

架构师启示录:知识模型、落地方法与思维模式
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本书由资深架构师撰写,从架构知识模型、架构落地方法和架构思维模式三大维度剖析架构师的能力模型。具体而言,本书融合TOGAF、DDD、RUP等主流架构方法论,抽象出一个具有高度普适性的架构认知框架,帮助读者轻松门,成为合格架构师。全书共10章,分为三部分。第一部分(第1章)提出一种架构认知的方法论,即架构认知框架 = 架构知识模型 架构落地方法 架构思维模式,后续章节围绕此方法论展。第二部分(第2~4章)介绍架构知识模型,该模型将大量的架构知识行分类与结构化,因为同类架构知识之间通常存在一些共性规则,可以相互借鉴。第三部分(第5~10章)介绍架构落地方法和架构思维模式。本部分提出一个标准化的端到端架构落地方法,该方法是在RUP、DDD和TOGAF等各类架构理论基础上融合而成的,以帮助读者有效应对复杂系统的设计。最后,本部分介绍了10种(5对)架构思维模式,旨在帮助架构师提升认知水平,以应对复杂系统的整体性挑战。


算法基础:打开算法之门(双色版)
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读者将理解什么是计算机算法,如何描述它们,以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供:利用计算机搜索信息的简单方式;解决各种排序问题的方法;利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法(可用于建模公路网络,任务间的依赖以及金融关系;解决字符串(例如DNA结构)问题的方法;密码学背后的基本原理;数据压缩的基础知识;以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。


AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧
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本书聚焦智能体(AI Agent)的设计方法与落地技巧,帮助非技术背景职场人士系统学习AI智能体设计。本书以“原理-工具-实战”为逻辑主线,全面解析了AI Agent的原理与设计方法。 全书通过扣子和AppBuilder这两个国内主流工具的36个实操案例,手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导,让零基础读者也能轻松上手,享受AI技术赋能的高效体验。 本书获得阿里巴巴集团副总裁高红冰、摩尔线程联合创始人李丰等行业领袖的联袂推荐,被评价为“非技术背景读者的AI人门指南”。 全书共14章,分为四个部分: 第一篇 基础原理(第1和2章) 全面且系统地介绍AI Agent的基本概念、特征、类型,以及其与大语言模型(LLM)之间的紧密联系,为读者后续的实践应用奠定坚实的理论基础。 第二篇 工具平台(第3章) 介绍5款国内独具特色的AI Agent搭建工具,它们分别是扣子、AppBuilder、阿里云百炼、智谱清言、超算智能体。这些工具各具千秋,能够满足不同读者的多样化需求。其中,前4款工具适合动手能力强、希望亲自搭建AI Agent的读者;而超算智能体则适合那些时间精力有限、希望快速上手并应用AI Agent的政企客户。 第三篇 应用实战(第4~13章) 通过扣子和AppBuilder精心设计了36个不同场景的实操案例,带领读者深领略AI Agent的实际应用魅力。这篇是本书的重中之重,详尽地阐述了每个项目的实现步骤与技巧,并提供丰富的实例与代码供读者参考借鉴。同时,为了便于广大读者的学习理解,对大量应用的工作流行了简化处理。读者在熟悉工具与工作流概念后,可自行尝试添加节、调整工作流,以亲身感受其中的变化与奥妙。 第四篇 未来展望(第14章) 深探讨AI Agent的发展瓶颈与未来发展趋势,为读者提供具有前瞻性的思考与启示。通过洞悉AI Agent的未来走向,读者可以更好地规划自己的学习与应用方向。


情感分析进阶
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本书包括五个部分:第yi部分介绍文本情感分析的研究背景、研究现状和基础技术;第二部分从内容语义理解的角度出发,介绍基于隐式表达的讽刺检测技术;第三部分从用户个性化建模的角度出发,介绍多轮对话中的情绪分析技术;第四部分介绍小样本场景下的立场检测解决方案;第五部分介绍对抗攻场景下的情感分类防御技术。


智能边缘计算
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本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术,并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分:第yi部分介绍边缘计算的基础、发展历史,以及发展趋势;第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术,包括联邦学习和微小机器学习;第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术;第四部分阐述如何基于本书中的相关技术,构建实际智能边缘应用。本书可以为边缘计算、物联网、嵌式和智能系统、机器学习与应用、网络通信等领域的科研人员和从业者提供一些前沿视野及相关理论、方法和技术支撑,如边缘系统智能能量优化、学习驱动的任务卸载与服务缓存、边缘大数据分析、软件定义边缘网络、网络切片,也可作为相关专业高年级本科生和研究生的课程教材或参考教材。


