容。本书适合作为高等院校编译原理等课程的教材，也适合相关技术人员参考。
程序员成长手记
￥53.00
本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题，并给出了实用的解决方案。本书共分为8章，第1、2 章作为一个整体模块，帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业，然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基；第3~5章作为一个整体模块，带领读者以程序员的身份融职场，帮助读者树立项目全局观，了解如何做到“本色做人、角色做事”，以及如何在程序员岗位上可持续发展；第6~8章作为一个整体模块，帮助读者了解程序员的职业发展，以及培养“多听多想、格局”的思维能力和自驱力。 本书适合想要从事或刚从事程序员职业的新手和准新手，以及在职业发展中遭遇瓶颈的程序员阅读。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
￥53.00
本书是一本全面的Python技术及面试指南，旨在帮助读者深理解Python编程语言的核心概念，并掌握在技术面试中取得成功的关键技巧。全书分为4个部分。 第*部分 面试流程。这一部分详细介绍了硅谷公司的面试流程，包括非技术电话面试、技术电话面试（包括闲谈、技术沟通和提问环节）以及现场面试的准备和策略，既为读者提供了面试前的全面准备指导，也帮助读者在面试中展现出良好状态。 第二部分 数据结构。从基础的列表、堆栈、队列、优先队列、字典和集合，到更复杂的表、二叉树、其他树结构（如前缀树、线段树、二叉索引树）和图的表示与应用，每一章都通过丰富的实例来展示如何巧妙应用这些数据结构。 第三部分 算法。这一部分覆盖了二分搜索、双指针法、动态规划、深度优先搜索、回溯、广度优先搜索、并查集等核心算法。结合面试真题，通过逐步分析，引导读者掌握每种算法的思想及其在解决实际问题中的应用。 第四部分 系统设计。理论知识部分，从设计需求分析到高层构建，然后到具体组件设计，再到扩展设计，帮助读者理解如何构建可扩展、高效的系统架构。实战案例部分，包括分布式缓存系统、网络爬虫系统、TinyURL加密与解密、自动补全功能、新闻动态功能、社交媒体应用和出行应用的设计，涵盖系统设计的关键技术。此外，这一部分涵盖了多线程编程与设计机器学习系统的知识，既帮助读者理解并行处理的概念和应用，又扩展机器学习的重要知识和面试技巧，并提供设计搜索排名系统和推荐系统的实例。
数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
从零开始构建企业级RAG系统
￥53.00
这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验，本书准备了丰富的配套资源： GitHub 仓库：地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加交流群，与作者和其他读者交流讨论。
Python网络爬虫技术与实战
￥53.00
本书是一本系统、全面地介绍Python网络爬虫的实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，内容覆盖了几乎所有网络爬虫涉及的核心技术。在内容编排上，一步步地剖析算法背后的概念与原理，提供大量简洁的代码实现，助你从零基础始编程实现深度学习算法。 全书按照学习爬虫所涉及的核心技术从易到难，再到应用的顺序分为14章。第1章介绍Python的安装配置和基础语法。 第2章介绍爬虫类型、抓取策略以及网络基础知识。第3章介绍Python常用库。第4章介绍正则表达式的语法、匹配规则。第5章讲解PIL库、Tesseract库和TensorFlow库的语法、类型和识别方法。第6章介绍抓包利器Fiddler。第7章介绍数据存储。第8章介绍Scrapy爬虫框架。第9章介绍多线程爬虫。第10章介绍动态网页爬虫。第11章介绍分布式爬虫。第12章介绍电商网站商品信息爬虫项目。第13章介绍生活娱乐评类信息爬虫。第14章介绍图片信息类爬虫项目。
产品经理心理学通识
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内容简介 这本书将教会你如何利用心理学知识更加精准地洞察用户的需求，从而设计出超用户预期的优秀产品。全面解析各种心理学理论、心理学思维、心理学定律、心理学效应在产品设计中的应用，以及如何避免常见的心理学陷阱。本书将填补产品设计类图书领域的空白，同时也会丰富产品经理的能力体系。 阅读本书，你将有以下收获： （1）系统了解产品心理学的理论，包括产品心理学的定义、研究对象、研究范围、价值等； （2）掌握产品设计中的用户心理学，包括认知心理学、动机心理学、行为心理学等用户心理学三元基，以及用户同理心模型、用户心智模型、用户心流体验等； （3）掌握产品设计中的需求心理学，包括需求的特征、分类、要、机理模型和挖掘方法等； （4）掌握9种产品设计中的心理学思维，包括逆向思维、发散思维、直觉思维、形象思维等； （5）掌握9个产品设计中的心理学定律，包括古德曼定律、麦穗定律、吉格勒定律、跨栏定律等； （6）掌握19种产品设计中的心理学效应，包括蔡格尼克效应、锚定效应、雷斯多夫效应、诱饵效应等； （7）了解8种产品设计中的心理学陷阱，包括动机性推理陷阱、光环效应陷阱、鸵鸟效应陷阱、路径依赖陷阱等； （8）掌握8类心理学知识在产品设计中的实战应用，包括优越心理学、传播心理学、社交心理学、提前消费心理学等。
大规模图神经网络:并行和分布式技术
￥53.00
本书系统介绍并行与分布式图神经网络的核心技术和实践方法，内容*、结构清晰，既涵盖理论基础，又包含系统实现与编程案例，具有很高学术价值和工程指导意义。全书共 9 章。第 1 章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状，并探索大规模图神经网络的缘由；第 2 章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用；第 3 章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识；第 4 章从整体上介绍分布式并行图神经网络训练的流程和方法；第 5 章和第 6 章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和全图分布式并行训练方法及其优化技术；第 7 章介绍经典的大规模图神经网络系统；第 8 章介绍大规模图神经网络编程实践案例；第 9 章探讨大规模图神经网络技术的未来发展方向。
Python高并发与高性能编程:原理与实践
￥53.00
这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。
OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
￥53.00
本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略，包括多集群OpenShift容器平台部署，以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先的概念监控OpenShift集群，并结合示例构建和部署Kubernetes operator来自动管理任务，使用GitOps方法配置OpenShift集群。本书适合SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师阅读。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
