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分布式数据库原理、架构与实践
￥59.40
这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作，融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手，沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路，从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题，尤其是一致性问题；然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题（重是一致性问题）的本质行深挖；着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案；后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素，其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是：如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性？ 分布式数据库实现。从工程实践的角度，以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象，从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。
Schneier的安全忠告
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本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性，探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大，以及人的因素在这一过程中所起到的作用，并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题，提出了一些应对方案，呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私，以做出更好的决策。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
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Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
Webpack实战:入门、进阶与调优(第2版)
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这是一本讲解如何使用Webpack构建现代Web应用的著作。第1版豆瓣评分8.6，好评率近99.9%，是前端领域的畅销书，被读者公认为是Webpack领域的标准性著作。 全书围绕Webpack的功能特性、工作原理、性能优化、项目实战4个维度全面展，从基本的使用场景到复杂的应用实例，再到系统性的优化，由浅深讲解Webpack的各个特性，同时剖析其背后的工作原理，让读者能零基础快速掌握Webpack并轻松实现阶。 作者是资深的前端技术专家，是知名源包工具YKit的主导者和核心发者，也是Webpack坚定不移的布道者。本书内容全部来自作者的实战经验，尽量避了网络上已经发表的各种公资料，思路简洁、深，原理与实操并重。 与第1版相比，第2版做了如下更新： （1）结合Webpack新技术，对全书内容行了全面更新； （2）收集并分析了读者对第1版的反馈，完善了第1版的不足之处； （3）新增了分析Webpack包原理的章节； （4）新增了2个关于React和Vue的综合案例。 相比第1版，第2版内容更新、更全、更深，实战性更强。
SaaS增长方法论
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这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年，历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业，同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询，作者结合这些经验，总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念，解析了增长的动因，总结了增长的基本功，提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论，触类旁通，引领企业持续增长。 阅读本书，你将掌握如下知识和技能： 工程化的ToB增长观和方法论 产品驱动增长（PLG）的原理和执行地图 业务驱动增长的3种典型模式：T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 客户成功驱动增长的原理 客户成功的管理、团队搭建和 客户成功的运营体系 客户旅程的系统知识和绘制步骤 获得客户洞见的方法 ToB用户需求金字塔 价值销售的方法 黑客式SaaS增长模型 R2R式SaaS增长模型 导弹式SaaS增长模型
工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践
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内容简介 这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。 全书的具体内容分为如下几个方面： （1）全面认识工业物联网 主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战，以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系，它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。 （2）工业物联网平台架构 重介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法，从感知层、边缘计算、网络连、平台再到应用，探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投问题，同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。 （3）工业物联网关键技术 详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术，包括工业物联网感知、网络连、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识外，还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性，以及它所能解决的问题和带来的价值。 （4）工业物联网案例分析 通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例，帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地，同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。
云原生安全:攻防实践与体系构建
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本书介绍了云原生的容器基础设施、K8S编排系统和常见云原生应用体系；在介绍安全体系前先深分析了前述架构各个层面的安全风险，并给出攻实践，后续计划放靶场环境，有很好的可操作性和说服力；在介绍安全体系时，首先从高层分析新型基础设施防护的思路切换，然后分为两个维度介绍相关的安全机制，清晰地拆解了复杂的安全技术栈，让读者很容易理解DevOps安全和云原生安全两者如何融合。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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本书共9章，分为3篇。 由来篇（第1～3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位、定义，*后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4～6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法与核心问题。 实践篇（第7～9章） 重点介绍了当前可用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率的标签工具和经典模板，列举了从标签到应用的5个*佳实践方案，并总结了标签化的价值、典型应用案例及标签设计人才的培养经验。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
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本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
工业互联网安全:架构与防御
