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机器学习
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本书系统地介绍机器学习基础模型的算法原理与代码实现，是一本理论与实践并重的图书。本书第1章介绍机器学习的基本概念、发展历程和主要应用等；第2章～第11章介绍监督学习，包括线性回归、感知机、逻辑斯谛回归与Softmax回归、正则化、线性判别分析、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络；第12章和第13章，介绍特征工程、模型评估与选择等。 本书的读者对象为人工智能、计算机、大数据、自动化等专业的本科生，以及从事机器学习研究与开发工作的专业人员。本书可作为机器学习的教材或参考书，也可供人工智能相关技术人员参考。
社交网络对齐
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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
图神经网络前沿
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本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容，以及图表示学习的基本概念和定义，并讨论了高级图表示学习方法的发展，旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外，本书探讨了图神经网络的几个前沿主题，包括利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系，还介绍了图神经网络的若干前沿趋势，能够帮助读者一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人，包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
软件开发安全之道
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本书共有13章，分为三大部分，即概念、设计和实施。具体内容包括：第一部分（第1~5章）为全书提供了概念基础，涉及信息安全和隐私基础概述、威胁建模、对可识别威胁行防御性缓解的通用战略、安全设计模式，以及使用标准的加密库来缓解常见的风险。第二部分（第6~7章）分别从设计者和审查员的角度讨论了如何使软件设计变得安全的指导，以及可以应用哪些技术来实现安全性。第三部分（第8~13章）涵盖了实施阶段的安全性，在有了一个安全的设计后，这一部分将会解释如何在不引额外漏洞的情况下行软件发。
内网攻防实战图谱:从红队视角构建安全对抗体系
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在护网行动、攻防演练等实战场景中，内网安全已然成为决定对抗胜负的关键阵地，各类新型攻手段层出不穷，给防御方带来严峻挑战。本书从红队攻的基本原理到实际操作，系统梳理内网安全体系中红队所需的核心要，力求为读者造一本内容丰富、实用性强的内网安全攻防学习图谱，助力应对实战中的复杂挑战。 《内网攻防实战图谱》共分13章，涵盖了内网安全中的核心主题，其中主要包括红队基础知识、红队基础设施建设、主机上的信息收集、终端安全对抗、隔离穿透、数据传输术、权限提升、横向移动、权限维持、域安全、Exchange安全、钓鱼投递技术以及痕迹清等。 《内网攻防实战图谱》内容全面实用，涵盖了攻防演练中涉及的各种技术，并配有大量的实验演示，可帮助读者通过实际操作来巩固所学知识。本书尤其适合奋战在护网行动、网络攻防演练一线的网络安全从业者，无论是红队攻人员、蓝队防御人员还是红蓝对抗中的协调统筹者，都能从中获取贴合实战需求的技术指引与策略参考。
VMware NSX网络虚拟化入门
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本书介绍VMware网络虚拟化产品NSX，包括NSX的体系结构和安装配置、基于NSX的分布式防火墙的配置与使用以及基于NSX负载均衡等内容。本书虚拟化平台采用VMware vSphere 7.0 U1版本，NSX-V采用6.4.8版本，NSX-T采用3.1.0版本。 本书内容比较丰富，操作步骤比较清晰，讲解比较细致，适合读者自学和课堂教学。本书可供虚拟化技术爱好者、虚拟化数据中心管理员和系统集成商参考，也可作为培训机构的教学用书。
产品经理方法论
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本书结合案例介绍了产品经理需要用到的各种产品设计方法和思路，帮助读者将从本书所学到的知识灵活地运用到自己的工作中。本书主要内容包括产品原型设计过程中输、反馈、输出等类型控件的使用方法，产品原型的设计方法，通用的产品功能设计方法，通用的产品逻辑，基础系统产品的设计思路，通用的产品体系，通用的产品设计方法，通用的产品设计原则， 通用的产品管理方法。 本书不仅适合产品经理阅读，还适合运营人员、设计人员阅读。
