图分析与图机器学习:原理、算法与实践
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本书的目标是向你介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。每章的头都列出了目标,大致分为三个方面:学习图分析和机器学习的概念;用图分析解决特定问题;了解如何使用GSQL查询语言和TigerGraph图平台。首先介绍图数据的基本概念,然后通过连、分析、学习三大部分深讲解一些图算法和机器学习技术。
构建可信白环境:方法与实践
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内容简介 这是一本从技术、架构和实战3个维度全面讲解可信白环境的网络安全攻防类著作。本书作者有超过30年的网络管理、系统管理以及实网攻防经验,本书是他们近年来在联通从事网络安全攻防工作的经验总结。 本书理念清晰、方法系统,可操作性极强。基于可信白环境,作者成功完成了多年靶心系统的防护工作,希望通过这本书把这些经验分享给更多的朋友。本书的主要目的是帮助读者和企业以较少的投,搭建更为有效的防护体系,达到预期的效果。 本书从以下3个维度对可信白环境做了全面的阐述: (1)技术角度:首先介绍了可信白环境理念,包括白名单机制、面向应用系统、安全左移、原生安全能力、异常行为识别等;然后全面介绍了网络白环境、身份白环境和软件白环境的的技术原理。 (2)架构角度:详细讲解了构建靶心级的白环境防护体系的整体思路,包括梳理应用系统资产、安全配置基线、网络攻路径以及防护组件和策略等。 (3)实战角度:通过3个危害程度较高的案例讲解了如何构建白环境以及白环境的应用,案例覆盖了三个较为常见的场景:边界突破与内网移动、零日漏洞攻、勒索软件攻。
从零学Java设计模式
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本书以实用的设计模式为例,讲解了Java近年来在改善语法方面取得的展,同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式,以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外,本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码,而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节,让读者能够更全面地了解模式对代码结构的影响,以及模式与Java虚拟机的交互情况。本书的特在于把Java这种成熟的编程语言以及该语言最近新增的特性与各种设计模式结合起来,告诉读者怎样充分发挥Java的特性与优势,从而更好地实现设计模式,避免陷空谈概念而无法落实的境地。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
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本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程,涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章,分为三篇:?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节,包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程,从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发,丰富了应用运行的场景。
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。
Rust编程:入门、实战与进阶
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这是一部注重编码能力训练的实战性著作,既能帮助读者扎实掌握Rust的主要语法知识并具备实战能力,又能指导读者快速从初学者晋级为高手。 全书秉持学以致用的原则:一方面,没有事无巨细地罗列Rust的每一个语法知识,但是常用知识和重要知识悉数囊括;一方面,将各种常见数据结构和算法与Rust编程实战相结合,同时精选39道LeetCode高频算法面试题,帮助读者快速语法知识固化为实战能力。 全书共15章,分为3个部分: 第1部分(第1~11章) Rust编程语法 非常有针对性地讲解了Rust的常用语法,由浅深,循序渐,能帮助读者快速掌握Rust的语法知识并具备基本的编程能力 第二部分(第12~13章) Rust编码能力训练 将数组、栈、队列、哈希表、表、树等实用的数据结构和递归、分治、回溯、二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索、排序、动态规划等常用算法与Rust编程实战结合,并精选39道LeetCode高频算法面试真题,帮助读者将语法知识转化为编程实战能力。 第三部分(第14~15章) Rust综合阶实战 以排序算法为主题,围绕功能拓展和性能拓展两条主线,结合工程管理、泛型、trait系统、高阶函数、闭包、迭代器、单元测试、多线程并发和异步并发等重要的语法知识行综合实战训练,一步在实战中提升编程水平。
*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。
深入理解边缘计算:云、边、端工作原理与源码分析
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内容简介 这是一本从环境搭建、部署配置、系统架构、工作原理、源码分析、二次发等维度系统讲解如何造协同的云、边、端系统的著作。 全书一共9章,逻辑上分为三大部分: 第1部分 边缘计算基础(第1~2章) 首先介绍了边缘计算和边缘计算系统的概念、组成、架构,以及边缘计算系统的部署与管理;然后分别以Kubernetes、KubeEdge、EdgeX Foundry为例讲解了云、边、端的部署与配置。既给出了边缘计算系统部署所需的自动化脚本,又分析了应用在云数据中心部署和以云、边、端协同的方式部署的利弊。 第二部分 工作原理(第3~6章) 首先从整体上对边缘计算系统的逻辑架构行了介绍,然后从部署、配置、架构等角度对分别云、边、端的核心组件的工作原理行了深解析。 第三部分 源码分析(第7~9章) 云、边、端的源框架众多,云部分选择Kubernetes、边部分选择KubeEdge、端部分选择EdgeX Foundry,首先详细介绍了这3种发框架的发环境搭建和源码的整体架构,然后对他们的核心组件的源码行了深分析,同时也对这3个框架的二次发行了讲解。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深剖析数据指标波动对业务的影响,旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联,把数据指标体系落地到业务中。第一篇(第1章):深度解读数据指标体系的基础知识,让读者充分理解数据指标,并掌握构建策略、全流程和方法概要,其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇(第2~6章):从实践层面出发,带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品(工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类)的关键数据指标,并通过精细的维度拆解,呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇(第7章和第8章):在第二篇形成的规划图谱的基础上,给出数据指标构建的完整方法论,并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例,完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇(第9章和第10章):揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程,包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键,也是数据分析师技能之一。第五篇(第11章和第12章):通过实际案例指导读者搭建数据指标体系,并展示如何利用数据指标体系监控业务动态,分析数据异动,量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略,以及7种量化数据异动贡献度的方法。
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。
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。
软件自动化测试实战解析:基于Python3编程语言
