AI原生架构落地指南
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这是一本面向架构师、程序员与智能化转型从业者的AI原生企业架构落地指南,聚焦“如何将AI深度融入企业现有架构”这一核心命题,以业务、应用、数据与技术架构四大维度为骨架,提供从理论框架到可复制工程方案的完整路径,助力企业打造可信、可持续演进的数智化转型底座。 阅读本书,你将收获: ●一套完整的AI原生企业架构理论体系,打通“业务→应用→数据→技术”脉络。 ●4种业务架构设计范式与金融领域落地案例,提供可复用的范式。 ●AOA架构五级能力模型与“飞行号”落地模型,摆脱智能体架构工程落地困境。 ●三层数据体系构建方法,掌握DataToken本体方法论,打通语义壁垒。 ●四大技术架构挑战的解决框架,构建安全、可观测、可评估、可控的技术底座。 ●大量已落地的真实案例,提供从金融领域战略到战术的完整实施路径。
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。
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。
人工智能70年:从达特茅斯会议到大模型时代
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内容简介 这是一本写给所有人的人工智能科普书,它用通俗的语言呈现了人工智能从被提出到当下这个大模型时代70年的发展历程,其中包括与人工智能相关的里程碑事件、传奇人物、传奇故事、具有代表性的技术和产品……本书不仅会让你置身于人工智能风起云涌的70年历史中,亲身体会人工智能从万众瞩目到被“冷宫”,然后从逆势而起到再度沉沦,终成璀璨明星的曲折命运,还会让你在看过所有传奇之后,能跟随作者的思路思考人工智能的发展逻辑,看透过去,领悟出永远不变的“底层逻辑”,并用其应对充满不确定性的未来。 为什么达特茅斯会议会带来人工智能黄金10年? 为什么人工智能会经历两次寒冬? 为什么“深度学习之父”却会摘取诺贝尔物理学奖的桂冠? 为什么生成式人工智能与大模型的横空出事是时代发展的必然? 为什么我国能在这一波人工智能大潮中迎头赶上并大放异彩? …… 对于这些重要且有趣的问题,你都会直在本书中找到答案,而类似于“人工智能到底是不是潘多拉魔盒”“大模型时代个人和企业的发展方向”“未来我们如何与智能机器和谐共生”等问题,就需要大家在理解本书的思路后,寻找属于自己的答案了。 下面就请翻这本书,通往人工智能世界的大门,去寻找自己的答案吧!
一本书读懂边缘计算 第2版
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本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章,介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景,介绍了边缘计算行业组成和生态现状,*后通过业界专家的视角,分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望,深浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面,覆盖当前技术前沿,用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
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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。
企业架构决策:战略框架与实施指南
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本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构,探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出,企业架构需融合业务战略、流程与技术,以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员,包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展,涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面,还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外,介绍了评估框架与决策制定框架,助力组织评估现状、制定战略,以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案,提升组织效率与创新能力。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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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。
MCP极简入门
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内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP,从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式,从基础知识、工作原理、服务架构和应用发等多个角度对MCP行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础,也能充分了解并简单使用MCP,从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分: 第一部分 MCP基础认知(第1、2章) 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等,让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践(第3、4章) 手把手指导读者建立本地MCP主机,从Hello World示例到工具扩展,帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务发与应用(第5~12章) 深讲解了MCP服务器的发,工具方面,涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架;应用场景方面,覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外,还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂,以帮助读者快速门,所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节,用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程,真正做到“快速上手”。
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。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
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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。
云数据湖:构建健壮的云数据架构
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本书详细介绍了可用于数据处理的表格格式、云产品、框架、存储层,以及如何将这些内容组合在一起,以获得适合自己需求的高性能解决方案。作者在书中提供的决策框架将帮助你明智地决定选择哪种数据湖。本书是大数据领域每个人的书。阅读本书后,你将了解构建云数据湖所需的所有基础知识,并能够以多种方式应用这些知识。本书主要面向数据架构师、数据发人员和数据运维专业人员,他们希望广泛地了解设置和运营云数据湖的各个方面。
机密计算:原理与技术
