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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的每一个语法知识点，但是常用知识点和重要知识点悉数囊括；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。 全书一共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，由浅入深，循序渐进，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、链表、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综合进阶实战 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点进行综合实战训练，进一步在实战中提升编程水平。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
智能风控:评分卡建模原理、方法与风控策略构建
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内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率Z高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。
数据合规:入门、实战与进阶
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本书结构清晰、体系完整，可使读者快速获得数据合规工作的全景式认知。 篇明确了企业数据合规工作的基本工作范围和避坑红线。 门篇梳理了我国及美欧的数据保护立法体系与监管情况，作为门。 阶篇介绍了企业数据合规工作的通用场景，如个保法落地、隐私政策发、账号注销、员工个人信息保护等。 高阶篇讲解企业数据合规工作中的高难复杂场景，如个性化推荐、数据共享、生物识别信息使用、出海业务的跨境传输、企业上市中的数据合规问题等，并展望了数据合规律师向数据保护官转变的跨越式发展路径和能力要求。 附录提供了一线数据合规工作的实用工具，如常用法条清单、数据本地存储的要求汇总等。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
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这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
CPU眼里的C/C++
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全书共6章，第1章：介绍本书所使用到的主要工具和一些需要心里有数的预备知识；第2章：解析最简单、常用的基础语法，帮助读者适应本书的节奏；第3章：为阶知识，会从CPU、操作系统的角度，深分析函数的工作原理和实现细节；第4章：解析经典的C 语法，背后的实现逻辑，并介绍“面向对象”的编程思想及优缺；第5章：讨论跟操作系统强相关的软件技术，会将所有章节的内容贯穿起来，初步形成一个现代操作系统的运作模型。第6章：我们会讨论一些经典的面试、笔试题，跟读者一起分享工作、学习、求职中的苦与乐。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对C/C 工作原理、操纵系统感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
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本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
Java网络编程实战
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本书全面介绍如何使用Java发网络程序，将学习使用Java的网络类库既快速又轻松地完成常见的网络编程任务。本书共11章，主要内容包括： TCP/IP协议基础、搭建Windows下的Java网络发环境、搭建Linux下的Java网络发环境、本机网络信息编程、Java多线程编程、TCP套字编程、FTP网络编程、UDP编程和即时通信系统的设计、网络服务器设计、网络性能工具IPerf的使用、IPv6编程等。 本书适用于所有Java编程人员，包括Java初学者和资深Java发人员。本书还可作为高校的Java教材以及企业的Java培训教材。
Android Jetpack开发:原理解析与应用实战
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全书共12章，首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。除此之外，还针对当下流行的Kotlin 协程和Flow行了讲解，让读者了解如何使用这些技术结合Jetpack组件写出更加优雅的代码，并演示了实战项目“出行防疫App”的实现方法。z后介绍了全新的声明式UI编程——Jetpack Compose。
*研发:硅谷研发效能方法与实践
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本书以Facebook（Meta）等硅谷企业的研发经验为背景，结合作者17年的研发经验，讲解了如何实现个人和团队的高效研发。 全书主要从以下5个方面对硅谷的高效研发方法行了总结，提供了非常系统的指导原则和实践指南。 （1）研发效能综述 主要了讲解研发效能的定义、模型，以及研发效能度量的正确方法。希望借此帮助读者梳理出研发效能的主脉络，构建一幅清晰的知识图谱。 （2）个人高效研发实践 主要讲解如何提高个人研发效能，具体涉及深度工作、Git、命令行、VIM、工具环境集成等内容，旨在帮助读者提高技术的专精程度和持续成长。 （3）研发流程优化 主要讲解研发流程优化的基本目标和原则、代码优化、分支管理、DevOps、团队协同等，希望帮助读者深理解研发过程中的关键流程，以及流程优化的基本原则，从而能够针对自己的实际情况，找到合适的工程实践，让软件发的整个流程更加顺畅、高效。 （4）团队高效研发实践 主要讲解团队高效研发实践过程中各关键步骤的高效工程方法，内容涉及研发环境搭建、代码审查、合理处理技术债、源利弊分析、测试等，同时对研发流程及工程方法的趋势行解读，希望帮助读者掌握这些具体工程方法的正确使用。 （5）管理和文化 系统分析了硅谷研发团队的管理和文化，尤其是Facebook的工程师文化，并根据作者在国内公司的具体落地经验，给出推荐的文化引和建设方法。