给安全工程师讲透Linux
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本书面向黑客攻、网络安全和渗透测试的初学者,通过Kali Linux系统,详细介绍使用Linux操作系统的基础知识,并获取控制Linux系统环境所需的工具和技术。 首先,你将学习如何在虚拟机上安装Kali系统,并了解Linux系统的基本概念。下来,你将触到更为广泛的Linux系统主题,比如操作文本,控制文件和目录的权限以及管理用户环境变量。然后,你将重关注基本的黑客攻概念,比如安全性和匿名性,并学习bash和Python脚本编程技巧。


3D打印建模·打印·上色实现与技巧—ZBrush篇
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《3D印建模·印·上色实现与技巧—ZBrush篇》共分为 6 章,具体内容有 3D 印基础知识、3D 印文件(三维模型数 据文件)获取方式、ZBrush 建模软件实例讲解、FDM 3D 印机操作流程实例、 DLP 光固化 3D 印机操作和模型后处理实例、FDM 3D 印模型后期处理方法。 本书配有光盘,包括模型文件及案例成品制作全过程。 《《3D印建模·印·上色实现与技巧—ZBrush篇》》适合 3D 印爱好者使用。


因果推断:基于图模型分析
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本书对因果推断相关知识行了系统、全面的介绍,为便于学习,对大多数知识都行了详细的推导说明。


实时分析实战:构建实时流处理应用和分析系统
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本书为想要设计、构建和维护实时分析应用程序的人员(包括数据工程师、架构师和技术领导者)提供了结构合理的基础知识。第1章和第2章简要介绍实时分析,并概述可以构建的实时分析应用程序的类型。第3章介绍一家虚构的比萨公司,该公司已经建立了流处理基础设施,但尚未实现任何实时分析功能。 第4~10章展示如何为这家比萨公司实现不同类型的实时分析应用程序。第11~13章介绍将应用程序投生产时的注意事项、实时分析的一些真实使用案例,以及未来几年该领域可能会出现的情况。


*产品调研:成就伟大产品的9个黄金调研原则
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本书基于作者多年产品研发经验,提出9条产品调研基本原则,并通过实际案例详细阐释每条原则和具体实践方法,帮助读者更好地理解和应用这些原则。书中强调了明确目标的重要性,并提供了一些实用的技巧来帮助调研团队确定目标;同时,也介绍了如何进行深入的用户研究,包括访谈、调查和观察等方法。此外,本书还讨论了如何利用数据来驱动决策,并提供了一些数据分析工具和技术。本书适合希望提高产品调研效率和质量的产品团队与管理人员阅读。通过遵循这些原则和实践方法,他们可以更好地理解市场需求和用户需求,从而制定更优秀的产品策略和解决方案。


分布式数据服务:事务模型、处理语言、一致性与体系结构
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随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展,计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型(Data Intensive)转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代,源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”,完成计算任务的优化技术。而今,互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容,并一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先及实用的研究及系统软件相关知识,,对分布式数据服务的其他研究也行了概述,并对其未来发展方向行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材,也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。


应用人工智能:工程方法(原书第2版)
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大多数的AI书籍主要聚焦于AI背后的理论方法,却很少关注AI应用程序的工程化。目前存在哪些AI库、框架和服务?在哪种情况下应该选择哪种库、框架和服务?如何将它们整合到一个具有良好用户体验、易于维护的AI应用程序中?如何满足功能性要求和非功能性要求,特别是高性能要求?针对上述问题,本书结合当前的新兴技术和具体实例给出了很好的答案。 本书首先介绍AI的定义以及AI的简要发展史,着介绍主要的AI方法,包括机器学习和知识表示,之后给出AI应用程序架构设计的指导原则,最后聚焦于AI的各个分领域,包括信息检索、自然语言处理及计算机视觉。书中涵盖大量应用实例,其中,虚拟博物馆实例贯穿全书。此外,本书还提供相关AI产品列表及源代码样例,方便读者快速发自己的应用。


