编译器设计实战:基于Python的增量式设计
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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。
Blender权威指南
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Blender是全球首款源3D制作软件,也是成功和受欢迎的3D动画制作软件之一。本书是全球首本中文Blender著作,由国内资深Blender专家、Blender世界杯艺术挑战赛冠军亲自执笔,Blender之父亲自作序推荐,国内权威的Blender中文社区BlenderCN官方推荐教程。 《Blender权威指南》内容系统而全面,详尽地讲述了Blender的各种功能和特性,并一步一步地讲解了它们的使用方法,可操作性极强;技术新颖,基于*版的Blender撰写;实战性强,书中不仅设计了大量精巧的小案例,以及详细介绍了这些案例的实现过程,而且还包含4个工程性的大案例。本书不仅能满足你全面而系统地学习Blender理论知识的需求,还能满足你需要充分实践的需求。 全书分为三个部分:基础篇以全球20位*Blender艺术家自述学习和使用Blender的经验篇,全面地介绍了Blender的基本功能及其操作方法,包括Blender的安装与配置、基本的操作与界面、建模、修改器、灯光、材质与贴图、渲染等内容;高级篇讲解了Blender的一些高级特性和扩展用法,包括动画工具、物理特效与仿真、后期合成、Python脚本扩展和游戏引擎等重要内容;实例篇以迭代的方式介绍了汽车建模与机械绑定、角色模型制作、室内效果图应用和角色动画等4个经典的工程性案例的制作方法与过程,极具实践指导意义。 无论你是有经验的Blender用户,还是还没有经验的Blender爱好者,无论你是CG和3D动画爱好者/艺术家,还是2D平面艺术家,本书不仅能帮助你掌握基本的专业技能,熟悉项目工作的流程,还能激活你的创作设计灵感,积累实战经验技巧,终实现你的数字艺术梦想。
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。
Django实战:Python Web典型模块与项目开发
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本书结合样例,介绍 Django 的基础知识、主要模块的发以及权限管理等高级内容,并且通过图书管理系统、博客系统、车费管理系统 3 个项目的发实战,使读者既能掌握 Django 的重要发技术,又能对这些知识在项目中的综合应用有深了解。 本书共有 16 章,分为 3 个篇章,准备篇介绍了 Web 框架以及 Django 的基本知识;门篇详细讲解了路由系统、模板系统等5 个主要模块的发过程,并通过图书管理系统和博客系统的发综合应用这些知识;阶篇介绍了 AJAX、中间件、权限管理等内容,并完成了车费管理系统的项目发。 本书讲解详细,内容通俗易懂,案例丰富,适合 Python 阶读者或 Django 发门读者阅读,也可以作为 Web 发人员或编程爱好者的自学参考。
Python电商数据分析实战
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内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书,又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先,本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切,注重对数据分析思维和技能的培养,详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法,可覆盖80%以上的数据分析应用场景,为数据分析师下坚实基础。然后,本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托,通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法,理论与案例深度融合。本书以实用为本,聚焦重,Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%,本书去繁就简,只专注于能解决大部分问题的重模块。本书以实战制胜,案例牵引,从表层直观地看,这些案例能解决各种电商业务问题;从深层仔细地分析,作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧,手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以,如果你是关注电商业务的数据分析师,本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案,可照搬使用;如果你是一位没有任何数据分析基础的小白,这本书更加适合你,不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法,而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
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。
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
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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。
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。
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。
数据资产入表与数据交易合规指南
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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。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
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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。
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!
TDD全视角:认知、实践、工程化与AI融合
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本书由中兴通讯资深专家执笔,融合多年的一线项目经验,全面讲解TDD的基础理论、实践操作、工程化推广路径与未来发展方向。内容覆盖广泛、体系完整,既是发者个人成长的实用工具书,也是团队与企业推TDD落地的权威参考。 本书主要内容如下: 认知篇(第1~2章):详细介绍TDD的历史背景、核心原则和要,以及本质,并且通过第一性原理探讨 TDD 的真正价值和作用,帮助读者建立全面的TDD认知。 实践篇(第3~9章):围绕TDD的实施流程和方法展,从正确的操作步骤、用例拆分与Todolist设计,到黑盒/白盒测试、测试分层、测试数据管理及测试替身技术(如Fake和Mock),提供了丰富的实践经验和应对策略。同时,本篇以“DD 送货”项目为案例,展示了TDD在微服务架构下的实践全景图。 工程化篇(第10~11章):探讨如何推动TDD在大型组织中的规模化落地,包括TDD规模化落地的价值、难和方案,提出了一系列最佳实践和成熟度评估方法,帮助企业实现TDD的长期稳定运作。 拓展篇(第12~13章):聚焦于大模型对软件发的深远影响,分析大模型如何改变软件工程范式,以及程序员如何拥抱AI技术。本篇还探讨了大模型辅助TDD发的“双轮驱动”模式,并详细介绍了相关的Prompt技巧、模板及AutoTDD工具的技术架构和实践应用。
AI Agent开发实战:从基础原理到企业级应用
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这是一本案例驱动的AI Agent发指南,提供丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践,帮助读者迅速掌握Agent发的主流模式和完整流程,满足现实的业务场景需求,符合用户的真实诉求。 本书分为8章,共3篇,全面阐述Agent的表现类型、技术体系、发模式和落地案例,具体内容如下: (1)AI Agent基础篇(第1、2章) 介绍AI Agent的基本概念和发模式,引出AI Agent的技术体系和实现方式,并以最常见的OpenAI LLM为例,演示从零构建一个AI Agent的过程,提供OpenAI Swarm框架的使用方式和案例。 (2)AI Agent实现篇(第3~5章) 介绍AI Agent的典型实现模式,包括通用型的ReAct Agent和Plan-and-Execute Agent、集成RAG技术的知识型Agent,以及整合图像和音频处理技术的多模态Agent,并在实现过程中引LangChain和LlamaIndex这些常用框架。 (3)AI Agent应用篇(第6~8章) 从实际需求出发,全面介绍构建企业级AI Agent所需的各项工程化技术。同时,引多Agent系统应对复杂场景,并采用LlamaIndex、AutoGen、LangGraph等主流框架完成多个实战案例,从而详细阐述多Agent系统的设计发过程以及相应的技术组件以及实现技巧。
编译器设计实战:基于Racket的增量式设计
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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。
机器人智能视觉感知与深度学习应用
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主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用,从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究,并深度结合了当前国内外最新研究热,为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。
Proxmox VE部署与管理指南
¥53.00
这是一本讲解如何在真实环境中部署、使用和管理Proxmox VE的实战性著作。作者采用全真物理环境,融合自己丰富的工程实践经验,提供大量操作步骤,手把手教你从零基础掌握Proxmox VE。 通过阅读本书,你将: ?了解什么是源Proxmox VE ?掌握Proxmox VE在企业生产环境中部署 ?掌握Proxmox VE存储配置 ?掌握Proxmox VE网络配置 ?掌握Proxmox VE虚拟机、容器配置 ?掌握Proxmox VE高级特性使用 ?掌握Proxmox VE备份与恢复 ?掌握Proxmox VE系统管理
Python金融风控策略实践
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全书讲述风控策略的分析与挖掘,主要内容包括3部分:1,风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等;2,结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标,行风控策略分析和挖掘实践;3,风控策略涉及的系统以及系统实现等,通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读,也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。

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