

饿了么质量体系搭建实战
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本书是饿了么企业订餐团队在软件质量保障方面的经验总结。它通过讲解该团队如何从0到1构建软件质量体系以及该体系如何逐步演,分享了饿了么在软件质量保障方面的技术积累、实战经验、解决问题的思考过程,以及质量保障团队的建设与发展。 【全书一共18章,分为六篇,具体内容如下】 第壹篇 规划(第1章) 介绍了饿了么企业订餐业务的背景、团队背景、面临的挑战以及团队在制定技术规划时是如何考虑的。 第二篇 基础(第2~5章) 总结了QA团队在功能测试、安全测试、兼容性测试、线上问题治理等方面的技术见解和经验积累。 第三篇 提效(第6~9章) 介绍在团队人员与业务稳定之后,QA团队应如何提高测试和研发的效率。包括API测试框架、自动生成框架代码技术、框架代码场景化改造、FSM场景化代码动态组合技术等。 第四篇 赋能(第10~13章) 从持续集成、代码质量、Story QA等技术角度介绍了企业订餐QA团队是如何赋能研发人员以提高软件质量的。 第五篇 探索(第14~16章) 介绍了团队在契约测试、探索性测试、流量测试等方面的经验。 第六篇 管理(第17~18章) 分享了如何造有实力、有格局和有凝聚力的团队,以及项目管理的关键问题和解决问题的思路。


“寒温合一”解析《吴鞠通医案》外感篇
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伤寒温病派分为以“六经辨证”为治疗大法的伤寒派、以“卫气营血(三焦辨证)”为治疗大法的温病派;“六经辨证”伤寒派 以“六经辨证”统摄病性病位辨证的独立体系,代表作有张仲景的《伤寒杂病论》。 代表人物张仲景以“寒邪”为例行阐释,故后人习惯称张仲景为伤寒派。 “卫气营血”温病派 以“卫气营血、三焦辨证”统摄病性病位辨证的独立体系,代表作有叶天士的《温热论》、吴鞠通的《温病条辨》。代表人物叶天士、吴鞠通以“温热、湿温等”为例行阐释,故后人习惯称其为温病派。


数据指标体系:构建方法与应用实践
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这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深剖析数据指标波动对业务的影响,旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联,把数据指标体系落地到业务中。第一篇(第1章):深度解读数据指标体系的基础知识,让读者充分理解数据指标,并掌握构建策略、全流程和方法概要,其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇(第2~6章):从实践层面出发,带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品(工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类)的关键数据指标,并通过精细的维度拆解,呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇(第7章和第8章):在第二篇形成的规划图谱的基础上,给出数据指标构建的完整方法论,并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例,完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇(第9章和第10章):揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程,包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键,也是数据分析师技能之一。第五篇(第11章和第12章):通过实际案例指导读者搭建数据指标体系,并展示如何利用数据指标体系监控业务动态,分析数据异动,量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略,以及7种量化数据异动贡献度的方法。


机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别
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这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作,是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法,又有行业的新热和新趋势。 通过本书,读者将能轻松掌握如下知识: 机器视觉的概念以及索引技术,包括向量空间索引和度量空间索引; 人脸识别技术,以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法; 面向人脸检索的高维空间快速索引技术; 人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测; 面向嵌式设备的人脸识别技术与算法,轻量级的人脸识别技术与算法,以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace; 人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。


机器人智能视觉感知与深度学习应用
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主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用,从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究,并深度结合了当前国内外最新研究热,为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。


Python高并发与高性能编程:原理与实践
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这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性,并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章,外加2个附录。 基础篇:对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读,对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇:从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇:从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇:本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法,然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。


Python电商数据分析实战
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内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书,又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先,本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切,注重对数据分析思维和技能的培养,详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法,可覆盖80%以上的数据分析应用场景,为数据分析师下坚实基础。然后,本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托,通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法,理论与案例深度融合。本书以实用为本,聚焦重,Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%,本书去繁就简,只专注于能解决大部分问题的重模块。本书以实战制胜,案例牵引,从表层直观地看,这些案例能解决各种电商业务问题;从深层仔细地分析,作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧,手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以,如果你是关注电商业务的数据分析师,本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案,可照搬使用;如果你是一位没有任何数据分析基础的小白,这本书更加适合你,不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法,而且能在大量案例中获得实战技能和经验。


程序员成长手记
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本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题,并给出了实用的解决方案。本书共分为8章,第1、2 章作为一个整体模块,帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业,然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基;第3~5章作为一个整体模块,带领读者以程序员的身份融职场,帮助读者树立项目全局观,了解如何做到“本色做人、角色做事”,以及如何在程序员岗位上可持续发展;第6~8章作为一个整体模块,帮助读者了解程序员的职业发展,以及培养“多听多想、格局”的思维能力和自驱力。 本书适合想要从事或刚从事程序员职业的新手和准新手,以及在职业发展中遭遇瓶颈的程序员阅读。


