*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。
精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长
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内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策(管理)和业务增长(经营)的著作,提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验,而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式,从数据层面完整剖析了其商业路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程,能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章,分为三个部分。第一部分 面向北极星指标(第1~4章) 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标,旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标,并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析(第5-10章)总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式,完整展现了不同业务形态(免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等)的商业路、商业数据模型和分析逻辑,使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平,帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析(第11-17章)阐述了完整业务路中涉及的关键业务模块(业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等),以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法,能够有效指导业务深度优化,使关键指标达到目标或超出预期,赋能业务增长。
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。
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。
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。
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。
Linux使用和管理指南:从云原生到可观测性
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本书主要以结构化方法介绍如何在发或操作中使用Linux。本书还提供了使用这个源操作系统改工作流程的技巧,并讲解了如何获得现代终端、shell和命令的实际操作经验,如何使用Linux网络,如何管理工作负载,如何实现现代Linux可观测性。本书还讲述了如何使用容器、systemd、现代文件系统以及诸如Flatcar和Bottlerocket等不可变发行版以现代方式运行Linux应用程序。本书适合发人员、软件架构师和站可靠性工程师阅读。
Proxmox VE部署与管理指南
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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
可信计算3.0工程初步(第二版)
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可信计算3.0是我国首 创的新一代安全计算模式,对我国信息安全的发展有着革命性影响。本书是关于可信计算3.0的专著,主要聚焦于可信计算的工程实现,以指导可信计算3.0的工程应用和推广。本书介绍了可信计算3.0的理念、基本概念和核心框架,依托北京工业大学可信计算重实验室自主发的可信计算3.0架构原型,展讨论了可信计算密码服务、节可信环境、可信网络连的工程实现方法,介绍了可信3.0在密码、节安全、网络安全方面的创新技术,提供了多个源的工程实例,并展望了可信计算3.0在云计算、物联网、大数据等场合的技术应用前景。 本书可作为高等院校信息安全专业本科生和研究生的参考教材,也可作为信息安全领域研究人员的参考书。
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。
精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
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本书从Veeam的基础知识始,首先介绍Veeam Backup & Replication的安装、实践和优化,讨论如何运用3-2-1-1-0规则来保护数据,如何创建备份服务器、备份代理、存储库等,还对Veeam 11中新增的强大功能――CDP行了探讨。下来,本书深介绍了不可变性(亦称强化的存储库)并讨论其创建方法和实践。本书末尾还讨论了新增的Linux客户端代理,以及相关高级主题,如扩展的对象存储支持、Veeam ONE功能改和Veeam Orchestrator。 阅读完本书,你将全面掌握部署实施Veeam Backup & Replication的方法,以确保信息系统的数据安全,并实现灾难恢复。
供应链安全与治理:基于关键信息基础设施信息系统的实践
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本书以关键信息基础设施信息系统为研究的切入点,深入探讨了该领域供应链安全和治理的相关理论和实践,旨在帮助读者更好地理解和应对供应链风险和挑战。本书从关键信息基础设施信息系统的供应链安全基础、供应链安全治理现状及方法、供应链安全威胁分析、供应链安全风险识别、供应链安全评估方法、供应链自主可控性分析、供应链安全典型案例分析和供应链安全治理思路的完善等方面进行了深入阐述。对于供应链管理人员、企业高管、信息技术专业人员、政府官员以及相关领域的研究者和学生来说,本书是一本有价值的参考书。
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原生架构落地指南
¥53.00
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。
数据架构知识体系指南
¥53.00
本书是微软资深架构师James Serra的实战力作,以厂商中立视角系统梳理数据架构的演进脉络与核心方案。全书涵盖关系数据仓库、数据湖、现代数据仓库、数据编织、数据湖仓、数据网格六大主流架构,深入解析每种架构的设计原理、适用场景、优缺点、实施成本与技术细节,同时穿插架构设计会议实操、项目成败关键、团队组织等实战内容。书中破除行业技术神话,强调人员协作与流程优化对项目的决定性作用,既为数据架构师、开发者提供科学选型指南,也为管理者提供组织与战略参考,兼具理论深度与实操价值,助力不同规模企业精准匹配数据架构,释放数据价值。
新一代人工智能:从深度学习到大模型
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本书注重对新一代人工智能相关理论和技术行深的原理讲解,共计19 章,囊括了深度学习的基础理论、深度学习的优化问题、各种卷积操作、损失函数、经典的卷积神经网络结构、目标识别和度量学习算法、深度学习目标检测技术、图像分割算法、生成对抗网络、蒸馏学习、长尾学习技术、图像增广技术,以及大模型相关的Transformer技术、预训练技术、大语言模型、视觉-语言模型及视觉大模型等技术。 本书既可作为高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的教材,也可作为人工智能领域的科研人员、业界人士、高校教师和爱好者的参考书,以系统掌握新一代人工智能的相关理论和技术。
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数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。 (1)基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 (2)实战篇(第6~12章),重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇(第13章),围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台,先介绍了平台每个模块的功能,再以航空公司客户价值分析案例为例,介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程,展示平台去编程化、流程化的特。
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。
*前端:Web*编程与优化实践
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这不是一本单纯讲解前端编程技巧的书,而是一本注重思想提升和内功修炼的书。 全书以问题为导向,精选了前端发中的34个疑难问题,从分析问题的原因手,逐步给出解决方案,并分析各种方案的优劣,*后针对每个问题总结出高效编程的*实践和各种性能优化的方法。 全书共7章,内容从逻辑上大致可以分为两大类: *类,偏向实践,围绕HTML、CSS、JavaScript等传统前端技术,以及PWA等新兴前端技术,讲解如何行HTML优化、CSS优化、JavaScript优化、页面优化等,以此帮助前端工程师们提升高效编程和应用优化的能力。 第二类,注重基础,讲解了前端工程师必须掌握的数据处理、网络协议、文件操作、测试等基础性的发技,目的是帮助前端工程师们修炼内功,下扎实的基础。 希望通过本书,不仅能帮助前端工程师们夯实基础,而且还能写出简洁、优美的代码,为应用带来良好的用户体验。
Dreamweaver CS3中文版从入门到精通(试读本)
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Dreamweaver CS3是Adobe公司*推出的网页设计制作软件。本书通过深浅出的讲解,介绍了Dreamweaver CS3的基础知识和操作、页面设计的工具和方法以及简单的ASP动态页面的编程。本书在介绍Dreamweaver CS3技术的同时,还提供了大量精彩的实例让读者边学边练。 本书适合网站制作人员、网页设计人员、多媒体发人员使用。

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