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速学Python:程序设计从入门到进阶
￥53.00
《速学Python：程序设计从门到阶》面向没有任何编程基础的初学者。全书共9章，第1、2章以尽可能少的篇幅，完成了对编程环境的搭建、编程的基本概念、Python语法、数据结构、面向对象编程技巧的讲述，这一部分内容虽然简单，但它对初学者非常重要，只有完成这一部分内容的学习，才能够继续深。第3～6章是对第1、2章内容的深与补充，主要是搭建更好的发环境，更详细地讲述数据结构与函数，并通过编写一个计算器程序，深了解解释器的基本工作原理以及面向对象编程。第7～9章讲述了如何创建程序的可视化界面，将Python程序包为可执行程序并使用主流数据库行数据存储，继而实现数据分析与数据图表的生成。第9章是Python语言*大优势的体现，通过引第三方库或调用网络口，可以快速完成应用程序的编写。 本书适合刚触Python的初学者以及希望使用Python处理和分析数据的读者，也可作为编程爱好者学习和使用Python的工具书或参考资料。
供应链安全与治理:基于关键信息基础设施信息系统的实践
￥53.00
本书以关键信息基础设施信息系统为研究的切入点，深入探讨了该领域供应链安全和治理的相关理论和实践，旨在帮助读者更好地理解和应对供应链风险和挑战。本书从关键信息基础设施信息系统的供应链安全基础、供应链安全治理现状及方法、供应链安全威胁分析、供应链安全风险识别、供应链安全评估方法、供应链自主可控性分析、供应链安全典型案例分析和供应链安全治理思路的完善等方面进行了深入阐述。对于供应链管理人员、企业高管、信息技术专业人员、政府官员以及相关领域的研究者和学生来说，本书是一本有价值的参考书。
OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
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本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略，包括多集群OpenShift容器平台部署，以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先的概念监控OpenShift集群，并结合示例构建和部署Kubernetes operator来自动管理任务，使用GitOps方法配置OpenShift集群。本书适合SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师阅读。
机密计算:原理与技术
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本书系统介绍了机密计算的概念，总结了各类主流TEE硬件通用设计，帮助读者理解TEE硬件的工作原理。本书围绕安全模型、生命周期、证明模型、攻方法和防范策略，系统介绍了TEE的设计原则和使用方法，并以业界常用的x86、ARM以及RISC-V架构提供的TEE为例，分析了硬件TEE的实现方法，帮助读者理解不同实现的利弊。全书分为三个部分，首先介绍机密计算的基础知识，包括隐私计算的概述和机密计算的定义、分类等；第二部分介绍机密计算中的TEE，主要内容包括机密计算模型、TEE的生命周期、TEE的证明模型、TEE的可选功能、机密计算的软件发、TEE的攻与防范；第三部分介绍机密计算中的TEE-IO，主要内容包括TEE-IO模型、TEE-IO的生命周期、TEE-IO的证明模型、TEE-IO机密计算的软件发、TEE-IO的攻和防范。本书体系清晰，内容先，适合从事机密计算相关研究和技术发工作的人员阅读，也适合作为高校学生的拓展读物。
构建可信白环境:方法与实践
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内容简介 这是一本从技术、架构和实战3个维度全面讲解可信白环境的网络安全攻防类著作。本书作者有超过30年的网络管理、系统管理以及实网攻防经验，本书是他们近年来在联通从事网络安全攻防工作的经验总结。 本书理念清晰、方法系统，可操作性极强。基于可信白环境，作者成功完成了多年靶心系统的防护工作，希望通过这本书把这些经验分享给更多的朋友。本书的主要目的是帮助读者和企业以较少的投，搭建更为有效的防护体系，达到预期的效果。 本书从以下3个维度对可信白环境做了全面的阐述： （1）技术角度：首先介绍了可信白环境理念，包括白名单机制、面向应用系统、安全左移、原生安全能力、异常行为识别等；然后全面介绍了网络白环境、身份白环境和软件白环境的的技术原理。 （2）架构角度：详细讲解了构建靶心级的白环境防护体系的整体思路，包括梳理应用系统资产、安全配置基线、网络攻路径以及防护组件和策略等。 （3）实战角度：通过3个危害程度较高的案例讲解了如何构建白环境以及白环境的应用，案例覆盖了三个较为常见的场景：边界突破与内网移动、零日漏洞攻、勒索软件攻。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
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内容介绍 这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇（第1~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（第11~12章） 总结了一些ECharts可视化的高级用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
从零学Java设计模式
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本书以实用的设计模式为例，讲解了Java近年来在改善语法方面取得的展，同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式，以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外，本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码，而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节，让读者能够更全面地了解模式对代码结构的影响，以及模式与Java虚拟机的交互情况。本书的特在于把Java这种成熟的编程语言以及该语言最近新增的特性与各种设计模式结合起来，告诉读者怎样充分发挥Java的特性与优势，从而更好地实现设计模式，避免陷空谈概念而无法落实的境地。