￥53.00
本书以群体智能与智能网联的应用为牵引，通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言，原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容；算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法；应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
￥53.00
本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章，分为三篇：?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发，丰富了应用运行的场景。
大模型项目实战:Agent开发与应用
￥53.00
这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇（7~16章） 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础，针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面，通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用发，也提供详细的案例演示。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
￥53.00
全书主要分为三部分介绍Redis。 第1部分介绍Redis6中使用的数据结构，包括动态字符串、跳跃表、压缩列表、字典、整数集合和快速表，详细介绍其基本结构及常见操作。 第二部分为本书核心篇章，首先介绍了Redis6的启动流程，命令解析流程，之后对Redis6中的命令实现行了全面的介绍，包括键命令、字符串命令、哈希表命令、列表命令、集合及有序集合命令、地理位置相关的GEO命令、统计相关的HyperLogLog命令。 第三部分，主要介绍了Redis6的一些特性及使用，包括事务、持久化、主从复制以及集群等。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
￥53.00
这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上，全书分为4个部分： 第一部分（第1～3章） 介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分（第4和5章） 重探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。 第三部分（第6和7章） 探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻与威胁。从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章） 展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。
编程菜鸟学Python数据分析
￥53.00
全书共15章，第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python；第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装；第3章讲解编程的常识，包括io、文件系统、编码格式等；第4章介绍Excel和text文本的读写；第5章介绍数据处理神器-pandas；第6章介绍python的编程调试；从第7章始数据分析的范畴，第7章介绍行数据预处理；第8章介绍数据分析的常见问题和方法；第9章介绍在python中如何寻找异常值；第10章介绍相关和回归；第11章介绍聚类技术；第12章介绍决策树技术；第13章介绍关联分析技巧；第14章介绍降维技术；第15章介绍matplotlib绘图。
低代码平台开发实践:基于React
￥53.00
本书由三部分组成，第 一部分介绍基础理论知识，第二部分介绍如何构建低代码系统，先行需求分析，涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求，可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容，然后介绍设计思路，包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等，z后介绍详细的编码过程，包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制，以及如何将其集成到其他系统。
解析QUIC/HTTP3 :未来互联网的基石
￥53.00
随着通信技术的不断步，越来越多的应用始向HTTP3迁移，这极大地提升了互联网的数据传输效率与安全性。本书深浅出地剖析了HTTP3的网络传输层协议QUIC，是作者在多年实践中总结的智慧结晶。本书不仅可以帮助读者精准判断QUIC技术的适用场景，还能在问题出现时，迅速帮助读者分析原因并找到解决方案。本书适用于那些对新兴互联网技术感兴趣的网络工程师、发人员和科研人员。
RISC-V架构DSP处理器设计
￥53.00
本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节，系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程，并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程，以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果，其特是产品导向，注重技术的可操作性和系统性，并行了必要的创新。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
￥53.00
内容简介本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。通过阅读本书，你将能够： （1）全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深了解源大模型向垂直领域迁移的核心方式，包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径，并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 （2）快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集，同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术，显著降低数据获取成本。 （3） 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法（如LoRA和QLoRA），并结合推理优化技术（如量化、剪枝和模型编译），高效实现低成本的大模型训练与推理。 （4）精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案，涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术，确保模型在实际应用中的高效、安全运行。无论你是大模型发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你掌握这一前沿技术的实践精髓。
