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深入浅出隐私计算:技术解析与应用实践
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内容简介 这是一本能指导零基础读者快速了解并上手隐私计算技术的著作，快速实现从门到阶。 作者在金融和安全领域有10余年的技术从业经验，是港交所隐私计算项目的深度参与者，工程实战经验丰富。本书从隐私计算的安全保护技术和应用技术两个维度，深浅出地讲解了6大类隐私计算技术的工作原理、应用方法、发框架、案例实践。 全书共11章，分为4篇： 第1篇 基础概念（第1~2章） 讲述隐私计算的基础知识，为后续深讲解隐私计算原理和技术做铺垫。 第二篇 安全保护技术（第3~8章） 讲述隐私计算技术中的各项安全保护技术，包括 深讲述混淆电路、秘密共享、同态加密、零知识证明、差分隐私、可信执行环境等隐私计算安全保护技术。每一项技术都讲解了其原理、应用发框架以及实践案例。 第三篇 应用技术（第9~10章） 通过隐私保护集合交集技术、联邦学习方面的2个综合案例讲解了隐私计算安全保护技术的应用。 第四篇 展望（第11章） 介绍了隐私计算技术标准化的相关展，探讨隐私计算技术的困境和发展前景。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
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这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
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内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
数据合规:入门、实战与进阶
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本书结构清晰、体系完整，可使读者快速获得数据合规工作的全景式认知。 篇明确了企业数据合规工作的基本工作范围和避坑红线。 门篇梳理了我国及美欧的数据保护立法体系与监管情况，作为门。 阶篇介绍了企业数据合规工作的通用场景，如个保法落地、隐私政策发、账号注销、员工个人信息保护等。 高阶篇讲解企业数据合规工作中的高难复杂场景，如个性化推荐、数据共享、生物识别信息使用、出海业务的跨境传输、企业上市中的数据合规问题等，并展望了数据合规律师向数据保护官转变的跨越式发展路径和能力要求。 附录提供了一线数据合规工作的实用工具，如常用法条清单、数据本地存储的要求汇总等。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
企业级数据与AI项目成功之道
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只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
*研发:硅谷研发效能方法与实践
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本书以Facebook（Meta）等硅谷企业的研发经验为背景，结合作者17年的研发经验，讲解了如何实现个人和团队的高效研发。 全书主要从以下5个方面对硅谷的高效研发方法行了总结，提供了非常系统的指导原则和实践指南。 （1）研发效能综述 主要了讲解研发效能的定义、模型，以及研发效能度量的正确方法。希望借此帮助读者梳理出研发效能的主脉络，构建一幅清晰的知识图谱。 （2）个人高效研发实践 主要讲解如何提高个人研发效能，具体涉及深度工作、Git、命令行、VIM、工具环境集成等内容，旨在帮助读者提高技术的专精程度和持续成长。 （3）研发流程优化 主要讲解研发流程优化的基本目标和原则、代码优化、分支管理、DevOps、团队协同等，希望帮助读者深理解研发过程中的关键流程，以及流程优化的基本原则，从而能够针对自己的实际情况，找到合适的工程实践，让软件发的整个流程更加顺畅、高效。 （4）团队高效研发实践 主要讲解团队高效研发实践过程中各关键步骤的高效工程方法，内容涉及研发环境搭建、代码审查、合理处理技术债、源利弊分析、测试等，同时对研发流程及工程方法的趋势行解读，希望帮助读者掌握这些具体工程方法的正确使用。 （5）管理和文化 系统分析了硅谷研发团队的管理和文化，尤其是Facebook的工程师文化，并根据作者在国内公司的具体落地经验，给出推荐的文化引和建设方法。
Java网络编程实战
