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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。
深入浅出Kali Linux渗透测试
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随着互联网的迅猛发展和数字化转型的加速，网络安全威胁不断增加，渗透测试的价值日益凸显。Kali Linux提供了友好的界面和广泛的文档支持，专为渗透测试和网络安全评估而设计。它提供强大的工具和资源，方便专业人员评估网络的弱，行漏洞分析和渗透测试，即使是初学者也能轻松上手。 本书内容共14章，知识与实践案例环环相扣，将网络安全的基础知识和实践细节娓娓道来，涉及网络安全渗透测试基础、Kali Linux的安装与使用、模拟测试环境、信息收集、漏洞扫描、密码攻、网络设备渗透测试、操作系统及服务软件渗透测试、Web渗透测试、后渗透攻、嗅探与欺骗、无线网络渗透测试、社会工程学、渗透测试报告等主题，全面揭示了基于Kali Linux的渗透测试原理与实践技巧。 本书由资深的网络安全人士编写，融了作者三十多年的网络安全从业经验，适合网络安全领域的专业人士、网络运维技术人员、企事业单位的网络管理人员，以及计算机相关专业的师生阅读参考。
Kali Linux渗透测试全流程详解
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本书作为Kali Linux的实用指南，涵盖了在使用Kali Linux行渗透测试时涉及的各个阶段和相应的技术。 本书总计11章，主要内容包括渗透测试系统的搭建、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、提权、持久化、内网横向渗透、暴力破解、无线攻、中间人攻、社会工程学等内容。本书不仅介绍了Kali Linux的安装和配置方法，还详细讲解了Kali Linux中包含的众多安全工具的用法和原理，以及如何结合不同的工具行有效的渗透测试。 本书通过大量的实例和截图，带领读者了解各种常见的Web安全漏洞和网络攻防技巧，提高读者的安全意识和安全技能。本书适合渗透测试初学人员阅读，也可供具有一定经验的安全从业人员温习、巩固Kali Linux实战技能。
渗透测试技术
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本书是一本关于渗透测试技术的实用教材，旨在帮助读者深了解渗透测试的核心概念和方法，以便有效地发现和防范网络漏洞和风险。 本书分为七篇，共21章，从渗透测试环境搭建手，介绍信息收集、常见Web应用漏洞利用、中间件漏洞利用、漏洞扫描、操作系统渗透、数据库渗透等。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解渗透测试技术的原理和应用，提高网络安全水平。 本书适合作为高等院校网络安全、信息安全等相关专业的教材，帮助网络安全领域的初学者快速门。
DeepSeek原理与项目实战
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DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
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。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
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。
深度学习详解
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本书根据李宏毅老师“机器学习”公课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
庖丁解牛Linux操作系统分析
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本书将可移植操作系统 POSIX 标准和 CPU 指令集架构 ISA 两层口通过 Linux 操作系统贯通起来，涵盖了 Linux 操作系统的各个主要方面，主要有以 openEuler 操作系统为例的 POSIX 工具集、计算机系统的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、系统调用的工作机制、程描述和内存管理、可执行程序工作原理、内核线程和 I/O 驱动框架、程调度和程切换、KVM 和容器技术、Linux 安全相关技术等 Linux 系统运作的各个关键机制。 本书首先以 Linux 社区规则、Linux 发展的渊源、Linux 基本使用和命令工具作为导引；然后以存储程序计算机相关的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、指令乱序问题、mykernel 精简内核实验以及 Linux内核源代码编译和系统构建作为 Linux 内核的门基础；着焦深理解系统调用，并在 x86 和 ARM64系统调用实现的基础上延伸到程的创建、可执行程序的加载和程的切换，其中涉及了程描述符、程地址空间和程序编译构建等相关的内容；最后总结了 Linux 系统的一般执行过程和系统架构，并拓展到KVM 和容器技术，以及 Linux 系统安全相关技术。
Tars高性能服务开发
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RPC框架是服务端开发者的常用框架，本书基于Linux基金会旗下的Tars框架编写，旨在帮助读者掌握高性能RPC框架Tars。 本书共6章。第1章介绍Tars框架知识与多语言交互实战项目；第 2 章讲述Tars框架的使用，例如用 docker-compose 部署Tars服务框架，以及不同语言（以Java和Go为例）服务的构建和调用；第 3 章介绍Tars框架的高级特性，涉及按set调用、无损发布、自定义 Filter、使用Tars命令、使用Protocol Buffers 协议等内容；第 4 章剖析Tars框架核心原理，包括Tars RPC原理剖析及Tars NIO网络编程和Tars Netty网络编程；第 5 章进行Tars-Java源码解析，涵盖Tars客户端源码分析、Tars服务端源码分析等；第6章进行Tars-Cpp源码解析，涉及Tars-Cpp整体架构、Tars-Cpp网络分析等。书中还有丰富的案例和代码演示，读者可借助配套资源进行实践以进一步巩固所学知识。 本书适合有一定服务端开发基础，想要掌握高性能 RPC 框架 Tars 的读者阅读。通过阅读本书，读者能够更好地掌握Tars相关特性，并将其运用到开发实践中。
计算广告:互联网商业变现的市场与技术(第3版)
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域行具体技术的深剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深的探讨。这一版中更是加了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
信息学竞赛:C++一本通
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本书破了传统教材中的分章模式，采用按知识组织课程的形式，讲解C 语言的语法知识，力求更适合中小学教师在人工智能时代背景下的教学以及学生学习。 全书包括22课和2个附录。第1~3课介绍C 基本语法，包括程序格式、数据定义和输输出等;第4~6课讲解各种运算符及表达式;第7~12课介绍选择和循环程序结构;第13~15课讲解数组及其应用;第16~18课介绍字符数组与字符串以及文件操作;第19~20课讲解函数及其应用;第21课介绍结构体及其应用;第22课介绍类和对象。本书还为读者提供了两个附录(电子版)，附录A介绍C 集成发环境的相关内容，附录B为课后练习的参考答案。 本书适合作为信息学竞赛的培训教材，也适合对C 感兴趣的中小学生自学。
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。
量子计算Python与Q#编程实战
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本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
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。
流式系统
促销价:￥31.99|￥99.80
这是一本理论高度概括的书，讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分：第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题，重是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型；第二部分讨论流与表的二象性，即两者之间的类比与差异，对概念行深探讨，并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史，深讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外，本书配有大量的动画示意图，读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念，适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物，但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
YOLO目标检测
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本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
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。
Spring Boot 3:高级与架构设计
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随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。 本书分为3个部分，共8章。*部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。 本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。
