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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。
量子人工智能:前沿进展
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量子人工智能是量子计算与人工智能交叉融合形成的新兴研究领域，其内涵一直在不断丰富和演变。本书对该领域的若干前沿研究进展进行梳理与总结，共分8 章。第1 章简要介绍人工智能和量子计算的背景知识；第2 章集中介绍基于线性代数的量子机器学习算法；第3章*阐述变分量子电路；第4 章重点介绍人工智能技术如何应用于量子架构搜索；第5 章聚焦量子生成对抗网络；第6 章探讨量子图机器学习；第7 章介绍量子特征选择；第8 章在受量子启发的算法与模型方面，重点介绍量子自然语言处理方面的理论、方法与进展。 本书既可供对量子人工智能领域感兴趣的科学研究或技术开发人员参考，也可供量子计算或人工智能相关专业的研究生及高年级本科生阅读。
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。
具身智能数据工程:标准、技术与实践指南
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本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与所面临的挑战。篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深讲解了机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建方法，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例行深分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题上的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向行了前瞻性的展望。 本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和爱好者阅读，是了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
C语言本质
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本书主要介绍C语言的语法与语义，包括数据类型、变量、控制语句、循环语句、数组、函数、指针等，以及如何使用C语言编写一些常规程序。同时，本书对函数调用过程、内存管理、程序运行等知识展开介绍，帮助读者初步掌握计算机体系结构方面的知识，了解在操作系统环境下程序的基本内存布局、大致运行过程等。 本书适合高校计算机相关专业的本科生和职业院校的学生阅读、学习，也可供对C语言感兴趣的读者参考。
软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式
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本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演历程，深剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
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。
人工智能安全与伦理
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随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，*剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。 本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
从线性代数到量子计算
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本书主要介绍量子计算的原理、著名算法及相关应用，旨在通过细致的讲解和直观的类比，降低量子计算的入门难度，帮助读者快速了解量子算法的典型应用思路、量子优越性的实现途径及量子算法的应用场景，为进一步学习奠定基础。 本书共6章，第1章介绍量子计算的物理基础，即量子力学；第2章概括性介绍量子计算的基本原理及著名量子算法；第3章介绍量子计算所需的数学基础；第4章介绍量子门与量子电路；第5章介绍几个基础量子算法；第6章介绍量子算法的实际应用场景。 本书适合具有一定大学数学基础，特别是线性代数基础，且对量子计算感兴趣的读者阅读。
高性能计算算法引擎:线性代数与异构计算的融合
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本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。*部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
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.
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。
边缘计算及其资源管理技术
促销价:￥31.99|￥99.80
本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
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。
工程师进阶之路:个人贡献者成长与改变指南
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多数公司意识到了他们对主管工程师的迫切需求，却因技术路线混乱、缺乏明确指引，导致工程师和管理者面临职业发展困惑。本书围绕工程师如何成长为优秀主管工程师展开，分为大局观、执行力和提升力三篇。*篇探讨如何以广阔、战略性视野思考工作，提出与主管工程师角色相关的大问题，如在场景中审视工作、揭示目标，并创建全局图。第二篇聚焦领导项目和解决问题的实际情况，分享选择工作、管理精力的技巧，讨论领导跨团队和跨组织项目的方法，以及克服障碍、复盘项目的要点。第三篇关注组织水平，介绍如何通过学习模范工程师的行为来提高团队水平，探讨提高同事技能的模式，以及提升个人水平、规划职业生涯的方法。 本书适合正考虑或已走上主管工程师道路的工程师，以及与主管工程师共事或管理主管工程师、想了解这一新兴角色的人阅读。
大语言模型工程师手册:从概念到生产实践
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AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
磁梯度张量系统构建及目标探测技术
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本书以地下或水下隐蔽磁性目标探测为背景，以磁通门传感器搭建的磁梯度张量系统为基础，通过理论推导、仿真分析和实验验证，重点介绍磁梯度张量系统结构分析与搭建、误差分析与校正、磁干扰补偿与降噪，以及磁性目标定位、模式识别等方面，为高精度目标探测仪器的研制与应用提供理论指导和技术支撑。 本书适合磁性目标探测相关专业的研究生及相关行业的从业者阅读。
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。
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。