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本书全面介绍如何使用Java发网络程序，将学习使用Java的网络类库既快速又轻松地完成常见的网络编程任务。本书共11章，主要内容包括： TCP/IP协议基础、搭建Windows下的Java网络发环境、搭建Linux下的Java网络发环境、本机网络信息编程、Java多线程编程、TCP套字编程、FTP网络编程、UDP编程和即时通信系统的设计、网络服务器设计、网络性能工具IPerf的使用、IPv6编程等。 本书适用于所有Java编程人员，包括Java初学者和资深Java发人员。本书还可作为高校的Java教材以及企业的Java培训教材。
Android Jetpack开发:原理解析与应用实战
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全书共12章，首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。除此之外，还针对当下流行的Kotlin 协程和Flow行了讲解，让读者了解如何使用这些技术结合Jetpack组件写出更加优雅的代码，并演示了实战项目“出行防疫App”的实现方法。z后介绍了全新的声明式UI编程——Jetpack Compose。
面向对象的思考过程:原书第5版
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本书是一部独具特色的面向对象技术著作。书中结合代码示例生动透彻地讲述了面向对象思想的精髓，让读者真正学会以对象方式行思考。本书共15章，在结构上可以分为两部分：第壹部分包括第1~10章，探讨面向对象的基本概念，比如封装、多态、继承等；第二部分包括第11~15章，专注于将这些概念应用于一些通用的面向对象技术中，并结合了一些实用的应用程序。
GraalVM与Java静态编译:原理与应用
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本书作者是阿里静态编译研究团队的核心成员，曾任华为高级工程师，一直从事静态编译技术的研究与落地。本书得到业界多位知名专家的鼎力推荐，是深度、系统研究Java静态编译技术的鲜见资料。 阅读本书，读者可以了解Java静态编译技术的特、实现机制、优缺等，以将其应用到自己的业务实践中。 【本书分为三部分】： 第1部分（第1～4章）首先概要介绍Java编译器的演过程，然后介绍Java静态编译的基本原理、总体能力和发展前景，主要向读者说明Java静态编译技术是什么、业界主流实现方案、GraalVM结构及静态编译应用的流程。 第2部分（第5～12章）详细介绍GraalVM如何实现Java的静态编译，着重介绍如何支持现有Java特性，涵盖静态编译的总体流程、重要机制（扩展、替换、类提前初始化优化机制）、动态特性（反射和序列化）实现、跨语言编程能力等。读者可以掌握GraalVM对Java静态编译技术的具体实现原理，了解动态的Java特性是如何被静态化支持的，洞悉静态编译本质。 第3部分（第13～15章）主要关注GraalVM的实践应用，介绍如何将传统Java应用编译为二制可执行文件或静态库文件并部署上云，以及与传统的Java程序完全不同的编译调试技术。读者可以获悉静态编译实践中常见问题的解决方案，以更快拥有静态编译技术的应用实践能力。
Python广告数据挖掘与分析实战
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这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识； 第3～6章深讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。
华为HMS生态与应用开发实战
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本书共分12章内容。第1～2章，介绍HMS生态发展历程及HMS Core生态整体架构及接入机制，目的是帮助开发者了解移动应用生态发展历程、HMS发展概况和HMS Core技术架构。第3～11章，介绍Kit快速集成入手，搭建实战环境，深入讲解每个Kit的功能原理，并通过一个支撑所有Kit集成业务的场景，详解每个Kit的实战环节，以帮助开发者了解如何快速接入HMS开放的各项能力。第12章，介绍华为提供的App测试服务及华为应用市场上架过程，目的是帮助开发者快速进行应用多机型测试和上架到华为应用市场。
零代码实战:企业级应用搭建与案例详解
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深度揭秘在面对新物种、新商业、新颠覆者不断涌现的市场环境中，微软、微软、Salesforce等企业如何走出商业和产品周期的危机，如何寻找新的业务和利润增长。作者提出了一套关于产品创新、业务组合、商业执行、企业管理等系统而又完整的工具和方法论，从而帮助企业不断走向新的成功。
