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云原生测试实战
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本书用通俗易懂的语言介绍云原生理论基础，用丰富的实际案例还原云原生测试场景，是一本专注于讲述云原生测试的实战图书。本书共 9 章，第 1 章至第 3 章主要介绍云原生基础，包括云原生的概念和相关测试挑战，Docker 的核心能力和测试场景，Kubernetes 的集群搭建、常用对象和定制化发等内容；第 4 章至第 6 章主要介绍云原生测试场景，包括在 Kubernetes 中实施混沌工程、性能测试、稳定性测试，使用 Prometheus搭建监控系统等内容；第 7 章至第 9 章主要介绍云原生与其他领域的结合，包括边缘计算、CI/CD 和大数据技术与 Kubernetes 结合的测试场景及对应的测试方案。
SOLIDWORKS 2023中文版机械设计从入门到精通
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内容提要 SOLIDWORKS是三维CAD软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学易用等特点。 本书系统地介绍了SOLIDWORKS 2023中文版软件在草图绘制、实体建模、装配体设计、工程图设计、仿真分析等方面的功能。本书每章的前半部分介绍软件的基础知识，后半部分利用一个或多个内容较*的实例介绍具体的操作步骤，引导读者一步步完成模型的创建，使读者能够快速而深入地理解SOLIDWORKS软件中一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SOLIDWORKS自学教程和参考书，也可作为各类院校计算机辅助设计课程的参考用书。
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
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本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
生成式AI实战
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本书由浅深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具手，逐步深到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。
企业数字化转型人工智能技术落地指南
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本书首先从企业支持人工智能技术发展的视角出发，讲解如何认识数字化转型、数字化转型战略主要包含的方面、支持数字化转型的应用体系设计方法等。其次，承对应用体系设计的讨论，详细讲解如何研发并落地实施定制化的人工智能应用，内容包括对人工智能应用研发的整体认识，业务需求和业务知识的梳理，数据收集、数据处理与建模分析，模型上线运行和持续迭代等。后，基于相关讨论，分析人工智能应用研发的特，探讨人工智能领域在应用研发模式与策略、专业技能人才培养等方面可能产生的一些新变化，以及领域内各种业态可能出现的发展趋势。 本书适合企业技术总监、规划与计划人员、人工智能应用研发管理者与研发技术人员，以及对企业数字化转型和人工智能技术落地感兴趣的读者阅读。
DevSecOps企业级实践:理念、技术与案例
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DevSecOps 在 DevOps 的基础上融安全底线思维，是软件工程领域的前沿理论。本书系统地阐述企业实践 DevSecOps 所需的理论、技术和方法，首先从软件工程发展趋势，尤其是敏捷、DevOps 等领域的发展趋势出发，结合 DevOps best实践、DevSecOps 相关报告和标准，循序渐地阐述 DevSecOps 理念；然后解读 DevSecOps best实践，根据 DevSecOps best实践涉及的重阶段和相关技术讲解平台设计与工具应用，并结合源、云原生等领域的流行工具介绍 DevSecOps 工具及平台建设方法；最后以作者的实战经验和业界的实践案例介绍 DevSecOps 的实施方法。
国产基础软件集群平台技术与应用
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本书是国产基础软件集群的实操指南，在揭示国产基础软件集群平台本质的基础上，对国产基础软件集群行分类介绍，按照操作系统、数据库、中间件的顺序，分别对银河麒麟高可用集群软件、达梦数据共享集群、神通数据库共享存储集群、东方通中间件应用服务器集群的概念和特等行了介绍，并解析了这些集群的架构，阐述了如何搭建这些集群。最后，本书从实践应用出发，列出了几个重行业的部署实践指南，帮助读者加深对内容的理解，做到学以致用。 本书适合对基础软件行业感兴趣、想了解国产基础软件的人士，以及基础软件相关行业的从业者。
操作系统基础与实践——基于openEuler平台
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本书围绕操作系统基础、UNIX设计思想和openEuler实践3个方面展，并将理论知识、设计思想和应用实践紧密结合。本书内容涵盖绪论、操作系统初识、openEuler使用门、操作系统原理与实践、openEuler发环境、嵌式操作系统发、网络基础与管理、服务器操作系统管理，以及openEuler源创新等。本书合理安排理论知识、精心设计操作实例，注重有机结合、循序深，以帮助读者深理解Linux优秀设计思想，灵活运用其高效系统功能，并从源社区中更好地学习和成长。 本书适合作为高等院校计算机、自动化、电子测量等专业方向本科生和研究生学习操作系统的教材或参考书，也适合 Linux 系统发和运维人员阅读，对从事计算机相关工作的专业人员具有参考价值。
扩散模型从原理到实战
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AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切，由浅深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
自然语言处理迁移学习实战
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迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用门图书，能够带领读者深实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的展；其次，深探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。
程序员的制胜技
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本书专注于介绍项目发领域的实战方法和高效范式，共 9 章，从预备理论知识始，按照业务发的真实流程详细阐述了以往发的经验误区，并结合实际的.NET 和 C#代码，给出经过大量项目检验的解决方案。 本书绝不是市面上随处可见的技术手册。作者用他独有的幽默感和数十年的软件发经验，将软件发的实战故事一一道来。 正如作者所言，无论你是非科班出身的发者，还是已经行几年的发“上道人”，本书都能对你有所裨益。
元宇宙中的硬科技
