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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。
速学Python:程序设计从入门到进阶
￥53.00
《速学Python：程序设计从门到阶》面向没有任何编程基础的初学者。全书共9章，第1、2章以尽可能少的篇幅，完成了对编程环境的搭建、编程的基本概念、Python语法、数据结构、面向对象编程技巧的讲述，这一部分内容虽然简单，但它对初学者非常重要，只有完成这一部分内容的学习，才能够继续深。第3～6章是对第1、2章内容的深与补充，主要是搭建更好的发环境，更详细地讲述数据结构与函数，并通过编写一个计算器程序，深了解解释器的基本工作原理以及面向对象编程。第7～9章讲述了如何创建程序的可视化界面，将Python程序包为可执行程序并使用主流数据库行数据存储，继而实现数据分析与数据图表的生成。第9章是Python语言*大优势的体现，通过引第三方库或调用网络口，可以快速完成应用程序的编写。 本书适合刚触Python的初学者以及希望使用Python处理和分析数据的读者，也可作为编程爱好者学习和使用Python的工具书或参考资料。
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
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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。
大语言模型:原理、应用与优化
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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用，详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战，充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略，全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用，并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度，介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势，以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌，对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实，从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合，适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读，也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
￥53.00
本书以设备智能运维的概念、目标为基础，阐述了设备智能运维的现状和问题，提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标，从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度，并介绍了这5个维度各自的提升途径，给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术，以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要，可以作为实施状态检测的参考资料，助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
大模型应用开发:方法与案例
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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。
Windows黑客编程技术详解
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《Windows黑客编程技术详解》介绍的是黑客编程的基础技术，涉及用户层下的Windows编程和内核层下的Rootkit编程。本书分为用户篇和内核篇两部分，用户篇包括11章，配套49个示例程序源码；内核篇包括7章，配套28个示例程序源码。本书介绍的每个技术都有详细的实现原理，以及对应的示例代码（配套代码均支持32位和64位Windows 7、Windows 8.1及Windows 10系统），旨在帮助初学者建立起黑客编程技术的基础。 《Windows黑客编程技术详解》面向对计算机系统安全发感兴趣，或者希望提升安全发水平的读者，以及从事恶意代码分析研究的安全人员。
编程菜鸟学Python数据分析
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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。
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。
神经网络设计与实现
￥53.00
本书是一本神经网络实践阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想一步提高技能的读者阅读。 本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：第1部分网络神经门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，高级应用领域，主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。
深入浅出Rust
￥53.00
本书将详细描述Rust语言的基本语法，穿插讲解一部分高级使用技巧。*部分介绍Rust基本语法。第二部分介绍属于Rust独一无二的内存管理方式。第三部分介绍Rust的抽象表达能力。第四部分介绍并发模型。第五部分介绍一些实用设施。
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。
Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
￥53.00
本书是一本关于云原生安全的实用指南，主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分，每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能，将带你理解Falco的基本概念，并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册，将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料，涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性，学会使用Falco工具行风险和威胁检测，从而提高云原生应用的安全性能。
低代码平台开发实践:基于React
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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。
编译器设计实战:基于Racket的增量式设计
￥53.00
本书将带领读者使用Racket语言动手构建编译器，通过循序渐进的方法，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。
数据资产入表与数据交易合规指南
￥53.00
内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著，旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍；然后，对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析；最后，对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先，对数据资产表与数据确权的关系行了深分析，明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析，厘清了关键合规要，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析，给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分，分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析，对其中的法律难问题行归纳，并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先，对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析，并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析；最后，对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
DeepSeek驱动工业智能:技术架构、应用路径与实践创新
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在人工智能深度赋能新型工业化的今天，本书以DeepSeek为代表的大模型技术体系为核心，为工业智能提供了一套可复用的方法论与落地范式；以“技术赋能场景”为主线，清晰呈现了从理论创新到产业变革的实践路径。通过装备制造、水务、油气生产、低空经济等企业级应用场景的深度复盘，本书直工业智能落地的痛，为制造业企业管理者、工业软件发者、产业研究者提供了极具价值的参考。站在人工智能与工业融合的前沿，本书不仅是对“人工智能 工业”技术生态的全面解构，更是一份面向未来的行动纲领，为人工智能技术创新和融合应用的参与者描绘了一张清晰的变革路线图。
工业数字化转型新征程
￥53.00
本书是一本系统讲解工业数字化转型的著作，从推动业务优化和转型的视角出发，全面阐述了工业数字化转型的内涵、趋势、应用方式和主要技术手段。全书共分9章，分别介绍了工业数字化转型的内涵与方向、数字资产的建立与利用、阶段目标和行动原则的设立，以及数字化技术的应用方式。本书从数字化转型的内涵到具体技术应用，深剖析了数字化转型在工业企业的核心价值，为工业企业提供了一条清晰的数字化转型路径。本书提出“转型五步走”的方法论，通过实际案例分析，展示了从思想转变到创新方法和组织变革再到实现业务转型的全过程。
威胁狩猎:原理与实践
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内容简介 这是一本从原理、模型和实践三个维度*讲解威胁狩猎的著作，旨在助力网络安全从业者快速构建结构化的主动威胁狩猎体系。本书由奇安信集团拥有20余年一线实战经验的网络安全专家领衔撰写，凝聚了其在网络实战攻防演习、安全运营等领域的深厚积累；同时汇集了来自大型央企、IT名企的网络安全专家智慧，确保了内容的前沿性与权威性。 本书的价值得到了业界的高度认可，获得了来自微众银行、太平洋保险、*、国泰海通证券多家头部企业安全负责人的联袂推荐。他们一致认为，本书不仅是一本技术手册，更传递了一种全新的安全理念：真正的防守不是构建无懈可击的壁垒，而是拥有发现威胁的敏锐嗅觉。 全书一共8章，分为原理与实践两部分，握本书内容，您将收获： 1）从零理解威胁狩猎的核心内涵，清晰辨析其与渗透测试、应急响应等相关概念的本质区别； 2）深入掌握Sqrrl、Endgame及基于TTP的3大主流威胁狩猎模型，学会构建结构化的狩猎流程； 3）*了解10余种关键数据源及5种以上高级分析方法； 4）通过3个真实企业级案例，独立完成从创建假设到狩猎闭环的完整实践； 5）将狩猎成果反哺防御体系，建立“主动发现、主动防御”的核心安全竞争力。 更具价值的是，本书附赠作者团队精心总结的50个威胁狩猎假设，覆盖主机、网络、应用等多个层面，拿来即可直接应用于日常工作。本书历时4年打磨而成，是每一位渴望在网络安全领域精进不休的从业者不容错过的案头手册。