云数据湖:构建健壮的云数据架构
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本书详细介绍了可用于数据处理的表格格式、云产品、框架、存储层，以及如何将这些内容组合在一起，以获得适合自己需求的高性能解决方案。作者在书中提供的决策框架将帮助你明智地决定选择哪种数据湖。本书是大数据领域每个人的书。阅读本书后，你将了解构建云数据湖所需的所有基础知识，并能够以多种方式应用这些知识。本书主要面向数据架构师、数据发人员和数据运维专业人员，他们希望广泛地了解设置和运营云数据湖的各个方面。
从零开始构建企业级RAG系统
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这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验，本书准备了丰富的配套资源： GitHub 仓库：地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加交流群，与作者和其他读者交流讨论。
零信任安全:技术详解与应用实践
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第?1?章着重讲解数字化时代企业安全面临的挑战，包括：混合办公、业务上云的安全挑战，移动终端面临的威胁，内网边界被突破的威胁，数据安全的监管合规约束，身份安全的治理难，用户访问场景安全的平衡性挑战。 第?2?章对零信任的核心概念、解决方案及标准行介绍。首先，讲解零信任的理念和相关概念，以及重要的解决方案。其次，介绍国内外零信任相关标准的发展程。 第?3?章对零信任体系结构行讲解，包括NIST、SDP的零信任体系结构及通用的零信任体系结构，以及这些体系结构在不同场景的应用，后介绍了零信任体系结构面临的相关威胁。 第?4?章主要分析用户访问服务场景及技术方案，包括场景分析、零信任网络的技术实现和扩展体系结构。其中技术实现分为有端和无端两种不同的场景，分别讲解了不同的实现方案，同时提供了容灾方案。而扩展体系结构部分则从身份安全、网络流量安全、终端设备安全、数据安全、企业安全建设路径等方面展讲解，涉及具体安全能力和联动建议。 第?5?章主要讲解服务访问服务场景及技术方案。首先分析工作负载的安全需求和合规需求。然后着重介绍了微隔离的技术实现，包括跨平台统一管理、工作负载标签化管理、东西向连可视化、东西向流量策略管理、策略自适应计算。着讲解了云应用隔离的技术实现，包括Service Mesh、PKI等方面。 第?6?章首先讲解零信任体系规划，然后从安全团队建设、战略、建设价值、实施范围、业务场景的实现方案、实施过程管理等角度提供了完善的零信任建设方法论，并且通过零信任成熟度来合理评估建设结果。 第?7?章主要通过9个真实的企业案例来讲解零信任落地方案。这些案例覆盖通信、金融、能源、互联网等行业，其中有些来自央企/国企集团。为各个安全领域的读者提供了丰富的实践参考。
低代码平台开发实践:基于React
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本书由三部分组成，第 一部分介绍基础理论知识，第二部分介绍如何构建低代码系统，先行需求分析，涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求，可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容，然后介绍设计思路，包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等，z后介绍详细的编码过程，包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制，以及如何将其集成到其他系统。
工业数字化本质:数字化平台下的业务实践
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本书共分为员工篇、制造篇和供应篇。员工篇通过介绍现场员工的因素、辅助部门员工的因素和持续精的员工能力，充分阐述了与人强相关的关键业务应该如何设定线下的数字化评估指标并把线下指标线上化。制造篇通过介绍直制造载体、直制造载体之外和持续精的制造能力，详细阐明了高效制造的方法论及其线下和线上的指标规则。供应篇通过介绍拉动生产、工厂内部供应和工厂外部供应，系统介绍了辅助部门应该如何围绕产品制造高效运作及其线下和线上的指标规则。
解析QUIC/HTTP3 :未来互联网的基石
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随着通信技术的不断步，越来越多的应用始向HTTP3迁移，这极大地提升了互联网的数据传输效率与安全性。本书深浅出地剖析了HTTP3的网络传输层协议QUIC，是作者在多年实践中总结的智慧结晶。本书不仅可以帮助读者精准判断QUIC技术的适用场景，还能在问题出现时，迅速帮助读者分析原因并找到解决方案。本书适用于那些对新兴互联网技术感兴趣的网络工程师、发人员和科研人员。
一本书读懂边缘计算 第2版
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本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章，介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景，介绍了边缘计算行业组成和生态现状，*后通过业界专家的视角，分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望，深浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面，覆盖当前技术前沿，用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。
企业开源实践之旅:基于红帽客户的开源建设实践案例