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本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
短视频社区:产品、运营与商业化
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这是一本从实战角度讲解短视频社区的产品架构、运营方案和商业变现的著作。作者是某头部短视频平台的商业产品总监，本书是他在该短视频平台以及百度和阿里等大厂多年工作经验的思考与总结。 在内容上，本书独辟蹊径，以平台视角而非用户视角，详细、深、地气地讲解了以抖音、快手、B站为代表的短视频平台的产品架构、运营方案和商业变现。不仅能给各类短视频平台的从业者直的实践指导，而且能让短视频平台生态中的内容创作者、经营者、用户等深度洞悉平台的规则，从而更好地在生态里获得发展。 通过阅读本书，你将： 理解短视频社区的内容推荐系统与内容搜索系统的产品逻辑与设计原理； 社区创新的内容生产工具与内容消费产品； 搞清楚短视频社区内容体系是如何生产、审核、分发与消费的； 理解短视频社区用户体系的成长、促活、留存，与创作者体系的升级、激励机制； 认识到品牌广告与效果广告是如何在短视频社区与内容相结合的； 明白短视频社区直播生态的构建，以及围绕着直播的不同变现模式； 认识到电商这一终极变现方式在短视频社区的变化与创新模式； 理解增值服务在短视频社区是如何行相应变现的； 看到新锐品牌是如何利用短视频社区的巨大流量快速崛起的。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
区块链安全入门与实战
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本书介绍区块链相关环节的安全审计，结合具体的实战案例，帮助读者迅速上手区块链安全测试，增强网络安全意识。通过本书的学习，读者能够学习区块链行业相关安全、交易平台安全、智能合约安全、区块链软硬件钱包安全、链安全以及矿机和矿池安全，掌握在实际过程中如何安全的开发区块链相关应用，对区块链安全知根知底，知攻知防。主要内容包括：区块链生态简介，交易平台、智能合约、钱包、链等安全审计，*后介绍矿机和矿池的安全问题。本书的特点是实用性强，项目案例丰富，与新技术紧密联系，适合于区块链相关从业人员、安全研究人员、高等院校相关专业师生，也可作为企业培训、职业学校的教材。
图数据库原理、架构与应用
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这是一本能帮助读者快速掌握图数据库的原理、架构、算法、扩展、规划、测评、优化以及实战应用的著作，书中的理论和实践均来自国内领先的图数据库企业Ultipa的科研成果和实践经验，由Ultipa的创始人兼CTO孙宇熙领衔撰写。 该书内容全面、体系完整、循序渐、深浅出、图文并茂，兼具理论性、实战性、趣味性。用通俗的语言将抽象的图数据库技术具体化、形象化，将带领读者经历一次非凡的“图数据之旅”。 通过本书，你将掌握以下内容： · 图数据库、图计算的概念与区别； · 图计算、图存储、图查询语言的原理； · 高性能图存储架构、计算架构； · 图数据库查询与分析框架的设计； · 度计算、中心性计算、相似度计算、连通性计算等图算法； · 可扩展的图数据库设计； · 高可用分布式设计； · 图数据库在决策智能、反欺诈、反洗钱、智能推荐、流动性风险管理等多个领域的实战经验； · 图系统的规划、评测与优化。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
￥59.40
这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累，结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识，*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性，旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术，掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识（第1~5章）?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术，以及分布式训练的基础知识，为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术（第6~11章）?? 首先，深入解析DeepSeek的模型架构创新，包括 MoE、MLA与分词器设计，探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题，揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后，聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化，涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化，为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告，更重视将前沿理论与工业实践相结合，帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势，为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
￥59.00
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普著作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章，分为四个部分： 第一部分（第1~2章）以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分（第3~5章）学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。 第三部分（第6~8章）第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚；然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破；最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分（第9章）人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”（AI Agent）时，我们怎么让机器真正懂业务？这本书基于本体方法论，给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南，旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”，再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验，提出以“业务本体”为核心的全新范式：通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型，将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合，为AI提供可理解的业务语义框架，使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动，贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇，层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系： 战略认知篇（第1～3章）：剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑，阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性，提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇（第4和5章）：系统阐述本体的思想渊源与理论体系，从哲学本源到计算科学演进，揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值；提出“事实–事理–行动”一体化动态模型，构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式；围绕“7+1”语义规范，建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇（第6～8章）：提供本体工程化的完整方法论，通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模，将建模周期从数周缩短至分钟级；围绕六类核心应用模式，形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇（第9和10章）：展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径，提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架；探讨多模态本体、世界模型等前沿方向；描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