Serverless从入门到进阶:架构、原理与实践
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-本书的核心思想是，企业要想长久且健康地存活，需要正确理解自己的客户、产品和销售方式，在不同发展阶段，选择适合自己的会计利润、经济利润或现金利润作为战略目标。 本书从理论与实践双重维度，深度剖析一家公司在不同发展阶段该如何去做正确的经营性思考，如何从战略上设计公司的长期发展规划和目标，从哪些角度管理可以让公司的日常运行和工作更轻松。作者邀请了15家企业，从12个利润创造视角，分享利润创造过程。这15家企业在其所属行业处于冠军位置，它们靠严谨的利润思维，实现了商业上的成功。
Koa开发:入门、进阶与实战
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这是一本能指导你零基础掌握Koa完整知识体系并深理解Node.js难的著作，将带领你在成为全栈工程师的道路上迈出坚实的一步。 本书作者是字节跳动抖音电商团队的前端架构师，曾利用Koa和Node.js等技术从零发过一款可对标Egg的BFF框架，并在生产环境中能支撑上千个线上服务，在Koa和Node.js方面积累了丰富的经验。 这本书以门、阶、实战为学习曲线，从基本用法、底层实现、常见场景解决方案、难和重等等角度对Koa和Node.js行了详细的讲解。 主要包括如下如下知识： （1）Koa的基本概念和完整用法，构建完整的Koa知识体系； （2）Koa的源码实现和底层原理分析； （3）Koa在实际业务中遇到的问题及其解决方案； （4）从零搭建一个企业级BFF框架； （5）BFF框架的架构设计、工程建设以及常见业务场景的解决方案； （6）Node.js中比较常见但难以理解的概念和知识； （7）Node.js底层架构解析。 全书有大量实例和代码，能帮助读者在实践中迅速从新人成长为高手。
云边协同大数据技术与应用
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本书以云边协同技术的发展历程为线索，介绍云边协同技术体系，具体内容组织如下。 第1章以云边协同技术为线索，首先介绍云计算与边缘计算的发展历程，然后梳理云边协同技术的发展，并详细介绍云边协同数据处理系统发展过程中的驱动因素，以及数据处理在云边协同架构下的模式演化和未来的复杂应用的潜在计算模式。 第2章详细介绍云边协同环境下的数据预处理技术，对云边协同环境下需要处理的数据具有的多样性、异构性、限制性、稳定性和高吞吐等特做了介绍，然后对数据清理、集成、归约等预处理技术以及典型批流融合处理架构和系统行详细介绍，后展示了典型技术案例SlimML。 第3章具体介绍边缘智能技术，包括边缘训练前沿技术（如通信销优化、梯度计算优化等）和边缘推断前沿技术（如模型压缩、模型分割、多模型并行、多模型流水线等）。 第4章着重介绍物联网与边缘智能数据安全隐私，从数据安全与隐私技术的起源和发展讲起，对云边协同环境下的数据安全挑战行总结，后详细介绍实现数据安全与隐私保护的差分隐私技术、安全多方计算技术、同态加密技术和区块技术，并展望了未来的数据安全与隐私保护技术。 第5章从实际的云边协同应用出发，详细介绍视频、工业互联网和智慧城市场景中的典型云边协同技术及其面临的挑战。 本书的读者对象主要包括大数据应用发人员、大数据运维工程师、高校和研究院大数据方向师生以及源软件爱好者。
内容平台:产品运营方案与实践
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随着微信公众号、今日头条和抖音等内容平台的崛起，内容在生活中扮演着越来越重要的角色，相关从业人员爆炸式增长。但是市面上缺乏系统性介绍内容平台产品运营方面的资料，以致大家都在“摸着石头过河”。本书以提升读者在内容平台方面的技能和加强对这个行业的理解为目标，系统性地介绍平台产品运营的工作框架和具体的工作细节，阐明如何*优化用户体验。本书首先概括性地勾勒出平台的工作框架，帮助读者建立起科学的认知。随后分别阐述平台四要素——内容池、内容分发、用户增长和商业化，顺着搭建平台的方向，一步一步地深入工作细节。*后关注平台和行业的发展，带领读者拓宽视野，展望未来。本书的讲述深入浅出，哪怕是内容平台运营的门外汉也能跟随本书从零搭建起一个完整的平台，快速上手相关工作。此外，平台专家可以从本书中找到优化平台产品体验的灵感，在面对具体问题时获得有针对性的建议。
机器学习入门:Python语言实现
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本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
