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难倒你没商量：最冷最冷的冷门知识大全
￥59.00
本书汇集那些随时都会从我们身边冒出来的既新奇有趣又包罗万象的冷门知识，涉及自然科学、人文历史、社会生活、古今中外等方方面面，从天马行空般的疑问到值得讨论的学术应有尽有。这些知识看似有些稀奇古怪，而一旦走近，你会有曲径通幽、豁然朗之感，不觉一个异彩纷呈的别样世界，备感新鲜好玩，既增长见识，又阔视野，兼具益智、解颐之功效。全书共有条目800 多则，几乎将你所不知道的冷门知识一网尽。它立足于“冷”，从特别的角度，以千奇百怪的提问直读者知识体系的“死穴”，启迪思维，引发强烈求知欲；然后给出科学的答案、情理的解释、绘声绘色的描述，让人恍然大悟，受益无穷，直至成为一个无所不知的“神人”。
混沌:开创一门新科学
￥59.00
混沌理论是这个时代重要的科学知识之一，它掀起了人类思想的新浪潮。从洛伦茨发现蝴蝶效应始，混沌理论阐释了生命的节律、社会的演变、自然的形状和宇宙的常数，那些貌似不相干的无规则现象被赋予了新的意义，人类看待自身与万物的视角也被拓宽。科普作家格雷克凭借极高的科学素养，深浅出地解释了混沌理论的奥秘。科学家们的敏锐、执着和创造力，以及他们追寻真理过程中的沮丧和欢欣，透过作者鲜活的文笔一一呈现。本书是格雷克的成名之作，也是混沌理论领域的科普名作，至今已翻译为25种语言。本书适合对混沌理论和科学故事感兴趣的大众读者阅读。
CCF 信息学奥赛基础篇
￥59.00
本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册，旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路，辅以丰富的实例解析，引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章，涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容，全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特，书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书，也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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内容简介 这是一部从技术原理、工程实践两个方面系统、深讲解Linux系统安全的著作，得到了来自腾讯、杭州银行、叮咚菜等知名企业的多位行业专家的高度评价。本书从纵深防御、安全扫描、侵检测3个维度细致讲解了如何构建一个铜墙铁壁般的Linux防护体系，不仅包含大量工程实践案例，而且对各种的核心知识绘制了方便记忆的思维导图。 全书共15章： 第1章介绍了安全的概念和保障安全的主要原则，引申出“纵深防御”理念。 第2~9章对Linux系统的纵深防御做了全面、深的讲解，分别从网络层面、操作系统层面、应用层面对Linux系统行安全防护，以及如何在保障业务连续性的前提下做好数据备份和恢复，防止数据丢失或被篡改。 第10章介绍了nmap、masscan等扫描工具的原理与使用，以及各种源和商业Web漏洞扫描工具的原理和使用。 第11~13章重讲解了Linux系统的侵检测，涉及Linux Rootkit、病毒木马检查、日志与审计等主题。 第14章介绍了利用威胁情报追踪最新攻趋势、确定攻事件性质的方法。 第15章首先概要性地介绍了网络安全相关法律和网络安全等级保护制度的背景与联系，然后基于网络安全等级保护制度的要求，介绍了对Linux系统行安全加固的具体方案。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。（4）使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。（5）使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。（6）使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。（7）使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式，既确保了内容的可理解性，又保持了足够的深度，配有详细的代码示例和实践指导，确保每位读者能够轻松上手并从中获益，提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改，提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分：基础知识部分（第1~3章），介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程，以及它们如何协同工作；实战部分（第4~9章），介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应（IDIR）的流程，包括查找、定位、消除、利用、分析和传播；未来之路部分（第10~11章），探索IDIR的未来发展方向，包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
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本书深探讨Vulkan图形编程技术，助力读者掌握构建渲染引擎的技术、实现和算法优化。本书从发渲染框架基础手，引导读者学习利用Vulkan高级功能编写现代渲染引擎。具体涵盖自动化资源绑定和依赖管理、运用GPU驱动渲染技术扩展场景规模、熟悉光线追踪技术、提升渲染图像视觉质量等内容。通过学习本书，读者能够全面了解现代渲染引擎内部工作原理，掌握实现先渲染效果的图形技术，所发的框架还可作为未来实践的起，适合有图形编程基础且希望深学习Vulkan的发者阅读。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
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这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现，带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程；配套全流程源码，降低发门槛，轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难，让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以LeptonSearch为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层）的发流程，最后提供多个口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践，包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等； 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物，涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中，四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富，涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等，是一本非常全面的实践指南。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
￥59.00
本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术，并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分：第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目；第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术；第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素，以及对NLU未来的展望。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
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。
AI赋能:企业智能化应用实践
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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。
平台工程:技术、产品与团队
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本书作者拨平台工程的浮夸迷雾，直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验，分享了规避常见失败模式的方法，以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分：第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素，旨在帮助读者理解平台工程的核心内容；第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战，为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述；第三部分分享了很多成功案例，向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者，包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
￥59.00
这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程（从产品立项到生命周期维护）测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后，由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格，内容从浅深，讲解透彻，目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系，可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书，还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者，还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员，都可以通过阅读本书获得想要的知识，提升自身能力，解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述（第1章），介绍SSD和SSD测试相关的基础知识，包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试（第2~5章），首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法，然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法，最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试（第6章），剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台，及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试（第7章），深分析闪存的失效模式，以及闪存测试的主要方法。 测试认证（第8章），完整解读业界主要的SSD认证测试项目，包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备（第9章），重介绍用于SSD测试的仪器设备，包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
