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深入理解Kubernetes网络系统原理
￥65.00
这是一本虚拟化网络技术学习指南，融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发，结合内核源码，以实例化的方式讲解虚拟化网络技术（包括容器网络和Kubernetes网络），覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时，对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。（1）通用网络技术，首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术，着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的，包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。（2）容器网络技术，首先介绍Linux的网络命名空间，着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。（3）Kubernetes网络插件原理，介绍Kubernetes网络插件的工作原理，之后综合全书讲述的技术，实现Kubernetes网络插件，达成优化Kubernetes网络的目的。
Kali Linux高级渗透测试(原书第4版)
￥65.00
本书将通过分析黑客采用的攻战术来提升测试者的渗透测试技能：通过实验室集成到云服务，从而了解在渗透测试中通常被忽略的一个发维度；探索在虚拟机和容器化环境中安装和运行Kali Linux的不同方法，以及使用容器在AWS上部署易受攻的云服务，利用配置错误的S3桶来访问EC2实例；深研究被动和主动侦察，从获取用户信息到大规模端口扫描，在此基础上，探索了不同的脆弱性评估，包括威胁建模；讲述了如何在受损系统上使用横向移动、特权升级以及命令与控制(C2)；探索在互联网、物联网、嵌式外围设备和无线通信中使用的高级渗透测试方法。
数据与AI战略:企业实现指数级增长的实战指南
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在数字化转型的浪潮中，数据与AI已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业，还是科技领先企业，能否*利用数据与AI技术，将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、AI技术与商业场景的深度融合应用。通过STAR框架、生成式AI、LLM与RAG等前沿技术，结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景，提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说，是一本有价值的参考书，能够帮助企业从战略制定到实施落地，*掌握数据与AI的赋能之道。
多智能体强化学习:基础与现代方法
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多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后，书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法，涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库，其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释，并通过大量示例行说明，既为初学者阐明了MARL的概念，也为专业的读者提供了高层次的见解。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特出发，介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图，结合行业的最佳实践，为想要行数据智能决策的企业提供参考。（5）探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用，探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道
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本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册，还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程，并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引“数据宕机”的概念，然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测，并设置SLA、SLI和SLO，以及构建由新鲜度、容量、分布、模式和沿袭这5个关键支柱组成的优化数据质量的数据平台。之后深探讨在生产环境中实际应对和解决数据质量问题所需的步骤，包括数据事件管理、根因分析、事后分析等。着讨论数据团队在大规模宣传和普及数据质量时必须跨越的一些文化和组织障碍，并分享了几个真实案例研究和与数据工程领域领军人物的对话。
改变设计的AI技术(基于Midjourney+Stable Diffusion)
￥65.00