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本书系统介绍了机密计算的概念,总结了各类主流TEE硬件通用设计,帮助读者理解TEE硬件的工作原理。本书围绕安全模型、生命周期、证明模型、攻方法和防范策略,系统介绍了TEE的设计原则和使用方法,并以业界常用的x86、ARM以及RISC-V架构提供的TEE为例,分析了硬件TEE的实现方法,帮助读者理解不同实现的利弊。全书分为三个部分,首先介绍机密计算的基础知识,包括隐私计算的概述和机密计算的定义、分类等;第二部分介绍机密计算中的TEE,主要内容包括机密计算模型、TEE的生命周期、TEE的证明模型、TEE的可选功能、机密计算的软件发、TEE的攻与防范;第三部分介绍机密计算中的TEE-IO,主要内容包括TEE-IO模型、TEE-IO的生命周期、TEE-IO的证明模型、TEE-IO机密计算的软件发、TEE-IO的攻和防范。本书体系清晰,内容先,适合从事机密计算相关研究和技术发工作的人员阅读,也适合作为高校学生的拓展读物。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
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随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起,传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及?如何让你的品牌成为AI*的推荐对象?本书是一本系统论述AIO(AI 优化)与GEO(生成式引擎优化)的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例,从AI搜索的底层架构出发,深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化,更提供了针对不同行业(电商、SaaS、本地服务等)的落地策略,助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书,你将学会用GEO轻松解决以下问题: (1)企业主和创业者担心AI抢走流量,不知道如何应对?AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧,让你从传统SEO平滑过渡到GEO,抢占AI红利窗口期; (2)营销从业者发现传统SEO效果下滑,急需新方法?ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧,让你的内容被AI优先理解和引用,流量成本大幅降低; (3)跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战?多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧,一次内容优化触达多区域市场,品牌全球曝光率提升数倍; (4)SaaS和软件企业专业术语复杂,AI难以理解?技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧,让技术内容成为AI信赖的信源,专业客户咨询量暴增; (5)本地生活服务企业依赖地理位置,如何被AI推荐?POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧,提升区域AI推荐率,到店咨询量数倍增长; (6)品牌方担心负面信息被AI引用,影响声誉?舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧,建立AI时代的数字信任资产,负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构,每章都配有真实案例分析和行动清单,把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论,只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒,即便没有技术背景,也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
移动机器人自主导航技术
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本书以移动机器人自主导航系统研究中的定位、感知和规划技术作为研究内容,总结了移动机器人自主导航技术的研究现状,阐述了移动机器人运动学模型、移动机器人同步定位与建图、移动机器人任务规划、移动机器人路径规划,给出了移动机器人运动规划与控制方法,提供了移动机器人自主导航系统开发案例,突出了理论性和实用性。
AI辅助芯片制造:算法与工程化落地
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本书是一部系统解析AI技术赋能半导体制造的专业指南,*打通了从案例分析到工程落地的全链路。立足中国芯片产业的现实困境,全书紧扣“产业难题”与“AI落地”两大核心脉络,为半导体研发工程师及算法工程师等从业者,清晰勾勒出AI赋能半导体制造的产业全景与工程实践路径。 阅读本书,你将收获: 解析AI算法体系与极简入门案例,助你快速厘清繁杂的AI算法、核心特性、应用场景及主流工具,建立清晰全景认知。 掌握AI算法在晶圆大数据应用、光刻、刻蚀、量测、检测、材料预测六大制造场景的工程化应用方法。 学会在半导体真实场景中选择、构建和优化AI模型,实现从数据处理到部署落地的全流程贯通。 了解传统工艺方法与AI方法的边界,具备在实际项目中理性组合技术路线的能力。 掌握视觉大模型、图神经网络、RAG、边缘AI等前沿技术在制造场景的落地思路。 建立“AI赋能半导体研发”的系统认知,助力中国半导体产业在先进制程方向取得突破。 本书适合的读者群体:半导体研发工程师、有意进入半导体行业的算法工程师、集成电路相关专业高校师生,以及半导体设备、材料、运维领域的技术人员。
RAG实践权威指南:构建精准、*大模型之道
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本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写,旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战,涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术,并深讲解三大落地优化技术,以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础,帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践,帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节,帮助读者掌握阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化,全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术,加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术,提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体,以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强,展望RAG技术未来应用的方向。
硅谷Python工程师面试指南:数据结构、算法与系统设计
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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。
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。
*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。
Go微服务实战
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本书针对Go语言行微服务发做了全面细致的介绍,书中内容包括四大部分。 第①部分为Go语言基础(第1~7章),包括Go语言基础语法、Go语言基本特性和Go语言实战项目等内容。 第②部分为Go语言阶(第8~10章),主要介绍Go语言的并发编程阶、Go语言Web编程以及综合实战。 第③部分为微服务理论(第11~18章),包括微服务模式的理论基础、微服务的程间通信、微服务的分布式事务管理、领域驱动设计(DDD)、微服务测试、Docker及ES-CQRS策略。其中,微服务程间通信重介绍了gRPC,ES-CQRS策略部分给出了Go语言的实现。 第④部分为微服务实战(第19~22章),这一部分通过实战项目讲解了微服务的生产环境、日志和监控、持续部署等内容。 书中每一部分都提供了示例代码或实战项目,供读者边学习边动手实践,尽量做到让有Go语言基础的人尽快了解、掌握微服务模式。

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