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AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
￥59.00
这是一本立足企业的真实痛点，以DeepSeek大模型为“智能大脑”，以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”，全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方，均有丰富的项目经验，这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合，致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟，将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力，助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇，共17章。 概念与挑战篇：厘清与数据治理相关的概念与挑战，直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点，系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境，勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图，*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇：深入数据治理的“深水区”，针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域，逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论，让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇：拒绝空洞说教，主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架，从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用，让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇：将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法，并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
￥59.00
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。
AI赋能:大模型概念、技术及企业级项目应用
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本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用，帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章：初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。 本书提供了详细的大模型选型和建设标准，旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南，帮助读者了解如何建设、部署和应用大模型。本书详细介绍了企业大模型项目的实施方法，从项目规划到工程化部署，并通过具体的企业应用实践案例，展示了大模型在基座型基础设施、企业知识中台、业务知识库、智能体及个人办公智能辅助工具中的强大应用潜力，帮助读者在实践中掌握应用大模型的关键技术和管理能力。 本书的读者对象为人工智能、机器学习和数据分析等领域的从业人员，对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，希望通过大模型技术和实施方法增强自身技能的技术研究者和开发者，以及对大模型技术感兴趣并希望深入了解和探索这一前沿科技及其应用场景的读者。
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。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南，以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线，覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结，内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念，解析预训练与微调机制，对比传统循环神经网络与Transformer架构差异，结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开，聚焦DeepSeek的技术突破，系统讲解预训练目标设计、后训练优化（SFT/RLHF）、模型评测体系，并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求，详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合（如视觉-语言指令微调）、具身智能与通用人工智能（AGI）的演进路径，为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师，还是谋划未来布局的战略决策者，都能从中获得启发，在通往通用智能的浪潮中，走出属于自己的创新路径。
新一代网络信息内容安全技术与实践
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本书针对真假难辨的信息内容、隐晦难懂的立场表达和错综隐秘的传播方式给网络信息内容安全领域带来的新挑战进行研究，深入分析各类新威胁的特点及危害，并从对抗条件下的信息内容检测、面向社交媒体的细粒度情感分析、基于传播关系的群体发现与角色挖掘等角度介绍相关技术，提出相应的解决方案，并展示实战应用效果。本书共8章，包括网络信息内容安全概述、融合多特征的虚假信息检测、对抗条件下的文本信息内容处理、对抗条件下的视觉信息内容处理、社交媒体方面级细粒度情感分析、社交媒体立场分析、社交网络用户行为及信息传播规律分析、网络用户身份识别技术。
深度剖析ChatGLM:原理、训练、微调与实战
￥59.00
近年来，随着大语言模型技术的迅猛发展，人工智能领域迎来了新的变革浪潮。ChatGLM作为一款双语大语言模型，凭借其在多语言生成、精准对话理解和高效推理上的良好表现，成为了自然语言处理领域的重要代表。 本书以ChatGLM模型为核心，系统性地介绍了其从原理、训练、微调到实际应用的全流程，全面解析了大语言模型的实现方法与优化策略。全书共分为12章，从基础原理切，涵盖模型架构解析、训练与微调实现、推理优化、部署集成与性能调优等关键技术，同时深探讨数据处理、多任务学习与迁移学习，以及API发、Web应用搭建与云端部署的完整方案。本书特别关注ChatGLM在客服、金融、医疗、教育等领域的创新应用，展现了其多样化的适用能力，并以双语对话系统为实战案例，总结了从数据处理到系统部署的完整发流程。 本书的特色在于理论与实践并重，注重案例引导与操作指导，特别适合AI初学者、希望深了解ChatGLM的工程师和研究者，以及希望学习大语言模型的高校师生使用。随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT等海量学习资源，希望通过立体化的学习方式帮助广大读者从中获得系统的知识与启发。
大模型应用落地:实战AI搜索
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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。
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。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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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。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
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本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线，本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重，不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑，更通过丰富的代码注解与可视化案例，将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员，还是致力于优化重建流程的开发工程师，都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景，奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础，详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心，从源码层面剖析位置编码、分层采样，并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术，详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用，介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈，探讨跨平台加速与优化策略，助力模型*部署。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
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这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是，本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。 除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
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。
知识增强大模型
￥59.00
全书共分10 章，全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术，涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容，并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析，帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论，引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书，指导实际工作；也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
精通API架构:设计、运维与演进
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本书分为四部分，共十章，提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终，即如何通过小步快跑的策略，将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节，其中第一部分介绍API的设计、构建和测试，第二部分介绍如何展API流量管理，第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道，第四部分介绍API架构的迭代演，本书内容贴近实践，易于理解和应用。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展，从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容，又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法，适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
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。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
￥59.00
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。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景，物联网安全愈发值得关注，但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富，初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验，详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识，而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结，通过阅读本书，你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建，掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议，掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例，掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式，并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统，并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞，掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式，并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段，并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例，掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法，并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法，掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件，掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