本书涵盖了多个绘画知识专题及AI绘画应用案例：从Midjourney和Stable Diffusion两款AI绘画工具的门操作，到垫图方法、风格化实操演示、模型使用技巧、插件使用方法等阶技术，以及定制写真、商业LOGO、艺术字、艺术二维码、电商海报产品图等应用案例的全流程操作，包括了从基础应用到实战项目的常用方法和技巧。通过这些知识内容，帮助读者解决在艺术设计领域的创造力、工作效率等核心问题，实现从小白到AI绘画创作大师的质变。 本书可作为想用AI绘画提升工作效率或行商业应用的平面设计师、后期特效处理人员、影视动画制作者的学习手册；也可作为广大对AI绘画感兴趣的播客、UP主、电商等新媒体达人的辅导工具书；还可作为大中专院校相关专业及培训机构的学习用书。
数据安全架构设计与实战 第2版
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随着《中华人民共和国数据安全法》《网络数据安全管理条例》等法律法规的出台，数据安全治理要求更趋完善，业界对数据安全的关注也在持续提升，由此产生了新的需求。在此背景下，本书对第1版内容进行了升级，进一步明确数据安全与传统网络安全的关系，总结隐私与数据安全治理方法。 全书分为四部分，共20章。*部分介绍安全架构的基础知识，阐述数据安全、安全架构、5A方法论、CIA等基本概念，为后续论述奠定基础。第二部分介绍产品安全架构，内容包括身份认证、授权、访问控制、可审计、资产保护、业务安全等，讲解如何从源头设计来保障数据安全和隐私安全，防患于未然。第三部分介绍安全技术体系架构，内容包括安全技术体系架构概述、网络和通信层安全架构、设备和主机层安全架构、应用和数据层安全架构、安全架构案例与实战等。第四部分介绍数据安全与隐私保护治理，内容包括数据安全治理、数据安全政策流程文件体系、隐私保护基础与增强技术、GRC方案、数据安全与隐私保护的统一等。
GD32 MCU原理及固件库开发指南
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这是一本从原理和实践两个层面解读GD32 MCU原理及标准库发的专业技术书。本书内容均来自兆易创新内部及周边一线使用的企业，主要面向初中及人员，解决其在实际工作中门、使用的问题。 全书共分为7章，首先分析了MCU的基本情况，然后聚焦于GD32，分别介绍了其产品形态、选型技巧，然后从原理和实践两个维度对门知识、内核、存储器、电源管理、时钟系统、基础外设、模拟外设、通信外设行深解读。
智能汽车网络安全权威指南(上册)
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这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写，以“安全左移”为指导思想，围绕安全合规、安全标准、安全体系、安全测试、安全研发、安全运营、网络攻防、威胁评估、自动驾驶安全等9大核心主题对汽车的网络安全行了全面且透彻的阐述，是汽车网络安全领域的标准性著作。由于内容覆盖面广，而且比较深和细致，因此本书篇幅较大。为了方便不同需求的读者阅读和各取所需，全书分为了上、下两册。上册（第1~10章）（1）梳理了汽车安全的发展脉络，以及汽车的功能安全、预期功能安全、网络安全3大安全主题，旨在让读者对汽车网络安全有一个宏观和整体的认知。（2）详细讲解了汽车的网络组成、网络通信协议、电子电气架构以及架构视角和功能视角的网络安全，旨在让读者精准地掌握与汽车相关的网络知识。（3）重解读了汽车网络安全的合规体系，主要内容包括国内外网络安全法规、汽车网络安全管理体系及其应用，旨在让读者了解汽车网络安全的标准并结合业务场景行多体融合，建立对应的汽车网络安全管理体系。（4）从攻防的视角讲解了黑客如何零门槛破解一辆汽车以及针对各种不同场景的网络安全测试工具的用法。下册（第11~21章）（1）详细总结了汽车黑客的攻思维和方法，并列举了汽车网络安全架构视角和汽车功能应用视角下的常用攻手法和防御措施。（2）系统讲解了覆盖整车研发周期的网络安全策略，包括威胁分析与风险评估、汽车网络安全架构、汽车网络安全监控与响应等。（3）前瞻性地讲解了高级辅助驾驶安全和汽车充电网络安全，相关知识非常稀缺，能帮助读者阔眼界。本书不仅理论体系全面，能帮助读者构建对汽车和网络安全的立体认知；而且实操指导具体，为读者总结了汽车网络安全攻防的各种方法和手段。全书包含大量案例、模型和数百个图表，看了就能懂，学会就能用！
Node-RED物联网应用开发技术详解
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本书从技术角度系统讲解了Node-RED的使用方法和如何应用Node-RED发物联网应用，是Node-RED领域的标准性著作，得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。 具体地，本书包含Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法，以及解决常见需求的44个流程，几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识，能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。 本书注重使用Node-RED发物联网应用的各种技术和方法，它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发工程实践》，讲解了Node-RED的官方扩展节、自定义节、团队发等物联网应用端到端发的细节，以及数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4大工程实战案例。 这两本书都配有大量辅助资源，包括流程实例、配置文件、实例代码等，可以通过本书的配套网站（Node-RED中文站）来获取。
深入实践Kotlin元编程
