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Apache Pulsar原理解析与应用实践
￥59.00
这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章：第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
CTF实战:从入门到提升
￥59.00
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。
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块，通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动，注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧，拓展OpenCV发者技能。全书共16章，分为3篇。 ● 基础篇（第1～4章）：主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色：从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示，从图像的表示到基本的像素操作，方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧，为深学习下坚实基础。 ● 阶篇（第5～12章）：主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色：结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用，通过多个案例通知识节，学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇（第13～16章）：主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色：面向工程应用，帮助OpenCV发者提升技能，通过实战案例增强OpenCV应用能力，掌握视觉发必*的深度学习知识，以及从模型训练到部署加速的技巧。
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。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作，被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言，畅销不衰，并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分（第1～8章）介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题，并给出了这些问题的初步解决方案；第二部分（第9～18章）在对这些解决方案行细化的同时，总结出了51种实用的软件架构模式，每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构，以及如何设计好的企业应用架构，不管企业应用发的技术和平台如何变化，这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用，是不可或缺的内功心法。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
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。
数字化运维创新与实践
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本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。
AIGC驱动工业智能设备:系统设计与行业实践
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（1）AI与AIGC基础知识：从基础手，深讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例，帮助读者建立坚实的理论基础，为后续章节的深学习下良好基础。（2）智能设备上的AIGC系统设计：详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节，通过丰富的技术细节和设计策略，帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要。（3）AIGC关键工业领域的应用：深剖析具体的案例，展示AIGC技术在不同工业领域中的实际应用。通过分析成功应用案例中的挑战和解决方案，提供实战经验，便于读者在实际工作中更好地应用AIGC技术。
从零开始写Linux内核:一书学透核心原理与实现
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本书由知名编译与操作系统专家海纳撰写，将沉淀20余年的Linux系统研究所得倾注书中。本书用不到1万行代码复现了Linux 0.12内核，打通了“古早”工具链障碍，模块实现环环相扣，带你穿透“迷雾”，窥见Linux系统设计的绚丽“天光”。 本书共8章，从逻辑上分为四部分。*部分（第1和2章）是基础知识，介绍开发内核所需的基础知识，包括开发环境和调试环境的搭建，以及i386保护模式等。第二部分（第3～6章）是核心模块，逐步实现进程、中断、系统调用、内存管理、字符设备驱动和块设备驱动等模块。第三部分（第7章）是文件系统，涵盖Minix文件系统、管理inode、管理普通文件、管理目录、文件链接、执行程序等内容。第四部分（第8章）是系统服务接口，介绍一些重要的函数，这部分不是内核的主要部分，但为了让shell程序正确地运行，这些函数也是必须实现的。
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。
Kimi*办公:AI10倍提升工作效率的方法和技巧
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AI已成为职场的场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的Kimi为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI 大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了Kimi官方、LangGPT社区和多位AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面揭示了Kimi、Kimi （Kimi内置的智能体）和Kimi浏览器插件的功能和使用，带你认识不一样的Kimi；然后，奉上了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，帮你掌握使用任何AI的核心能力。 授人以渔，本书针对文本创作、PPT制作、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景，以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案；也授人以鱼，本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板，可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用Kimi，轻松驾驭AI，提升职场核心竞争力，成为AI时代的弄潮儿！
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。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
￥59.00
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。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础信贷业务行了细致解析，读者可以从中了解其运作方式和重要性；然后，梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展：首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用，以及智能数据体系的构建；然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程；最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践，能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望，不仅为读者揭示了未来的机遇，也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
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
￥59.00
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。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统行轨迹规划的方法，以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材，也适合相关领域的技术人员参考。
自主AI设计:方法与实践
￥59.00
本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