企业级数据与AI项目成功之道
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只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
Web漏洞搜索
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本书从道德黑客的角度出发，结合赏金漏洞实例，向读者介绍应如何处理应用程序中的漏洞，如何寻找赏金漏洞和提交方案报告。主要内容包括什么是漏洞和漏洞悬赏，如何在漏洞挖掘平台上挖掘放式重定向漏洞、HTTP参数污染漏洞、跨站请求伪造漏洞、HTML注和内容欺骗漏洞、回车换行注漏洞、跨站脚本漏洞、模板注漏洞、SQL注漏洞、服务端请求伪造漏洞、内存漏洞、子域管漏洞、不安全的直对象引用漏洞、OAuth漏洞、应用程序逻辑和配置漏洞等，并提交给平台，而对漏洞行修复，以及如何获得漏洞奖金、漏洞报告如何编写等。
ROS机器人编程实践
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本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步发高度智能自主机器人的能力。本书适合机器人技术人员和业余爱好者阅读。
内容平台:产品运营方案与实践
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随着微信公众号、今日头条和抖音等内容平台的崛起，内容在生活中扮演着越来越重要的角色，相关从业人员爆炸式增长。但是市面上缺乏系统性介绍内容平台产品运营方面的资料，以致大家都在“摸着石头过河”。本书以提升读者在内容平台方面的技能和加强对这个行业的理解为目标，系统性地介绍平台产品运营的工作框架和具体的工作细节，阐明如何*优化用户体验。本书首先概括性地勾勒出平台的工作框架，帮助读者建立起科学的认知。随后分别阐述平台四要素——内容池、内容分发、用户增长和商业化，顺着搭建平台的方向，一步一步地深入工作细节。*后关注平台和行业的发展，带领读者拓宽视野，展望未来。本书的讲述深入浅出，哪怕是内容平台运营的门外汉也能跟随本书从零搭建起一个完整的平台，快速上手相关工作。此外，平台专家可以从本书中找到优化平台产品体验的灵感，在面对具体问题时获得有针对性的建议。
机器学习入门:Python语言实现
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本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
Koa开发:入门、进阶与实战
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这是一本能指导你零基础掌握Koa完整知识体系并深理解Node.js难的著作，将带领你在成为全栈工程师的道路上迈出坚实的一步。 本书作者是字节跳动抖音电商团队的前端架构师，曾利用Koa和Node.js等技术从零发过一款可对标Egg的BFF框架，并在生产环境中能支撑上千个线上服务，在Koa和Node.js方面积累了丰富的经验。 这本书以门、阶、实战为学习曲线，从基本用法、底层实现、常见场景解决方案、难和重等等角度对Koa和Node.js行了详细的讲解。 主要包括如下如下知识： （1）Koa的基本概念和完整用法，构建完整的Koa知识体系； （2）Koa的源码实现和底层原理分析； （3）Koa在实际业务中遇到的问题及其解决方案； （4）从零搭建一个企业级BFF框架； （5）BFF框架的架构设计、工程建设以及常见业务场景的解决方案； （6）Node.js中比较常见但难以理解的概念和知识； （7）Node.js底层架构解析。 全书有大量实例和代码，能帮助读者在实践中迅速从新人成长为高手。
Python广告数据挖掘与分析实战
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这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识； 第3～6章深讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。
面向对象的思考过程:原书第5版
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本书是一部独具特色的面向对象技术著作。书中结合代码示例生动透彻地讲述了面向对象思想的精髓，让读者真正学会以对象方式行思考。本书共15章，在结构上可以分为两部分：第壹部分包括第1~10章，探讨面向对象的基本概念，比如封装、多态、继承等；第二部分包括第11~15章，专注于将这些概念应用于一些通用的面向对象技术中，并结合了一些实用的应用程序。
阿里云云原生架构实践
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本书聚焦于云原生业务形态背后的技术选型和架构设计落地，从“技术+商业”的视角阐述如何利用云原生赋能业务，并结合*云原生技术团队在云原生领域的探索与沉淀，帮助企业重塑软件全生命周期研发管理体系与技术栈。本书将回顾阿里云多年积累的云原生实践经验，分享云原生为业务带来巨大技术红利的经验。具体章节划分及主要内容如下。第1章主要介绍云原生的重要性，以及企业内部云原生落地的现状与所面临的挑战。第2章重点阐述云原生架构的定义，以及云原生架构在企业中实际落地时需要遵循的关键原则。第3章为读者介绍云原生架构的各种模式与反模式。第4章进一步介绍容器和微服务等云原生相关的技术和理念。第5章以阿里云ACNA架构设计方法开篇，重点讲解评估云原生架构成熟度所需要考虑的维度与细则。第6章从职能价值角度出发，阐述云原生对于不同岗位的业务赋能。第7章聚焦于企业落地价值，分享具有代表性的企业案例和*佳实践。这些*佳实践对于打造一个成功的云原生应用来说具有非常大的帮助。第8章从行业角度出发，阐述未来的云原生技术发展趋势。附录A简要介绍了阿里云现有的云原生产品家族。附录B总结了一些常见分布式设计模式。