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这是一本从基础知识、设计思想、技术方案、应用方法、实践技巧5个维度系统讲解Kotlin元编程，并以此大幅提升Kotlin工程师发水平、研发效率和发体验的著作。作者是Kotlin领域的资深专家和布道者，本书源于他对Kotlin编译器源码的反复研读和大量的工程实践，不仅细致讲解了反射、程序静态分析、 Java注解处理器、Kotlin符号处理器、Kotlin编译器插件、元程序的发和调试等核心元编程技术，而且详细剖析了Jetpack Compose的编译器插件和IntelliJ 插件、AtomicFU 的 JVM 字节码和JavaScript代码的生成逻辑。本书的出版破了元编程技术资料少、门槛高的行业现状。本书包含大量案例，这些案例大多来自真实的生产实践，相对成熟和完善，可以作为元编程项目的范本。同时，本书提供大量的代码，为了提升阅读体验，在注释、书写和排版等方面对代码做了精心的优化。全书的源文件均可免费下载，读者可以通过作者的网站实时与作者互动和交流。
互联网广告系统:架构、算法与智能化
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这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。 通过本书，你将掌握以下内容： （1）互联网广告的生态和产品形态 首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台；然后介绍了主要在线广告网络和程序化生态；蕞后介绍了在线广告产品形态，包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。 （2）广告投放系统的架构与设计 结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统，主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特及用法演示，以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。 （3）广告系统的设计方法论 互联网广告系统的规模往往比较大，详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论，为读者设计广告系统下基础。 （4）广告系统的工程架构 详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。 （5）广告策略系统的架构设计 首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计；然后讲解了广告系统预估子系统，包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法，以及新广告率预估和转化率预估。 本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面，对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。
算法秘籍
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这是一本关于数据结构和算法的书，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章，讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富，实用性强，通过示例练习和问题分析等方式，详细讲解了与算法有关的知识。本书附赠视频讲解二维码，以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生，以及对算法感兴趣的读者阅读。
ChatGLM部署、微调与开发
￥65.00
本书系统介绍了ChatGLM大语言模型的部署、微调与发，并提供了极具参考价值的大模型应用实战案例。所设计的学习架构包含三个核心部分：①应用技术篇。首先深浅出地介绍什么是人工智能和大模型，并详细介绍"智谱清言"这一款大模型产品的使用方法，以帮助读者获得一个有效提升工作和学习效率的技术手段。其次，从技术和应用角度介绍了大模型的国内外研究和发展现状，并展望了大模型未来的发展趋势。②理论基础篇。该部分给出了大模型相关理论、模型和任务框架，以及GLM训练、微调、部署及评估等基础知识，还论述了大模型与知识图谱相结合使用的情况。③实践案例篇。由于当前大模型技术的独特性，目前还没有整合大模型的集成发环境，本书给出了一套基于当前已有工具并对其行优化配置的发方案，通过"新手验证"模式，手把手教会读者发一套完整的案例系统。通过该系统可以学会如何应用语言大模型技术、大模型代码生成技术、多模态大模型技术和智能体技术，同时也掌握了发部署基于大模型技术的智能信息服务系统的实践知识和经验。 本书面向大模型技术兴趣爱好者，也可供普通高校计算机专业本科生和研究生教学使用，还可以作为大模型应用系统设计及发的培训教材。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础，然后介绍英特尔的GPU处理器架构，着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持，以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分，首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制，下来是编程实战，并针对发者反馈较多的情况，介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
Linux系统编程