算力经济:从超级计算到云计算
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算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车,而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展,介绍当前在算力领域的一些实践和探索,从理论到工程,帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展,从而更好地应用和发展高性能技术。


因果推断导论
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本书以构建因果推断基础知识框架,主要从Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学习、因果机器学习五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用,引领学生步充满趣味与挑战的因果推理领域。


Arm Helium技术指南:Cortex-M系列处理器的矢量运算扩展
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本书首先介绍了Helium的基本概念,包括单指令多数据(SIMD)、矢量处理、浮和定数据表示以及饱和运算等。然后,将指令集分解为几部分行详细探讨,包括流水线结构、预测和分支处理、数据处理及内存访问等。此外,还介绍了Cortex-M55等Helium核心技术的编码机制,包括编译、调试和优化。zui后,介绍了如何实现DSP和ML工作负载。


网络异常流量与行为分析
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本书首先系统地总结了网络行为分析的相关研究背景和*新展,重针对“整 体”“个体”“主机群”网络行为的研究现状行了对比和总结,分析了网络行为特征 和异常检测方法在检测率、运行效率、全面性和新型异常行为的识别能力等方面的 不足。其次,针对这些不足,结合图论、特征工程、数据挖掘以及大数据分析等技术, 以网络流量作为切,将图结构、属性以及动态变化的信息引模型中,通过对用 户行为特征的理解、分析和建模,从宏观到微观、由整体到局部,系统地研究了整体 网络行为、网络个体行为和主机群行为,定义了更为有效的网络行为特征集、异常检 测模型及其并行化算法,并行了实验和异常案例分析。


Docker+Kubernetes应用开发与快速上云
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Docker是目前*流行的容器技术之一,Kubernetes(简称k8s)是目前*流行的容器编排平台之一,本书主要围绕Docker和k8s行讲解。 本书共分为11章。前7章主要讲解Docker相关内容,从发展简史到基础概念,从市场趋势、应用场景到各环境的安装,从基础操作命令到Docker应用持续发的工作流程,从主流的编程语言实践到数据库容器化。第8~10章主要讲解Kubernetes的相关内容,从主体架构、核心概念到发、生产环境搭建以及集群故障处理,从应用部署、伸缩、回滚到应用访问,从云端理念到将应用部署到容器云服务。第11章主要讲解容器化之后的DevOps实践,从DevOps的理念到CI、CD的流程和实践,*后讲述如何使用Azure DevOps、Tencent Hub以及自建的TeamCity来完成CI/CD,并附有相关参考流程讲解。


动手学差分隐私
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本书是一本面向程序员的差分隐私书籍,主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战,描述为解决这些挑战而提出的技术,并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容,详细介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。


智能物联网与深度学习
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本书以跨界融合的视角构建了智能物联网与深度学习的知识体系,设计了“技术架构-算法演-产业赋能”三维框架,以智能物联网为经,深度学习为纬,系统梳理了从传感器数据采集到云端智能决策的全路技术栈,贯通了从基础理论到产业应用的全路认知。通过“理论推演 虚实实验 场景迁移”的螺旋式教学设计,将抽象算法具象化为可操作的行业解决方案,配备多层级实验体系与行业案例库,实现了学术前沿性与工程实用性的有机平衡。内容既涵盖联邦学习、数字孪生等尖端领域,又深度聚焦AIoT安全、多模态感知等现实挑战。独创弹性学习路径设计,通过知识矩阵动态适配不同基础的学习者,形成从学术研究到产业落地的能力培养闭环。全书以“问题”叙事重构技术演逻辑,在智能硬件与数字思维的碰撞中,为读者造兼具系统性和前瞻性的认知引擎,赋能跨域创新的思维跃迁。


社交网络信息传播模型、算法及应用
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本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等,并通过对大量信息传播的实际问题行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。


从零构建Unity 3D游戏:开发与设计实战
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本书介绍使用Unity设计和发3D游戏的各方面知识,包括如何设计、创建和实现游戏角色、环境、UI、音效等。全书分为三部分:第一部分介绍基础知识,包括3D术语、安装Unity并创建项目的方法以及C#的相关知识;第二部分介绍3D角色的设计、游戏环境设计、游戏机制及项目交互、如何在任意项目上发整体游戏界面等;第三部分从视觉效果、音效、游戏测试、渲染等维度对游戏行磨和细化,以提供更好的用户体验。本书配有丰富的随书资源,便于读者查找。