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DevSecOps企业级实践:理念、技术与案例
￥51.07
DevSecOps 在 DevOps 的基础上融安全底线思维，是软件工程领域的前沿理论。本书系统地阐述企业实践 DevSecOps 所需的理论、技术和方法，首先从软件工程发展趋势，尤其是敏捷、DevOps 等领域的发展趋势出发，结合 DevOps best实践、DevSecOps 相关报告和标准，循序渐地阐述 DevSecOps 理念；然后解读 DevSecOps best实践，根据 DevSecOps best实践涉及的重阶段和相关技术讲解平台设计与工具应用，并结合源、云原生等领域的流行工具介绍 DevSecOps 工具及平台建设方法；最后以作者的实战经验和业界的实践案例介绍 DevSecOps 的实施方法。
数据素养
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本书旨在帮助读者一步理解数据在社会中的角色和作用，并帮助个人和组织提高他们的数据素养。 本书分为三大部分。第一部分首先讲解什么是数据和数据素养，随后概述大众数据素养的现状，表达了对于数据素养缺失的担忧，并给出提高大众数据素养的具体需求内容。第二部分介绍一个数字公民框架，针对移动数据传播者、成人数据传播者、知识工作者、数据教师和数据专家分别给出具体的数据知识。第三部分介绍如何培养具备数据素养的组织，并给出提升组织数据素养的十二步法。 本书适合所有与数据交道的读者阅读，尤其是那些希望提升个人或组织的数据素养的读者，包括普通的个人、数据管理者、组织管理者、数据科学家等。
开发者关系实践指南
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本书是关于发者关系的实践指南，书中呈现了那些奋战在发者营销一线的专家的非凡见解。在本书中，许多公司的发者营销和发者关系的主要实践者分享了他们的知识、经验和实战案例，如微软 Azure 发者营销总监 Cliff Simpkins、Facebook 发者营销主管Desiree Motamedi、谷歌发者关系主管 Dirk Primbs 等。他们以发者为中心，从邮件营销、社区营销、造发者营销计划、构建发者关系、面向发者重新定位品牌等方面，通过具体实例，阐述了发者营销和构建发者关系的重要性，及其战略战术和方法措施。不管你是发者关系领域中久经沙场的老将还是刚刚起步的新手，都会发现这些内容是非常有见地的。 本书适合从事发者关系、发者营销等相关工作的人员阅读参考。
国产基础软件集群平台技术与应用
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本书是国产基础软件集群的实操指南，在揭示国产基础软件集群平台本质的基础上，对国产基础软件集群行分类介绍，按照操作系统、数据库、中间件的顺序，分别对银河麒麟高可用集群软件、达梦数据共享集群、神通数据库共享存储集群、东方通中间件应用服务器集群的概念和特等行了介绍，并解析了这些集群的架构，阐述了如何搭建这些集群。最后，本书从实践应用出发，列出了几个重行业的部署实践指南，帮助读者加深对内容的理解，做到学以致用。 本书适合对基础软件行业感兴趣、想了解国产基础软件的人士，以及基础软件相关行业的从业者。
华为云计算实战指南
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本书针对华为云计算系统（FusionCompute 8.0）在生产环境中的实际应用，分9章详细介绍如何在生产环境中部署、使用FusionCompute 8.0。全书以实战操作为主，以理论讲解为辅，通过搭建物理环境，介绍如何部署CNA、VRM，创建、使用虚拟机，以及部署高级特性等操作。通过学习本书，读者应该可以快速提高自己的实际动手能力。 本书内容通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适合 FusionCompute 平台的管理人员学习，也可以作为华为HCIA云计算课程的参考教材。
Airflow实战
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本书由浅深地介绍了如何快速搭建Airflow集群，包括不同操作系统的快速搭建方法、Airflow的安装方法、Airflow集群的部署方法、Airflow中的核心概念和其他重要概念、Airflow的架构和组件、Airflow的系统管理、实践经验以及其他常见的调度系统。附录提供了Docker和Kubernetes的简介。此外，本书还提供了在生产环境中使用Airflow的诸多实践与经验，无论是对研发工程师创建工作流、排查工作流问题，还是对运维工程师维护集群运转、优化集群性能，都有极其重要的借鉴价值。 本书图文并茂，理论翔实，示例丰富，适合正在使用或者即将使用Airflow作为调度系统的研发工程师、Airflow平台的运维工程师以及对Airflow感兴趣的读者阅读。
Power BI数据挖掘与可视化分析
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本书结合具体实例由浅深、从易到难地讲述了 Power BI 数据挖掘与数据分析知识的精髓。本书按知识结构分为 10 章，讲解了初识 Power BI、获取数据、数据基础操作、数据分析模型、创建报表、制作可视化图表、数据可视化分析、应收账款分析报表案例、空气质量数据分析案例、考勤与薪酬分析案例等知识。配套资源包括书中案例源文件，以及用于演示所有案例操作过程和讲解基础知识的多媒体视频。 本书适合对数据分析与可视化感兴趣的读者阅读，可作为自学或教学的参考用书。
DeepSeek极速上手 :*做事不内耗