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Linux是世界上流行的源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统，并与系统上的其他程序行通信。 本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合（GCC）和Linux系统调用；讲述了如何处理程序中的错误，以及如何捕获错误并印错误相关信息；介绍了在系统上读写文件的多种方法，包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深，你将深研究创建程、创建僵尸程和守护程，并学习使用systemd处理守护程的方法；了解如何创建共享库，并探索不同类型的程间通信（IPC）；还将学习如何使用POSIX线程编写程序，以及如何使用GNU调试器（GDB）和Valgrind调试程序。 学完本书，你将能够在Linux系统中发自己的系统程序，包括守护程、工具、客户端和过滤器。 通过阅读本书，你将： ◎ 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。 ◎ 深研究POSIX函数的工作原理。 ◎ 理解并学会使用信号、管道、IPC和流程管理等关键概念。 ◎ 了解如何集成程序与Linux系统。 ◎ 探索高级主题，例如，文件系统操作、创建共享库和调试程序。 ◎ 全面了解如何使用Valgrind调试程序。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连方式，然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在始时讨论需求，着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
有限元分析:方法、验证与确认(原书第2版)
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本书由两位公认的有限元分析专家撰写。第1版的问世堪称有限元方法发展史上的里程碑，为该领域奠定了坚实的基础。本书为第2版，在第1版的基础上行了更新和完善，包括误差估计、验证近似解、模型选择、建模误差控制和仿真等内容。本书涵盖了当前关于模型选择和建模误差控制的最新研究成果，并通过实例说明了不确定性量化在数据分析中的应用，对于学生、工程分析师和软件发人员来说具有可读性和易理解性，能够为建模、仿真以及实际应用提供极具价值的指导。对于任何希望全面掌握有限元方法的读者来说，这是一本不可或缺且自成体系的书籍。
分布式系统性能优化:方法与实践
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内容简介 这是一本系统化解决分布式系统性能瓶颈的实战指南，它以“多、快、好、省”的性能指标体系为核心，提供了从架构设计、网络通信、缓存、事务到AI大模型应用的全链路、360°的性能优化方法论与工程实践。 性能优化不是亡羊补牢，而是磨出来的工程艺术。本书正是一本帮助你将性能优化从“救火”转变为“体系化建设”的实战宝典。全书共12章，分为三大核心部分（基础理论、优化方法、实战应用），通过20余个工业级实战案例，为你提供了从理论到实践的完整性能优化知识图谱。 掌握本书内容，你将收获以下7大核心价值： （1）构建完整的性能指标体系：掌握分布式系统“多（容量）、快（时间）、好（可用）、省（资源）”的4维性能指标体系，并学会通过全链路压测、可观测性等手段，精准定位系统性能瓶颈。 （2）掌握系统架构优化策略：深入理解单体、微服务、事件驱动等5种主流架构对性能的影响，并掌握API网关、Saga、断路器等10种微服务设计模式，实现面向性能的架构选型与优化。 （3）突破网络传输瓶颈：学习网络拓扑优化、带宽管理、*路由、CDN与边缘计算等4大基础设施提速技巧，并通过基于BFE的大规模负载均衡实践，将网络延迟降低到极 致。 （4）精通缓存与通信调优：掌握Cache-Aside、Write-Through等5种分布式缓存策略，以及热Key、缓存穿透、缓存雪崩等6大常见问题的解决方案；同时学会HTTP优化、gRPC、异步通信和消息队列等4大通信调优技巧。 （5）解决数据一致性难题：深入理解本地事务、全局事务、分布式事务等3种事务类型，并掌握事务消息、TCC等3种分布式事务解决方案，确保数据在分布式环境下的强一致性。 （6）应对高并发挑战：学习如何合理设计分布式锁，掌握Redis和ZooKeeper分布式锁的互斥性、防死锁、高性能、可重入性等4大核心要素，并通过直播排行榜等案例，解决高并发下的资源竞争问题。 （7）拥抱前沿技术优化：掌握在线聊天、高并发直播系统、自动驾驶异构计算等3个大型应用系统的性能调优实战，并深入探讨RAG、Agent系统、语义缓存等3大基于大模型应用的系统优化方法，抢占AI时代的性能高地。
利用Python解决数学问题(原书第2版)
￥65.00
本书基于灵活易用的Python编程语言，详细介绍如何使用Python解决数学问题，旨在帮助读者利用Python程序和相关工具应对现实世界中的数学挑战。本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识，还将深探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。此外，书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题，如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展，分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面行细致介绍，循序渐地引导读者掌握每项技术，而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。这种结构不仅适合初学者逐步学习，也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。
