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大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设
￥51.07
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。
01改变世界:计算机发展史趣谈
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本书从数字和制的诞生始，以一系列具有代表性的计算工具和计算思维为例，讲述人类如何一步步制作出强大的现代计算机。本书依次介绍了计算机发展中的手动时期、机械时期、机电时期、电子时期，并描述了充满可能的未来时代。 本书语言深浅出，既可作为计算机业余爱好者的门科普读物，也适合作为高校相关专业学生和从业者了解计算机发展历程的参考读物。
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。
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。
开发者关系:方法与实践
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本书是一本发者关系和发者市场领域的突破性作品，深浅出地介绍了发者关系相关的概念、框架及实践。本书结合各类新技术、新方法的特，带领读者一步步学习发者关系的落地方法。本书从意识文化建立到研发、测试、培训，再到度量、模型运营等多个维度剖析问题，并提供结合行业特的解决方案，为读者提供更多的参考价值。本书助力发者关系实践的日益普及和专业化，并有助于推动发者关系在企业内发挥更大的作用。 本书内容丰富，架构清晰，案例翔实，适合发者关系部门负责人、企业高管、投资人、工程师、产品经理和营销人员阅读。
GitLab CI/CD 从入门到实战
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本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识，包括CI/CD的几个基本概念（pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件）；然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景，并给出一些示例；后介绍CI/CD的实践，通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式，包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成，以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录，分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
低代码打造RPA——Power Automate Desktop基础实战
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RPA 全称为Robotic Process Automation（机器人流程自动化），是一种将重复流程行自动化处理，高效、低代码连不同业务系统和行业，实现办公流程自动化的解决方案。本书主要围绕使用RPA 设计器——Power Automate Desktop 创建桌面流的基础操作展，从而帮助职场人士提升办公效率。 全书共8 章，包括Power Automate Desktop，菜单、变量、条件与循环操作，Excel、文件与文件夹、Outlook 与电子邮件核心操作，PDF、文本与压缩核心操作，UI 元素门，UI 自动化与浏览器自动化操作，分享与计划运行桌面流，以及综合示例。 本书操作步骤详细、指导性强，适合几乎任何与数据系统交道的职场人士使用。只要你安装了Windows 10 或Windows 11 系统，就可以跟着本书学习Power Automate Desktop，全面提升个人乃至组织的RPA 数字化能力。
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。
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。
AutoCAD 2023中文版从入门到精通
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内 容 提 要 本书重介绍AutoCAD 2023中文版在产品设计中的应用方法和技巧。全书分为5篇，共19章，分别介绍AutoCAD?2023基础知识、简单二维绘制命令、文字与表格、基本绘图工具、二维编辑命令、复杂二维绘图与编辑命令、尺寸标注、图块及其属性、三维实体绘制、三维实体编辑、齿轮泵零件图绘制、齿轮泵装配图绘制、齿轮泵零件立体图绘制、齿轮泵装配立体图绘制、建筑总平面图绘制、建筑平面图绘制、建筑立面图绘制、建筑剖面图绘制及建筑详图绘制。本书在讲解的过程中，注意由浅深，从易到难。重要知识配有实例讲解，以使读者对知识有更一步的了解；每章的后都配有上机实验，以帮助读者综合运用全章的知识。 本书随书赠送了电子资源，资源包含全书讲解实例和练习实例的源文件，以及实例的同步讲解视频，可帮助读者轻松学习。本书可作为AutoCAD初学者的专业指导教材，相关专业技术人员也可阅读参考。
AI治理大家谈
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本书内容来自第三届人工智能合作与治理国际论坛，探讨适合人工智能健康发展的治理体系，分享各个国家、地区，以及政、产、学、研各界在人工智能治理方面的最佳实践，帮助读者更好地理解和参与人工智能治理的程。 本书根据3个主论坛和5个专题论坛的内容，共分为42讲，涵盖如下主题：人工智能引领韧性治理与未来科技、人工智能治理技术、元宇宙助力高质量发展与可持续未来、人工智能产业发展与治理、人工智能及其对未来工作的影响、正视人工智能引发的性别歧视、人工智能伦理标准、人工智能助力发展中国家。 本书适合人工智能研究者、政策制定者、企业和组织领导者，以及对人工智能治理感兴趣的公众阅读。
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。
AutoCAD 2024中文版从入门到精通
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本书重介绍AutoCAD 2024中文版在产品设计中的应用方法与技巧。全书共17章，分别介绍AutoCAD 2024的基本概念、基本操作，基本绘图命令，基本绘图设置，精确绘图，平面图形的编辑，文字与表格，图案填充、块与属性，复杂二维图形的绘制与编辑，尺寸标注，快捷绘图工具，布局与印，三维绘图基础，绘制和编辑三维表面，实体绘制，实体编辑，机械设计工程实例，建筑设计工程实例等内容。全书由浅深，从易到难，内容翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。知识配有案例讲解，使读者对知识有一步的了解。每章最后配有巩固练习，使读者能对全章的知识综合运用。 本书还随书附赠丰富的电子资源，包含全书讲解实例和练习实例的源文件，以及同步讲解的视频。 本书既可以作为大、中专院校相关专业以及CAD培训机构的教材，也可以作为从事设计工作的工程技术人员的参考书。
C++设计模式
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本书通过浅显易懂的例子来讲解设计模式的知识：首先，介绍设计模式的概念，在什么情况、什么场合下要用哪一种设计模式；然后，通过每一种设计模式的UML类图，明确各个小故事里讲解的设计模式中的变量之间的关系，帮助读者理解代码实现的步骤；最后，讲解设计模式之间的联系和区别。 本书案例丰富，实用性强，适合有一定C 基础的读者、求职的本科生或研究生、需要学习架构和重构架构知识的程序员阅读，也可以作为大专院校相关专业师生的参考书和培训学校的教材。
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。
AI效率手册:从ChatGPT开启高效能
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ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在浅尝辄止，也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。
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。
零基础快速入行入职软件测试工程师(第2版)
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本书为软件测试初学者量身造，从零始，覆盖软件公司招聘的基本要求。全书分为16章，涵盖了软件测试的核心概念、功能测试方法、Linux基础知识、MySQL数据库管理、Web自动化测试框架、HTTP口测试、Charles抓包工具的使用、Python口自动化测试、AI赋能软件测试，以及如何制作求职简历等内容。此外，本书还提供精选面试题及参考答案，助力读者通过面试。全书知识体系循序渐，紧跟读者需求，帮助读者轻松掌握软件测试技术并做好面试准备，让求职更顺利。 本书的文字通俗易懂，并配备教学视频，将复杂问题简单化，适合对软件测试感兴趣、希望职软件测试工程师的读者学习。
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。
揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