Python量子计算实践:基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台
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本书使用Qiskit源框架和IBM Quantum Experience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。 本书内容由浅深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBM Quantum Experience行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资源库，使用Aer模拟量子计算机，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua运行Grover算法和Shor算法等重要内容。 本书能够帮助读者学会使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同时结合Python编程实践来实现量子比特的可视化并深理解量子门、贝尔态、量子线路等概念，一步掌握在实践中使用量子算法的方法。
无线通信物理层安全关键技术研究
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从无线通信的根源出发，详细介绍了无线通信物理层内在安 全属性和无线通信物理层安 全关键技术。本书回顾并总结了无线密钥生成技术、无线身份认证技术、无线加密传输技术的研究现状；然后详细介绍了几大关键技术—— 无线密钥容量提升技术、无线信道相位响应身份认证技术和无线通信物理层安 全加密传输技术；* 后，对未来可以深入挖掘和研究的场景，如多用户场景、多天线场景、信道环境复杂场景等，给出后续工作展望。 本书可供无线通信领域的研究人员、工程师以及对通信安 全感兴趣的读者阅读。
迈向自智网络时代:核心网自动驾驶网络
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本书立足5G 核心网，眺望6G 核心网，预测未来核心网的关键特征、网络架构演进要素，以及在演进过程中可能遇到的挑战。本书重点介绍核心网自动驾驶网络关键解决方案，以实现核心网自动驾驶愿景为目标，尝试定义高稳、智简、质优三大价值主张，并列举典型优秀实践案例，阐明应如何推行和落实相关措施。此外，解读核心网自动驾驶网络关键技术，从网络新架构和新技术两大方面，论证构建关键的产品能力所需的中长期技术准备。*后，面向6G，展望核心网自动驾驶网络的未来。 本书可为从事核心网、智能化领域研究的专业人士，以及对数据通信技术感兴趣的广大读者提供参考。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
ANSYS Fluent中文版超级学习手册
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本书以有限体积法（又称为控制容积法）为基础，结合作者多年的使用和发经验，通过丰富的工程实例详细讲解ANSYS Fluent在各个专业领域中的应用。 全书分为基础知识和实例详解两个部分，共15章。基础知识部分详细介绍了流体力学的相关理论基础知识和Fluent软件，包括Fluent软件、前处理、后处理、常用的边界条件等内容；实例详解部分包括导热问题、流体流动与传热、自然对流与辐射换热、凝固和熔化过程、多相流模型、离散相、组分传输与气体燃烧、动网格问题、多孔介质内部流动与换热、UDF基础应用和燃料电池问题等的数值模拟。本书每个实例都有详细的说明和操作步骤，读者只需按书中的方法和步骤行软件操作，即可完成一个具体问题的数值模拟和分析，掌握Fluent软件的使用方法。 本书内容翔实，既可以作为动力、能源、水利、航空、冶金、海洋、环境、气象、流体工程等专业领域的工程技术人员参考用书，也可以作为高等院校相关专业高年级本科生、研究生的学习用书。读者可以扫描书中的二维码观看讲解视频，以一步提升阅读体验。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
Revit 2021中文版从入门到精通
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本书结合具体实例，由浅深、从易到难地讲解了 Revit 2021 的基本知识，并以培训大楼设计为例，介绍了 Revit 2021 在工程设计中的应用。本书内容按知识结构分为 17 章，包括 Revit 2021 简介、绘图环境设置、基本绘图工具、概念体量、绘图准备、一层主体建筑绘制、其他层的主体建筑绘制、楼板设计、创建门窗族、布置门窗、屋顶设计、楼梯设计、外部设计、场地设计、家具布置、渲染视图和施工图设计等内容。 本书适合用作从事建筑设计相关行业的工程技术人员的学习参考书，也可用作各类院校和培训机构相关课程的教材和参考书。
C语言*佳实践
