支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南,为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用,对于重要的结果均给出了数学证明,从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程,在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计,zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路,适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融(风险管理)等不同领域的技术人员参考,也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
Python网络爬虫入门到实战
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本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识,然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库,着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架,最后介绍了Linux基础,便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取,地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
一本书讲透MCP:AI Agent互联网新纪元
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内容简介 这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作,旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写,他们各自发挥所长,从10余个维度对MCP行了全面、透彻、深的讲解。 全书共11章,从技术、生态、商业3大维度,深解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程,揭示传统Agent的局限性及互联化挑战,提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核,涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念,以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图,分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的发指南:从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件发,到客户端构建方法;结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例,演示AI Agent应用发全流程。第6章聚焦行业变革,剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应,以及对AI Agent平台架构的颠覆性影响。 第7~9章从宏观角度揭示MCP的产业价值:MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者化;MCP改变大模型公司商业模式,促技术普惠;规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10~11章展望AI Agent互联网未来,探讨MCP在智能社会中的核心地位,并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势,揭示智能系统演的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野,既是发者构建MCP应用的实操手册,也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景,为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。
计算简史
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计算是人类未知的重要钥匙。从原始人在骨片上刻下第一道计数划痕,到今日计算速度达每秒百亿次的超级计算机,这场跨越几万年的智力长征,塑造了文明的每一次跃迁。 本书以7个关键维度——记录的发展、方法的演变、视界的扩展、追求的革新、流程的更替、设备的换代与追求的改变,系统解析计算的化密码:古埃及人用“荷鲁斯之眼”分配粮食,无意中创了分数;文艺复兴时期的数学家为解三次方程,被迫承认虚数的存在,却为量子计算埋下伏笔;计算员通过计算尺破解弹道轨迹,催生了现代编程的雏形……每一次技术突破,都在重写人类认知世界的语法。 计算不仅是工具,更是推人类文明程的新语言。然而,随着人工智能的快速发展,当计算从辅助工具演变为自主决策者时,新的文明困境随之浮现。本书在展示技术奇迹的同时,冷静审视其可能带来的问题,并探讨人类该如何破解人工智能带来的效率危机。 本书以计算为主题,从多个视角探讨算法及算力演变和其对人类社会的影响,呈现出一个全面而生动的计算世界。这不仅是对技术发展的回顾,也是对人类与计算之间关系的深刻思考。这既是一部技术史诗,也是一份算法时代的生存指南。
CCF 信息学奥赛基础篇
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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。
Python之光:Python编程入门与实战
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《Python之光:Python编程门与实战》将重新定义Python学习,它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端,它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践,让读者学完《Python之光:Python编程门与实战》后具备项目实战能力,能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容: (1)Python门:Python基础知识庞杂,但很多知识并不常用,《Python之光:Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选,以很大限度降低读者的学xi负荷。 (2)Python阶:详细且有针对性地讲解了Python的阶知识,主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里,读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 (3)Python应用:讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题,它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色: (1)人人可零基础门,不论年龄,不分职业,不需要任何背景知识。 (2)结构设计合理,学习曲线平滑,轻松牢Python基础。 (3)图解书中难和重,清晰直观,一图胜千言。 (4)代码简洁,变量命名简单,代码逻辑清晰,避免晦涩难懂的术语。 (5)知识全面,详略得当,涵盖新的语言特性。 (6)面向应用,讲解第三方库,配有经典、实用案例。 附加价值: 配套视频:100个视频,近10个小时,边看边学,轻松愉快 实战案例:1600个小案例,30个综合案例,边练边学,举一反三 案例源码:提供全书大小案例源代码,边敲边学,实践导向 配套习题:提供大量的高品质练习题,边学边练,强化提高 在线答疑:纸书、社群、网站可答疑,边问边学,事半功倍 思维导图:一张图呈现全书知识精华,先看后学,窥斑知豹 PPT课件:针对性配套完整教学PPT,边教边学,教学相长 图解表达:图形化表示书中难重,看图学习,直观易懂
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。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景,物联网安全愈发值得关注,但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富,初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验,详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识,而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结,通过阅读本书,你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建,掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议,掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例,掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式,并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统,并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞,掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式,并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段,并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例,掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法,并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法,掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件,掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
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。
大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建
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内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验,详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺以及使用场景,同时探讨了RAG在大模型应用发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理,还通过丰富的案例与代码实现,引导读者从理论走向实践,轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者,还是希望提升RAG应用技能的发者,本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书,你将掌握以下知识:?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
了不起的地理
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撒哈拉沙漠会下雪吗?冬天的漠河和南北极哪里更冷?南方人和北方人到底谁更抗冻?动画片《葫芦娃》的故事发生在哪里?……… 世界上有许多奇妙有趣的景象,地理知识无处不在。 这是一本综合性地理读物,旨在以简单有趣、实用清晰的方式向读者展示地理学的魅力。本书分为三大部分,涵盖了自然地理、人文地理及地理学习策略与方法,包括常见现象和热门现象背后蕴藏的地理知识,总结了与其相关的地理考增加趣味性,为读者提供观察世界的全新维度。本书还包含了对地理学科学习策略的讨论,如兴趣驱动的学习启蒙、思维导图的应用、多维度学习策略,以及考试前的准备和应试技巧等。《了不起的地理》不仅是地理知识宝库,也是广大学生和地理爱好者提升地理素养和学习技能的实用指南。
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。
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。
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。
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。
混沌:开创一门新科学
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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。
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。
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。

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