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计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今，计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸，围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。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、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念，突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料，同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同化，成为不被AI淘汰的人。
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。
银行数字化风控:业务与实践
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这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年，将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合，总结了一套全面的银行数字化风控方法论，为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系，给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下： 第 一部分（第1-2章）银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用，探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分（第3-8章）零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节手，着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容，特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收，是银行需要重关注的方向。 第三部分（第9-12章）对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性手，介绍银行业领先做法，涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分（第13-16章）普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难与解决方案的基础上，探讨普惠金融破解之道，并深阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
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。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
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。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长，在需要高算力的场景，例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合，源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理，包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化，对比KVM在云服务器上参考实现，重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践，以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书，通过对ACRN源软件的介绍，帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件，掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
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。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度更好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识； 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演； 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现； 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 第11章对GPT的未来发展趋势行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
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。
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。
数据安全实践:能力体系、产品实现与解决方案
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这是一本以实用和实践为导向，从甲乙双方视角全面讲解数据安全的著作。本书由国内数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品，三位作者均为长期耕耘于数据安全领域的资深专家，得到了包括比亚迪联合创始人、腾讯云鼎实验室负责人在内的多位企业界和学术界专家的高度评价和推荐。本书系统讲解了数据安全的技术基础、能力体系及其构建方法、产品使用及其实现、行业解决方案，以及如何将数据安全方案全面落地的综合案例，既能帮助读者全面构建数据安全的知识图谱，又能指引读者解决数据安全系统建设与运营过程中的各种难题。本书将为行业机构、企业组织、政府部门、专家学者等展数据安全相关工作提供参考与借鉴。 第 一篇 数据安全基础技术（第1~3章）介绍密码学知识、访问控制和人工智能安全等数据安全的基础技术和前沿热。特别是人工智能安全部分，除人工智能赋能数据安全外，同时探讨了人工智能自身的安全性问题。 第二篇 数据安全能力体系（第4~7章）从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营，详细阐述多种具有不同侧重的架构和方法论。 第三篇 数据安全产品系列（第8~12章）全面介绍目前常见的数据安全产品系列。这部分内容是技术方案的基础，涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。 第四篇 数据安全综合方案（第13~16章）讲解比较典型的数据安全综合建设方案，涉及政务大数据、工业互联网、数据流转风险监测和出境安全评估，覆盖数据安全建设的绝大部分场景。 第五篇 数据安全实践案例（第17~20章）分享4个具备各自行业特的数据安全实践案例，深讲解数据安全项目中的建设内容、实施计划、遇到的问题和难，以及相应的解决思路。
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。
数字广告生态:平台、营销与革新
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本书使用“数字广告生态”来描述完成数字广告升维后的全部数字营销技术与行业生态系统，详细介绍了数字广告生态如何为我国数字经济赋能，并重探讨数字化如何重新塑造技术营销（广告）产品，而探究数字广告独有的技术产品市场怎样一步步发展为“平台型”企业转型数字营销的关键，始引领数字营销的步和企业的数字化转型。全书分为三篇（共12章）：第一篇为理论篇（第1～4章），解释数字广告变革的基础，给出数字广告的概念体系与重要特征，介绍我国的数字广告是如何改变营销概念体系的，并首次将全路营销、数字增长营销和广域集客营销加营销理论创新体系；第二篇为变革篇（第5～7章），详解数字广告生态在我国的重要发展创新，覆盖数字广告生态位、数字广告营销图谱、人工智能广告相关内容，代表数字广告产业的升维改造；第三篇为创新篇（第8～12章），阐述数字广告生态解决数字营销问题的三个口，并就法律与伦理问题这个数字广告生态的重要维度展讨论，最后还介绍了广告营销不断发展的动力源泉——面向未来的前沿科技。本书适合广告学专业的本科生、研究生和青年教师全面学习，以掌握数字广告相关知识，也适合新闻传播学领域的其他相关专业（如网络与新媒体相关专业）读者阅读。此外，本书也适合经济与管理学院的商科类专业（特别是市场营销专业）学生阅读以了解数字广告，攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代的数字广告与营销传播管理的前沿知识。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线，深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者（2005年正式App发领域）。曾在百度负责多个App的技术架构构建，全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华，是一本真正的干货集。 基础篇（第1~3章），从作者百度讲起，带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例，以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知，包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容，为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇（第4~12章）， 围绕搜索全流程业务展，包括搜索客户端中并行化响应输的实现，以及可扩展网页（即功能插件化）、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇，读者可更深理解搜索App的业务流程，掌握技术架构的工作原理，并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇（第13章），从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
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。
数据空间探索与实践
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内容简介 这是一部系统梳理和总结华为在数据空间领域的研究成果与实践经验的著作，*讲解了如何构建可信、可控、可证的数据流通体系，旨在为跨主体、跨边界数据共享这一难题提供完整的解决方案。 华为致力于数据空间理论与架构的研究近8年，积极参与国际数据空间协会（IDSA）、 Gaia-X 等国际组织的生态共建与标准制定，并与欧洲的相关科研机构在研究项目上开展了大量的合作。华为成功研发了自己的数据空间服务产品EDS（交换数据空间），并在鲲鹏昇腾生态率先得到验证，如今已经在华为内部的4大类20多个场景和外部的大量客户中得到广泛应用。在此基础上，华为将自己在数据空间理论框架、工程实践、落地原则等方面的认知、经验、教训凝结成了这本书。 本书将为您揭示数据流通的破局之道，从理论到实践、从架构到落地，*解析数据空间这一创新方案。阅读本书，您将收获： （1）一套完整的数据空间知识体系： 全书共11章，系统覆盖了数据流通的时代背景与世界性难题、欧洲数据空间的*新实践、数据空间的4大设计原则和五层三维参考架构、数据连接器的6大关键能力，以及如何构建“可信、可控、可证”的数据流通保障机制。 （2）一套可落地的企业实践方法： 详细阐述了企业在部署和运营数据空间时需要解答的3个关键问题（谁来用、谁来管、怎么用），并提供了4大类企业应用场景的实操指南，涵盖企业内部、集团内、产业链上下游以及与外部组织间的数据交换模式。 （3）一套面向未来的前瞻性思考： 深入探讨了在AI大模型时代，数据空间如何应对数据流通的新挑战，以及如何支撑AI场景下的数据可控利用，展望了数据空间成为未来国家数据要素流通基础设施的宏伟蓝图。 本书将为您的数据战略规划和数字化转型实践提供极具价值的参考与指引，帮助您在数据浪潮中占得先机。