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本书本着“不止授人予鱼，更要授人以渔”的写作宗旨，系统性地讲解了大 语言模型 DeepSeek 在人们工作、生活中的革命性应用，从技术原理到案例实践，为读者提供了全栈式的 DeepSeek 应用指南。 全书共 6 章，分别聚焦于 DeepSeek 应用的不同主题，从理论基础到实际操作，再到行业应用，为读者构建了一个完整的知识体系。第 1~2 章从技术演的角度，深浅出地介绍 DeepSeek 如何重构人机交互范式，并全面、细致讲解了 DeepSeek的基础操作，为读者快速上手 DeepSeek 下基础。第 3 章重介绍了具有独创性的六定模型，这是基于提示工程提出的 DeepSeek 提示词方法论，能帮助读者系统地掌握从简单到复杂的 AI 交互技巧。第 4 章介绍了与 DeepSeek 的深度交互方法，这是基于推理机制、用户意图理解机制、情感交互机制、记忆机制、幻觉机制等DeepSeek“思维本质”的交互方法，能帮助读者一步提升与 DeepSeek 对话的能力。第 5 章介绍了 DeepSeek 与其他 AI 工具的融合应用，包括生成图像、视频、音乐、流程图、PPT，以及信息处理、搭建智能体、管理知识库和信息检索等。第 6章主要面向十大应用领域提供应用模板与范例。 本书可作为对 DeepSeek 感兴趣的新手用户的快速门教程，也可作为阶用 户提升效率与挖掘潜力的速查手册，还可作为各行业人士寻找 DeepSeek 应用灵感与提升效能的参考书。
产品经理方法论——构建完整的产品知识体系
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本书系统地介绍了产品经理需要掌握的知识，包括产品的基本概念、撰写产品文档的方法、绘制流程图的方法、绘制产品原型图的方法、研究和分析用户的方法、管理需求的方法、设计产品的方法、分析数据的方法、理解技术的思路、管理项目的方法、产品设计实践、产品学习方法等。 本书适合产品经理或想要成为产品经理的读者阅读。
深入浅出人工智能——原理、技术与应用
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本书旨在帮助读者从零始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。 本书共10章，首先是人工智能概述，着深浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。 本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材或辅导书。
Spring核心技术和案例实战
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本书主要介绍基于Spring框架构架企业级应用程序的技术体系和工程实践。全书从Spring概述、Spring Boot、Spring Cloud和响应式Spring等4个方面由浅深地介绍了Spring。本书首先介绍了Spring框架的基础概念，然后介绍了Spring Boot的核心功能特性，着介绍了用于构建主流微服务架构的Spring Cloud，后讲解了响应式编程技术。本书通过3个完整的案例来系统展示具体的实现过程。 本书面向广大服务端发人员，读者不需要有很高的技术水平，也不限于特定的发语言，但熟悉Java EE常用技术并掌握一定的系统设计基本概念有助于更好地理解书中的内容。同时，本书也适合对Spring框架有兴趣的发人员阅读，希望本书能为读者的日常学习和发工作带来启发与帮助。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读，也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深的理解。
深入理解Prometheus监控系统
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本书按照监控数据的采集和加工流程的顺序，深剖析 Prometheus 监控系统的主要模块，旨在帮助读者理解 Prometheus 监控系统的底层工作机制。本书主要内容包括监控数据来源模块、监控目标发现模块、监控数据采集模块、监控数据存储与读写模块、监控数据查询语言、监控数据计算与告警模块、Web模块，以及警报管理系统等。通过对主要模块的学习，读者可以了解 Prometheus 监控系统是如何充分利用并发能力和 Go 语言的关键特性来应对动态变化的云环境的。 本书适合已经对 Prometheus 有初步了解的读者，也适合想要一步探究其内部工作机制的运维工程师、软件设计人员及软件发工程师阅读。
终结操作系统越权攻击:授权体系构建详解
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针对操作系统的越权攻就是攻者利用CPU、操作系统中存在的不符合构建准则的设计错误，使访问行为与授权不一致。 操作系统中存在不符合构建准则的设计是越权攻成功的必要条件，本书的思路就是研究并构建可精确定义的正确授权准则。对符合构建准则的操作系统发起越权攻时，操作系统缺少越权攻成功的必要条件，越权攻无法完成，针对操作系统的越权攻被彻底解决。 作者结合C语言、汇编语言、体系结构、运行时结构、操作系统原理、攻原理等基础知识，阐明如何构建正确授权准则，杜绝操作系统越权攻。 本书适合操作系统、编译及系统软件、芯片设计和信息安全等领域研究人员、工程技术人员阅读，也适合计算机等信息类专业研究生及高年级本科生参考。
云原生测试实战
