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AI赋能:企业智能化应用实践
￥59.00
本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深介绍了智能化应用的发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者；对于智能化应用感兴趣，希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
数据安全实践:能力体系、产品实现与解决方案
￥59.00
这是一本以实用和实践为导向，从甲乙双方视角全面讲解数据安全的著作。本书由国内数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品，三位作者均为长期耕耘于数据安全领域的资深专家，得到了包括比亚迪联合创始人、腾讯云鼎实验室负责人在内的多位企业界和学术界专家的高度评价和推荐。本书系统讲解了数据安全的技术基础、能力体系及其构建方法、产品使用及其实现、行业解决方案，以及如何将数据安全方案全面落地的综合案例，既能帮助读者全面构建数据安全的知识图谱，又能指引读者解决数据安全系统建设与运营过程中的各种难题。本书将为行业机构、企业组织、政府部门、专家学者等展数据安全相关工作提供参考与借鉴。 第 一篇 数据安全基础技术（第1~3章）介绍密码学知识、访问控制和人工智能安全等数据安全的基础技术和前沿热。特别是人工智能安全部分，除人工智能赋能数据安全外，同时探讨了人工智能自身的安全性问题。 第二篇 数据安全能力体系（第4~7章）从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营，详细阐述多种具有不同侧重的架构和方法论。 第三篇 数据安全产品系列（第8~12章）全面介绍目前常见的数据安全产品系列。这部分内容是技术方案的基础，涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。 第四篇 数据安全综合方案（第13~16章）讲解比较典型的数据安全综合建设方案，涉及政务大数据、工业互联网、数据流转风险监测和出境安全评估，覆盖数据安全建设的绝大部分场景。 第五篇 数据安全实践案例（第17~20章）分享4个具备各自行业特的数据安全实践案例，深讲解数据安全项目中的建设内容、实施计划、遇到的问题和难，以及相应的解决思路。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱，甚至可能会扼杀项目，危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人，作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行，并融合亲身经历，用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验，教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能，还引导读者使用新的思维方式，更稳定、更自信地行优化。
编程风格:程序设计与系统构建的艺术(原书第2版)
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本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分，采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格，每章都先介绍编程风格的约束条件，然后给出示例程序代码，着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格，从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种（不同）方式，可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码行了解释和补充。建议读者在阅读本书时，将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生，以及其他对编程风格感兴趣的发人员。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等；实践角度，通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘，包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等；实践角度，通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说，主要分为两部分内容： 部分介绍性能分析，包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述，还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会，以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外，还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单，包括循环优化、向量化、函数内联等，并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题（如缓存未命中、分支预测错误等）的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说，这本书也很有用。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作，旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章：第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率；第4~9章主要讲解6类经典图算法，包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等，一共20余种算法，详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用，旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅，深浅出、重突出，既适合门读者阅读，又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全，特别是混合云安全的著作，它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写，力求全面，全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设；力求实践，基于作者丰富安全经验，从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践；力求图解，利用大量图表辅助讲解，先整体后局部，让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章，各章的核心内容如下：第1章立足于网络安全理论，如纵深防御和红蓝对抗等，奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发，阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设，强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度，深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章，详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战，特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度，讲解了如何在混合云环境下紧跟时代，并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官（CSO）、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生，共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库（Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR），并展示如何使用高级库创建应用程序；第11章对Ray的生态行了总结，并指导读者继续学习。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍，数据架构是重； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模的详细内容； 第四部分：数据管理，讲解了数据架构的核心内容，包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践； 第五部分：数据架构实践，通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例，对前面的内容行了融合，手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂，注重实践，不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路，还融了该领域优秀同行的经验和实践，相信对读者会有一些帮助。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
￥59.00
本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验，全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践；然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分；最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外，本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章： 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况，包括构建推荐系统可能面临的问题，以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构，以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析，包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标，以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章，主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重，也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读，包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案，以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和强化学习在混排的应用）的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计，主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面，结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景，对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析，特别是人、货、场之间的博弈关系，以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面，基于前置的业务剖析，深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法，并结合内容风控技术，提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践，通过丰富的案例分析，帮助读者深理解风控技术的应用，并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者，既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员，也包括负向的风险控制业务方向，以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外，对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书，你可以收获以下知识。（1）互联网广告的发展历程和演变过程，以及常见的互联网广告形态。（2）互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。（3）基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。（4）图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。（5）在线、近线、离线互补的风控系统架构，风控领域MLOps循环。（6）AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中，能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容，知行合一，把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景，让知识发挥更大的价值，一起“建设更安全的互联网”！
CTF实战:从入门到提升
￥59.00
本书采用理论与案例相结合的形式，全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章，其中第1~3章为第1篇Web安全，从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题，以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用；第4~6章为第2篇Crypto密码，主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容；第7~10章为第3篇MISC安全，主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容；第11~13章为第4篇Reverse逆向工程，主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容；第14~17章为第5篇PWN，主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容，能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架，并通过案例学习相关技能，完成从门到提升，适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读，也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