云数据湖:构建健壮的云数据架构
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本书详细介绍了可用于数据处理的表格格式、云产品、框架、存储层,以及如何将这些内容组合在一起,以获得适合自己需求的高性能解决方案。作者在书中提供的决策框架将帮助你明智地决定选择哪种数据湖。本书是大数据领域每个人的书。阅读本书后,你将了解构建云数据湖所需的所有基础知识,并能够以多种方式应用这些知识。本书主要面向数据架构师、数据发人员和数据运维专业人员,他们希望广泛地了解设置和运营云数据湖的各个方面。


Python数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章,分三个部分:基础篇、实战篇、提高篇。 (1)基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 (2)实战篇(第6~12章),重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇(第13章),围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台,先介绍了平台每个模块的功能,再以航空公司客户价值分析案例为例,介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程,展示平台去编程化、流程化的特。


零信任安全:技术详解与应用实践
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第?1?章着重讲解数字化时代企业安全面临的挑战,包括:混合办公、业务上云的安全挑战,移动终端面临的威胁,内网边界被突破的威胁,数据安全的监管合规约束,身份安全的治理难,用户访问场景安全的平衡性挑战。 第?2?章对零信任的核心概念、解决方案及标准行介绍。首先,讲解零信任的理念和相关概念,以及重要的解决方案。其次,介绍国内外零信任相关标准的发展程。 第?3?章对零信任体系结构行讲解,包括NIST、SDP的零信任体系结构及通用的零信任体系结构,以及这些体系结构在不同场景的应用,后介绍了零信任体系结构面临的相关威胁。 第?4?章主要分析用户访问服务场景及技术方案,包括场景分析、零信任网络的技术实现和扩展体系结构。其中技术实现分为有端和无端两种不同的场景,分别讲解了不同的实现方案,同时提供了容灾方案。而扩展体系结构部分则从身份安全、网络流量安全、终端设备安全、数据安全、企业安全建设路径等方面展讲解,涉及具体安全能力和联动建议。 第?5?章主要讲解服务访问服务场景及技术方案。首先分析工作负载的安全需求和合规需求。然后着重介绍了微隔离的技术实现,包括跨平台统一管理、工作负载标签化管理、东西向连可视化、东西向流量策略管理、策略自适应计算。着讲解了云应用隔离的技术实现,包括Service Mesh、PKI等方面。 第?6?章首先讲解零信任体系规划,然后从安全团队建设、战略、建设价值、实施范围、业务场景的实现方案、实施过程管理等角度提供了完善的零信任建设方法论,并且通过零信任成熟度来合理评估建设结果。 第?7?章主要通过9个真实的企业案例来讲解零信任落地方案。这些案例覆盖通信、金融、能源、互联网等行业,其中有些来自央企/国企集团。为各个安全领域的读者提供了丰富的实践参考。


低代码平台开发实践:基于React
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本书由三部分组成,第 一部分介绍基础理论知识,第二部分介绍如何构建低代码系统,先行需求分析,涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求,可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容,然后介绍设计思路,包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等,z后介绍详细的编码过程,包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制,以及如何将其集成到其他系统。


Proxmox VE部署与管理指南
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这是一本讲解如何在真实环境中部署、使用和管理Proxmox VE的实战性著作。作者采用全真物理环境,融合自己丰富的工程实践经验,提供大量操作步骤,手把手教你从零基础掌握Proxmox VE。 通过阅读本书,你将: ?了解什么是源Proxmox VE ?掌握Proxmox VE在企业生产环境中部署 ?掌握Proxmox VE存储配置 ?掌握Proxmox VE网络配置 ?掌握Proxmox VE虚拟机、容器配置 ?掌握Proxmox VE高级特性使用 ?掌握Proxmox VE备份与恢复 ?掌握Proxmox VE系统管理


精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
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本书从Veeam的基础知识始,首先介绍Veeam Backup & Replication的安装、实践和优化,讨论如何运用3-2-1-1-0规则来保护数据,如何创建备份服务器、备份代理、存储库等,还对Veeam 11中新增的强大功能――CDP行了探讨。下来,本书深介绍了不可变性(亦称强化的存储库)并讨论其创建方法和实践。本书末尾还讨论了新增的Linux客户端代理,以及相关高级主题,如扩展的对象存储支持、Veeam ONE功能改和Veeam Orchestrator。 阅读完本书,你将全面掌握部署实施Veeam Backup & Replication的方法,以确保信息系统的数据安全,并实现灾难恢复。


