Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物,涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中,四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富,涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等,是一本非常全面的实践指南。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改,提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分:基础知识部分(第1~3章),介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程,以及它们如何协同工作;实战部分(第4~9章),介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应(IDIR)的流程,包括查找、定位、消除、利用、分析和传播;未来之路部分(第10~11章),探索IDIR的未来发展方向,包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
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。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验,系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架,又适配智能化趋势的安全设计,涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容,为从业者提供从理论到实践的完整框架,意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系,更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值。 (1)*理解数字化风控体系:系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入,构建完整的数字化风控知识体系。 (2)洞悉前沿技术应用:深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践,包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用,助您驾驭未来风控挑战。 (3)掌握合规与伦理治理:厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系,理解金融科技伦理治理路径,有效规避法律与声誉风险。 (4)获取实战解决方案:学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式,以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 (5)提升职业竞争力:借鉴作者30余年国有大行管理经验,将理论研究与实践策略深度融合,为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南,助您在数字化转型中脱颖而出。 (6)紧跟政策法规动态:全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规,包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等,确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂,更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果,融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略,旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略,以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分,首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念,并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备,并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练,系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段,快速掌握大量的内网渗透实战技能。
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。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
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。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写,辅以大量验证式案例,提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手,之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书,不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知,还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品,构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1~2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分(第3~12章)介绍嵌式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分(第13~15章)介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划,涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰,来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案,从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态,深度解读了国内外重政策、法规,汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分,读者可以从整体上认识数据要素安全流通,并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读,可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望,并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作,是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合,从认知到方法,从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术,为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略,形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论,在大量实践中被证明行之有效。 本书内容,逻辑上分为三个部分: (1)保险数字化转型认知(第1~3章) 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇,详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标,以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑,从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 (2)业务转型路径与策略(第4~9章) 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略,包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等,能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 (3)技术转型思路和方法(第10~15章) 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法,首先分析了技术转型的要求和逻辑,从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划;然后根据技术架构总体规划,分5个领域介绍实施的思路和方法,包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外,本书还融了企业架构思想,将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型,重是理论体系的构建和实施方法的总结,并没有过多地罗列技术细节,即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
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。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
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。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者,都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读,提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”,互联网的特征是“放”,核心精神是“放共享,合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网(阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网)的代际更迭;然后,用通俗的语言,以IPv4和IPv6协议为基础,介绍了互联网标志性技术,科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展;最后,分析了如日中天的元宇宙的概念,对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑,提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议;分析了互联网面临的国际形势,并提出要警惕互联网领域的霸权行为;提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用,提出“信息素养的提高尤为重要”的观;重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级;并提出互联网发展的“五阶段模型”,得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验,全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践;然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分;最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外,本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
大数据技能竞赛知识点解析与实践
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本书以大学生大数据技能竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛为背景,全面系统地讲述了大数据技术的基本原理和应用。 本书共5章,主要介绍了Linux操作系统的常用命令和服务的使用;MySQL数据库操作与管理、非关系型数据库NoSQL;围绕大数据框架讲述了Hadoop技术、Hive数据仓库等大数据组件架构的应用;数据采集与分析;数据挖掘与数据可视化、业务分析报告撰写等内容。 本书内容循序渐,条理性强,全部内容基于项目需求行设计,同时对所需的系统环境、软件版本、数据等信息行详细说明,有助于读者本地环境的复现和练习。 为提升学习效果,书中结合实际应用提供了大量的案例,并配以完善的学习资料,包括课件、软件、数据、源码、答案、在线竞赛模拟平台,为读者带来全方位的学习体验。扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊,回复“73112”。即可获取本书配套资源下载。 本书既可作为大数据技能竞赛的参赛辅导书,也可作为高等院校本、专科数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业大数据技术综合实训教材。
现场总线及其应用技术 第3版
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本书从科研、教学和工程应用出发,理论联系实际,全面、系统地介绍了现场总线技术、工业以太网技术及其应用系统设计,力求所讲内容具有较强的可移植性、先性、系统性、应用性、资料放性,起到举一反三的作用。 全书共分9章,主要内容包括:现场总线与工业以太网概述、CAN现场总线与应用系统设计、CAN FD现场总线与应用系统设计、PROFIBUS-DP现场总线、基金会现场总线、CC-Link现场总线与发应用、DeviceNet现场总线、工业以太网,以及基于现场总线与工业以太网的新型DCS的设计。全书内容丰富,体系先,结构合理,理论与实践相结合,尤其注重工程应用技术。 本书是在作者教学与科研实践经验的基础上,结合现场总线技术30多年的发展历程编写而成的,书中详细地介绍了作者在现场总线与工业以太网应用领域的最新科研成果,给出了大量的应用设计实例。 本书适合从事现场总线与工业以太网控制系统设计的工程技术人员作为参考书,同时也可作为高等院校各类自动化、机器人、自动检测、机电一体化、人工智能、电子与电气工程、计算机应用、信息工程等专业的本科及研究生教材。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作,是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典,从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用,是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值,并结合大量的代码案例分析,深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理,同时也讲述了可能引的安全风险,帮助读者从零基础快速了解eBPF技术,始eBPF安全编程。 通过阅读本书,你将了解: ?云原生安全面临的主要挑战,发展现状和理论基础; ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用; ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理; ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理; ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息; ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段; ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。

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