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本书从元宇宙的起源和现实应用场景出发，基于元宇宙的“BIGCHINA”技术框架，为读者依次揭元宇宙背后八大硬科技—区块（Blockchain）技术、交互（Interactivity）技术、通信技术（Communication Technology，5G、6G）、云和边缘计算（Cloud and Edge Computing）技术、高性能计算和量子计算（High-Performance Computing and Quantum Computing）技术、物联网和机器人（IoT and Robotics）技术、网络（Network）技术、人工智能（Artificial Intelligence）技术的神秘面纱。本书将上述八大支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的“技术图谱”，为想要了解元宇宙及其背后核心技术的读者提供有趣的科普阅读体验。此外，本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
开发者关系:方法与实践
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本书是一本发者关系和发者市场领域的突破性作品，深浅出地介绍了发者关系相关的概念、框架及实践。本书结合各类新技术、新方法的特，带领读者一步步学习发者关系的落地方法。本书从意识文化建立到研发、测试、培训，再到度量、模型运营等多个维度剖析问题，并提供结合行业特的解决方案，为读者提供更多的参考价值。本书助力发者关系实践的日益普及和专业化，并有助于推动发者关系在企业内发挥更大的作用。 本书内容丰富，架构清晰，案例翔实，适合发者关系部门负责人、企业高管、投资人、工程师、产品经理和营销人员阅读。
AutoCAD 2024中文版从入门到精通
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本书重介绍AutoCAD 2024中文版在产品设计中的应用方法与技巧。全书共17章，分别介绍AutoCAD 2024的基本概念、基本操作，基本绘图命令，基本绘图设置，精确绘图，平面图形的编辑，文字与表格，图案填充、块与属性，复杂二维图形的绘制与编辑，尺寸标注，快捷绘图工具，布局与印，三维绘图基础，绘制和编辑三维表面，实体绘制，实体编辑，机械设计工程实例，建筑设计工程实例等内容。全书由浅深，从易到难，内容翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。知识配有案例讲解，使读者对知识有一步的了解。每章最后配有巩固练习，使读者能对全章的知识综合运用。 本书还随书附赠丰富的电子资源，包含全书讲解实例和练习实例的源文件，以及同步讲解的视频。 本书既可以作为大、中专院校相关专业以及CAD培训机构的教材，也可以作为从事设计工作的工程技术人员的参考书。
深入浅出人工智能——原理、技术与应用
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本书旨在帮助读者从零始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。 本书共10章，首先是人工智能概述，着深浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。 本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材或辅导书。
AI治理大家谈
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本书内容来自第三届人工智能合作与治理国际论坛，探讨适合人工智能健康发展的治理体系，分享各个国家、地区，以及政、产、学、研各界在人工智能治理方面的最佳实践，帮助读者更好地理解和参与人工智能治理的程。 本书根据3个主论坛和5个专题论坛的内容，共分为42讲，涵盖如下主题：人工智能引领韧性治理与未来科技、人工智能治理技术、元宇宙助力高质量发展与可持续未来、人工智能产业发展与治理、人工智能及其对未来工作的影响、正视人工智能引发的性别歧视、人工智能伦理标准、人工智能助力发展中国家。 本书适合人工智能研究者、政策制定者、企业和组织领导者，以及对人工智能治理感兴趣的公众阅读。
MSC Fatigue 疲劳分析标准教程
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本书主要讲述MSC Fatigue 2019 疲劳分析的软件操作技巧和要。全书共分为9章，包括疲劳分析概述、MSC Fatigue 疲劳分析介绍、疲劳载荷谱的统计处理、应力疲劳分析、应变疲劳分析、裂纹扩展分析、振动疲劳分析、焊疲劳分析、MSC Fatigue的其他模块与应用。全书由浅深，循序渐，从简单的应力疲劳分析逐渐深，将理论联系实际，把枯燥的理论讲透、讲活。 本书既适合作为高等院校疲劳分析课程教材，也适合从事相关科学研究的读者自学使用。
持续测试
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本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
GeoTools 地理信息系统开发
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GeoTools 是由源社区维护的一套地理信息系统的发组件和解决方案。GeoTools 的实现完整遵循了OGC 的各类规范，并在二十多年的迭代中，形成了活跃的源社区生态。 本书从GeoTools 的基本信息、社区生态始介绍，随后以地理信息的基本概念为脉络，详细介绍GeoTools 是如何实现并管理坐标参考系统、如何管理矢量数据和栅格数据，以及如何连地理数据库的。在本书的后，通过实现一个空间数据管理系统，将全书的知识体系串联起来，帮助读者形成源地理信息解决方案，来解决地理信息系统中的数据解析、坐标计算、空间关系等常见问题。 本书适用于有志于从事地理信息系统发工作的人员，也可以帮助从事传统商业地理信息系统发和管理工作的人员一步了解源地理信息系统。
拥抱开源(第2版)
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本书深阐释了自由软件如何成为源软件以及如何销售源软件。本书从源如何彻底改变软件的编写方式、合作方式、沟通方式、组织结构以及商业价值等多个方向展论述。内容涉及源所创造的机会和随之而来的挑战，公司如何创造商业模式来成功地销售“自由”软件，如何从创建社区到销售商业产品应用源发模式，审视与源项目和产品管理及许可相关的重要问题，以及源原则如何更广泛地适用于DevOps和其他组织实践。 本书不仅适合对源软件感兴趣的人员、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，而且适合作为高等院校相关专业的源教育通识读物。
白话AI安全:32个故事带你读懂AI的攻防博弈
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随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的“故事+对话”形式，揭开AI安全的神秘面纱，以“AI的攻防博弈”为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。 本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。*篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。 本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