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本书是魏永明近30年来发和维护MiniGUI、HVML等源项目的经验总结，旨在帮助有一定C程序编写经验的软件工程师在短时间内有效提高设计能力和编码水平。全书分为?3?篇。基础篇从可读性和可维护性出发，阐述了如何提高代码的可读性、用好写好头文件、正确理解编译警告并消除潜在问题、定义和使用常量等，介绍了如何有效利用构建系统生成器（CMake）来维护项目；模式篇阐述了常见的C程序口设计模式，说明了如何在C程序中解耦代码和数据、利用子驱动程序实现模型、设计可加载模块等，介绍了状态机的概念以及在C程序中如何利用状态机实现分词器、解析器等；质量篇从性能和单元测试出发，阐述了如何在C程序中避免编写低效代码、行单元测试、使用常见的单元测试框架等，介绍了高效调试C程序的若干技巧和工具。 本书适合从事系统软件、嵌式或物联网发的C程序员、计算机相关专业高年级本科生和研究生阅读。
生成式人工智能(基于PyTorch实现)
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本书通过从零始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制，并使用PyTorch对生成式人工智能模型行编程的实践指导，以期让读者在了解生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、循环神经网络（RNN）、Transformer、扩散模型、大语言模型（LLM）和LangChain等技术原理之后，能构建可生成形状、数字、图像、文本和音乐的生成式人工智能 模型。 本书适合各种商业领域中的人工智能技术工程师和数据科学家在实践生成式人工智能模型时随手查阅，也适合生成式人工智能的初学者作为门指南。
不确定性量化及其在集成电路中的应用
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本书基于作者十五年的学术成果与产业经验，聚焦不确定性量化研究及其在集成电路中的应用。全书分为基础篇、方法篇和应用篇，共7章。基础篇(第 一、二章)简要介绍了什么是不确定性、不确定性量化这一交叉学科的发展现状，以及不确定性建模和相关基础知识。方法篇(第3~5章)从不确定性量化的研究目标出发，系统梳理了参数不确定性、模型不确定性和逆向建模这3类不确定性量化常见问题及对应量化方法。应用篇(第6、7章)针对不确定性量化研究的多学科交叉特性，展示了其在集成电路的新材料研发和电子设计自动化中的应用实践与推广潜力。 本书面向从事不确定性量化理论研究与应用实现的读者群体，所用案例多取自作者过往的学术成果，所提供的伪代码与示例将有助于读者复现相关算法框架，从而掌握不确定性量化的主流方法。
数据要素安全:新技术、新安全激活新质生产力
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本书深剖析了数据要素行业的发展趋势和关键安全技术，并探讨了新技术如何赋能各行各业。全书分为三个核心篇章：“体系篇”构建了数据要素安全的理论框架，从宏观角度分析了数据要素的演及相关法律法规的制定，旨在帮助读者理解数据要素安全的重要性及背景知识；“技术洞察篇”深探讨了前沿技术，揭示了数据安全自用、数据可信确权、数据可控流通和协同安全计算等核心应用场景的技术细节和应用洞察；“实践案例篇”通过具体案例展示了技术在全球各行业中的应用，指导读者选择合适的技术来构建数据要素的安全流通体系。 本书适合企业决策者、数据业务负责人、隐私计算和机密计算相关厂商及各层次技术人员阅读。
区块链国产化实践指南:基于Fabric 2.0
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本书以Hyperledger Fabric 2.0为蓝本，由浅深地剖析底层源码，系统讲解Fabric 2.0的技术框架、各个模块实现以及背后所蕴含的技术思想，并结合区块国产化的当前发展，分析Fabric技术的国产化实践。本书主要分为三个部分，部分（第1～12章）介绍区块和Fabric技术相关概念、Fabric 2.0底层源码；第二部分（第13章）讲述如何部署Fabric 2.0，包括使用Kubernetes行部署；第三部分（第14～17章）融合自主可控技术国产化趋势，结合“5G 物联网”等区块国内应用场景，通过实际应用分析Fabric技术的国产化实践。 无论是对区块感兴趣，想要门Fabric技术的新手，还是初涉Fabric技术，需要通过源码深理解并使用该技术的区块行业从业者，抑或是对区块国产化实践有需求，需要实践案例参考的区块国产化践行者，都能从本书中获益。
Python机器学习之金融风险管理
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近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。 本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他金融风险类型行建模。 本书案例丰富、实战性强，适合金融行业的工程师、财务分析师、风险分析师等群体阅读。通过阅读本书，读者将发现人工智能技术的强大魅力，并学会运用Python语言驾驭多种高效率的机器学习模型，一步重塑自己的风险管理思维。