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本书用通俗易懂的语言介绍云原生理论基础，用丰富的实际案例还原云原生测试场景，是一本专注于讲述云原生测试的实战图书。本书共 9 章，第 1 章至第 3 章主要介绍云原生基础，包括云原生的概念和相关测试挑战，Docker 的核心能力和测试场景，Kubernetes 的集群搭建、常用对象和定制化发等内容；第 4 章至第 6 章主要介绍云原生测试场景，包括在 Kubernetes 中实施混沌工程、性能测试、稳定性测试，使用 Prometheus搭建监控系统等内容；第 7 章至第 9 章主要介绍云原生与其他领域的结合，包括边缘计算、CI/CD 和大数据技术与 Kubernetes 结合的测试场景及对应的测试方案。
拥抱AIGC
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本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生成新数据；着展示如何用 ChatGPT 提高营销、科研和软件发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改提示设计从与 ChatGPT 的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用 OpenAI 模型。 通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概念，以及如何通过有效的提示设计增加ChatGPT的价值，如何基于Python语言构建和部署生成式人工智能系统，如何利用 Azure OpenAI 服务实现企业级应用。 本书适合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人阅读，包括但不限于商务人士、数据科学家、软件发人员、营销人员和科研人员。
智能物联安防视频技术基础与应用
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本书深浅出地介绍了智能物联安防的相关知识，内容涵盖智能物联安防基础、音视频基础、网络摄像机、网络传输技术、视频存储技术、视频大屏系统、安防云、人工智能安防、视频监控综合管理系统软件、安防安全、物联网与安防监控，以及安防监控工程规范等多个方面。此外，本书探讨了当前热门的物联网与安防监控整合应用，并展望了智能物联未来的发展方向。本书既有理论深度，又有实践应用，旨在帮助读者全面了解智能物联安防领域的动态和技术展，为相关从业者提供有益的参考和指导。 本书内容丰富，案例翔实，适合高等院校相关专业的师生、视频监控系统从业者、安防行业从业者、设计院与政府相关部门工作人员及运维人员阅读。
大数据安全治理与防范——流量反欺诈实战
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互联网的快速发展方便用户传递和获取信息，也催生了大量线上的犯罪活动。在互联网流量中，黑灰产通过多种欺诈工具和手段来牟取暴利，包括流量前期的推广结算欺诈、注册欺诈和登录欺诈，流量中期的“薅羊毛”欺诈、刷量欺诈和引流欺诈，流量后期的电信诈骗、资源变现欺诈等。这些流量欺诈行为给互联网用户和平台方造成了巨大的利益损失，因此为了保护互联网平台健康发展和用户上网安全，必须加大对欺诈流量的打击力度。 本书主要介绍恶意流量的欺诈手段和对抗技术，分为?5?个部分，共12章。针对流量反欺诈这一领域，先讲解流量安全基础；再基于流量风险洞察，讲解典型流量欺诈手段及其危害；接着从流量数据治理层面，讲解基础数据形态、数据治理和特征工程；然后重点从设备指纹、人机验证、规则引擎、机器学习对抗、复杂网络对抗、多模态集成对抗和新型对抗等方面，讲解流量反欺诈技术；*后通过运营体系与知识情报来迭代和优化流量反欺诈方案。本书将理论与实践相结合，能帮助读者了解和掌握流量反欺诈相关知识体系，也能帮助读者培养从0到1搭建流量反欺诈体系的能力。无论是信息安全从业人员，还是有意在大数据安全方向发展的高校学生，都会在阅读中受益匪浅。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设
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随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，而行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统行全面的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书作为门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解，又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。无论是大数据、信息安全相关从业人员，还是有志于从事大数据安全方向相关工作的初学者，都会在阅读中受益匪浅。
Serverless核心技术和大规模实践
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本书着眼于 Serverless 方向，重介绍 FaaS 的架构和实现原理。本书从 Serverless 的理念和基础知识出发，介绍业内具有代表性的 Serverless 产品，而引出字节跳动函数计算产品 ByteFaaS，并介绍 ByteFaaS 的定位、特和生态，以及整体架构等；详细介绍传统 FaaS 架构，包括 FaaS 控制面、FaaS 数据面、FaaS 运行时、FaaS 触发器、FaaS 弹性伸缩等核心组件的设计与实现；阐述 FaaS 助推 PaaS 演的思路和技术实践，并延伸到 FaaS 轻量级函数与云边一体；介绍 Serverless 在字节跳动的落地实践和对 Serverless 未来的展望。
