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管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
￥59.00
在数字化时代，生成式人工智能（Generative AI）、低代码/无代码平台、机器人流程自动化（RPA）等新技术不断涌现，深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而，面对如此剧烈的变革，许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生，更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知，从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征，并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维，如何构建平台驱动型业务的企业架构，从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题，包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术，以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架，并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结，同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题，以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
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
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作，旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章：第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率；第4~9章主要讲解6类经典图算法，包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等，一共20余种算法，详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用，旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅，深浅出、重突出，既适合门读者阅读，又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式，全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章，其中第1~3章为第1篇Web安全，从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题，以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用；第4~6章为第2篇Crypto密码，主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容；第7~10章为第3篇MISC安全，主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容；第11~13章为第4篇Reverse逆向工程，主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容；第14~17章为第5篇PWN，主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容，能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架，并通过案例学习相关技能，完成从门到提升，适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读，也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作，它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系，并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结，系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具，用户研究在产品研发全流程中的应用，以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章，主要分为三篇。 第1篇（第1~5章） 主要介绍用户研究的基础知识，以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知，掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇（第6~8章） 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用，手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇（第9~10章） 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务，然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案，希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生，还是有经验的职场从业者；不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师，还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位，本书都能帮助你更懂你的用户，从而造出用户需要的产品。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
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。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源战略管理，包括战略规划、人力需求预测等场景； （6）AI辅助招聘管理，包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景； （7）AI辅助培训与人才管理，包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景； （8）AI辅助绩效管理，包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景； （9）AI辅助薪酬与福利管理，包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景； （10）AI辅助员工管理，包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景； （11）AI辅助企业文化建设，包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景； （12）大模型在各种规模的企业的部署和实践； （13）HR在使用AI时应该防范的风险，包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
微课学人工智能Python编程
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本书以Python编程语言为载体，以微课为媒介，从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化，通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范，同时还剖析了18个综合应用案例，从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力，完成Python算法库的建构与应用，终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材，也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深介绍了智能化应用的发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者；对于智能化应用感兴趣，希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性？ 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射？ 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言？ 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统？ 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力？ 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果？ 在实际产品中如何应用语义解析技术？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写，通过本书的学习，读者可以了解NLP的相关技术，掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分（第1章）：从具体的语义解析问题手，引出了各种主流技术，讨论了不同技术方案的对比和实现路径，并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分（第2～6章）：详细讲解了5种语义解析技术路线，即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分（第7～11章）：讲解了如何从零始构建一个语义解析系统，并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时，阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
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。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分：总体概述（第1~3章） 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分：数据实施工作（第4~7章） 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程，是全书的重和难。其中，金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程，需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分：数据成果运用（第8~11章） 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述，核心企业处于配合地位。 第四部分：知识沉淀（第12章） 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应，有助于金融企业不断沉淀知识，提升效率，形成竞争优势。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度，全面剖析具身智能标准体系与测试方法，推动行业迈向高质量发展。 全书共11章，涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术，以及未来趋势展望。内容具有以下亮： ?创新性：将前沿理论与实际应用相结合，覆盖工业、医疗、服务等不同领域，可直作为产业实践参考。 ?针对性：聚焦具身智能产品的性能瓶颈，介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法，解决行业痛问题。 ?前瞻性：展望未来具身智能技术与产业趋势，指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读，为读者提供技术落地的全方位指南。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业，在运维领域深耕20余年，本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结，又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系（PPTR）为基座，在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上，首先提出了数字化运维管理体系 OPDM（Operation Process Data Measurement，平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量），然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书，你将： *深理解“监”体系，全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系，以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系，通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系，从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设，如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系，运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系，通过运维大数据分析与治理能力建设，理解运维数据治理。 *深理解“智”体系，探索智能运维体系的DAO模型，从数据管理、智能分析到场景服务，以及智能运维与生产场景的融合。 此外，书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例，也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
大模型应用落地:实战AI搜索
￥59.00
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。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
￥59.00
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。