数字政府网络安全合规性建设指南:密码应用与数据安全
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内容简介这是一本能为数字政府的密码应用和数据安全治理提供理论指导和实操指引的著作。国家信息中心组织编写了《数字政府网络安全合规性指引》,对数字政府的网络安全合规性建设提供了框架性指导,本书则是该指引配套的实战指南,从技术理论、实践方法等维度对指引行了补充,便于数字政府的安全和合规工作者在实操中借鉴。本书遵循国家法律法规和商用密码应用的标准规范,结合海泰方圆(密码安全领军企业)多年的实践经验,对数字政府密码应用合规性建设、数据安全合规性建设及典型产品的功能与架构行了全方位、多角度的讲解。第 一部分(第1~5章) 密码应用合规性建设详细解析了密码的重要作用、密码学基本模型、各类密码算法、密码协议、密钥管理等核心知识,并介绍了数字政府密码应用建设的具体步骤和方案,以及安全性评估与应用案例等。第二部分(第5~10章) 数据安全合规性建设从数据安全的基本概念出发,深探讨了相关的法律法规、治理建设方案、关键技术、全生命周期管理以及数据安全合规与安全治理案例分析等关键内容,旨在帮助政府机构构建起全方位的数据安全防护体系。第三部分(第11~12章) 典型产品功能与架构密码应用产品包括密码服务平台、身份认证系统、数据加解密系统等,数据安全产品包括数据按安全管控平台、数据分类分级系统、数据脱敏系统、数据库加密系统等。这些产品介绍为数字政府建设提供了实用的技术支持和产品选择指导。无论政策制定者、技术实施者还是安全管理者,都能从中获得宝贵的知识和指导。


编程菜鸟学Python数据分析
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全书共15章,第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python;第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装;第3章讲解编程的常识,包括io、文件系统、编码格式等;第4章介绍Excel和text文本的读写;第5章介绍数据处理神器-pandas;第6章介绍python的编程调试;从第7章始数据分析的范畴,第7章介绍行数据预处理;第8章介绍数据分析的常见问题和方法;第9章介绍在python中如何寻找异常值;第10章介绍相关和回归;第11章介绍聚类技术;第12章介绍决策树技术;第13章介绍关联分析技巧;第14章介绍降维技术;第15章介绍matplotlib绘图。


Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
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本书是一本关于云原生安全的实用指南,主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分,每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能,将带你理解Falco的基本概念,并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册,将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料,涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性,学会使用Falco工具行风险和威胁检测,从而提高云原生应用的安全性能。


Kubernetes快速进阶与实战
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本书精选Kubernetes的硬核知识,帮助读者快速阶和积累Kubernetes实战经验。本书共8章,主要包括认识Kubernetes,快速构建Kubernetes集群,Kubernetes核心对象使用,Kubernetes容器编排实践,Kubernetes系统运维与故障处理,构建Kubernetes高可用集群,Kubernetes监控与告警(Prometheus Grafana)和基于Kubernetes的CI/CD项目综合实践(GitLab Harbor Jenkins)。 本书前三章可以帮助读者快速掌握Kubernetes核心知识和高频操作;第4、第5章帮助读者快速掌握Kubernetes的阶使用;第6~8章是Kubernetes及其外围系统的综合应用,帮助读者快速积累实战经验。 本书既可以作为云原生及相关行业从业者的技术参考书,也可以作为高等院校计算机、云计算和大数据相关专业的教材。


精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长
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内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策(管理)和业务增长(经营)的著作,提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验,而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式,从数据层面完整剖析了其商业路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程,能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章,分为三个部分。第一部分 面向北极星指标(第1~4章) 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标,旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标,并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析(第5-10章)总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式,完整展现了不同业务形态(免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等)的商业路、商业数据模型和分析逻辑,使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平,帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析(第11-17章)阐述了完整业务路中涉及的关键业务模块(业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等),以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法,能够有效指导业务深度优化,使关键指标达到目标或超出预期,赋能业务增长。


速学Python:程序设计从入门到进阶
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《速学Python:程序设计从门到阶》面向没有任何编程基础的初学者。全书共9章,第1、2章以尽可能少的篇幅,完成了对编程环境的搭建、编程的基本概念、Python语法、数据结构、面向对象编程技巧的讲述,这一部分内容虽然简单,但它对初学者非常重要,只有完成这一部分内容的学习,才能够继续深。第3~6章是对第1、2章内容的深与补充,主要是搭建更好的发环境,更详细地讲述数据结构与函数,并通过编写一个计算器程序,深了解解释器的基本工作原理以及面向对象编程。第7~9章讲述了如何创建程序的可视化界面,将Python程序包为可执行程序并使用主流数据库行数据存储,继而实现数据分析与数据图表的生成。第9章是Python语言*大优势的体现,通过引第三方库或调用网络口,可以快速完成应用程序的编写。 本书适合刚触Python的初学者以及希望使用Python处理和分析数据的读者,也可作为编程爱好者学习和使用Python的工具书或参考资料。


OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
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本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略,包括多集群OpenShift容器平台部署,以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先的概念监控OpenShift集群,并结合示例构建和部署Kubernetes operator来自动管理任务,使用GitOps方法配置OpenShift集群。本书适合SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师阅读。