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本书由浅深地对自动化软件测试行了阐述,内容涵盖软件测试的基础知识、Python、PyTest、Selenium、面向对象编程、自动化测试框架的设计要和测试自动化发实践等,本书内容组织成门、阶和高阶三个逐步提高的版块,每个版块都有实战编程章节,清晰呈现了技术方案的磨和改的过程。 本书的内容分为三个大的版块。 个版块,从基础的部分讲起,让基础薄弱的工程师对测试和编程语言有基本的认识,在此基础上始了解PyTest测试框架的基础用法,以及如何用Selenium来做简单的Web UI的自动化测试。 通过这个版块的学习,测试工程师有能力把一些简单的测试工作用代码实现,减少手工重复劳动的比重,做到一定程度的测试自动化,这是对自动化测试工程师的门要求。 第二个版块,夯实Python语言基础,讲解更深的PyTest和Selenium特性,演示如何应用这些知识来改测试用例的编写,改善测试框架,让测试自动化更加高效。 通过这个版块的学习,测试工程师对编程语言和测试工具会有更深的了解,可以更高效地行测试自动化的工作,有能力始针对产品特性来设计自动化测试框架,这是工程团队对中级测试工程师的一般要求。 第三个版块,学习Python的高级特性、面向对象的思想、自动化测试工具和框架的高级特性、设计思路、以及存在的问题、限制及其改思路、工程团队的高质量协作、实际项目中的实践等更深的内容,这个部分包含了大量实战中提炼出来的经验和总结。 通过这个版块的学习,测试工程师可以往高级工程师和架构师方向迈出坚实的一步,而具备这样的技术能力和思维方式后,测试工程师可以在整个软件工程团队中起到非常积极的正面影响,而不只限于测试团队。 每个版块的末尾都有一个实战章节,所有的实战章节围绕同一个测试场景展,前后衔呼应,有很强的延续性。每个实战章节都是针对相应的技术水平而设计的,读者可以非常直观地看到代码和设计如何随着技术水平的提升而改。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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内容介绍 这是一部ECharts的实战手册,内容系统而全面,由浅深,能带领读者快速从新人晋级为高手,做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章,从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇(第1~4章) 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图,以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 阶篇(第5~6章) 主要讲解了ECharts的色彩主题,以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇(第7~10章) 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard,如何使用ECharts发数据产品demo,如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来,以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇(第11~12章) 总结了一些ECharts可视化的高级用法,并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
生成对抗网络入门指南(第2版)
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从2014年至今,与GAN有关的论文数量急剧增加,从谷歌学术的数据来看,数量仍在不断增加中。究其原因,除了科学研究本身的魅力之外,诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋,给人工智能领域带来诸多可能性。 本书是GAN的门书籍,结合基础理论、工程实践行讲解,深浅出地介绍GAN的技术发展以及各类衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能技术爱好者。书中包含GAN的理论知识与代码实践(示例代码可以从华章官网搜索下载),可帮助读者理解GAN的技术原理与实现细节。 本书主要内容 人工智能门知识与发工具 GAN的理论与实践 DCGAN、WGAN、cGAN等主流GAN衍生模型 文本到图像、图像到图像以及离散数据的生成方法 GAN与强化学习的关联 BigGAN、StyleGAN等前沿GAN模型 多媒体与艺术设计领域中的GAN应用
云数据管理实战指南
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第1章主要介绍了云时代对数据管理带来的影响和提出的要求,明了下一代数据管理平台需要具备的能力。 第2~5章详细介绍了如何使用Veeam工具和软件实现云数据管理中的*个关键步骤,即数据可用性。 第6~9章详细介绍了数据的使用方法。在云数据管理中,要求数据可以被使用,可以被自助使用,还可以被自动化地使用。另外,这部分还包括数据的管理方法和安全加固方法。
MCP极简入门
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内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP,从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式,从基础知识、工作原理、服务架构和应用发等多个角度对MCP行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础,也能充分了解并简单使用MCP,从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分: 第一部分 MCP基础认知(第1、2章) 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等,让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践(第3、4章) 手把手指导读者建立本地MCP主机,从Hello World示例到工具扩展,帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务发与应用(第5~12章) 深讲解了MCP服务器的发,工具方面,涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架;应用场景方面,覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外,还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂,以帮助读者快速门,所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节,用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程,真正做到“快速上手”。
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。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础,阐述了设备智能运维的现状和问题,提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标,从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度,并介绍了这5个维度各自的提升途径,给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术,以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要,可以作为实施状态检测的参考资料,助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用,详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战,充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略,全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用,并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度,介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势,以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌,对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实,从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合,适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读,也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
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。
OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
¥53.00
本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略,包括多集群OpenShift容器平台部署,以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先的概念监控OpenShift集群,并结合示例构建和部署Kubernetes operator来自动管理任务,使用GitOps方法配置OpenShift集群。本书适合SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师阅读。

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