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以真实客户案例为基础的，从方法论到实践，从为什么需要云原生的应用转型到如何建设基于源的应用体系，从如何构建企业源治理能力到如何针对企业源软件现状做到安全、合规、管控等的系统书籍。
机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别
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这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作，是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法，又有行业的新热和新趋势。 通过本书，读者将能轻松掌握如下知识： 机器视觉的概念以及索引技术，包括向量空间索引和度量空间索引； 人脸识别技术，以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法； 面向人脸检索的高维空间快速索引技术； 人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测； 面向嵌式设备的人脸识别技术与算法，轻量级的人脸识别技术与算法，以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace； 人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。
编程菜鸟学Python数据分析
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全书共15章，第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python；第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装；第3章讲解编程的常识，包括io、文件系统、编码格式等；第4章介绍Excel和text文本的读写；第5章介绍数据处理神器-pandas；第6章介绍python的编程调试；从第7章始数据分析的范畴，第7章介绍行数据预处理；第8章介绍数据分析的常见问题和方法；第9章介绍在python中如何寻找异常值；第10章介绍相关和回归；第11章介绍聚类技术；第12章介绍决策树技术；第13章介绍关联分析技巧；第14章介绍降维技术；第15章介绍matplotlib绘图。
数据资产入表与数据交易合规指南
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内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著，旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍；然后，对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析；最后，对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先，对数据资产表与数据确权的关系行了深分析，明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析，厘清了关键合规要，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析，给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分，分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析，对其中的法律难问题行归纳，并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先，对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析，并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析；最后，对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
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这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上，全书分为4个部分： 第一部分（第1～3章） 介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分（第4和5章） 重探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。 第三部分（第6和7章） 探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻与威胁。从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章） 展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。
TDD全视角:认知、实践、工程化与AI融合
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本书由中兴通讯资深专家执笔，融合多年的一线项目经验，全面讲解TDD的基础理论、实践操作、工程化推广路径与未来发展方向。内容覆盖广泛、体系完整，既是发者个人成长的实用工具书，也是团队与企业推TDD落地的权威参考。 本书主要内容如下： 认知篇（第1～2章）：详细介绍TDD的历史背景、核心原则和要，以及本质，并且通过第一性原理探讨 TDD 的真正价值和作用，帮助读者建立全面的TDD认知。 实践篇（第3～9章）：围绕TDD的实施流程和方法展，从正确的操作步骤、用例拆分与Todolist设计，到黑盒/白盒测试、测试分层、测试数据管理及测试替身技术（如Fake和Mock），提供了丰富的实践经验和应对策略。同时，本篇以“DD 送货”项目为案例，展示了TDD在微服务架构下的实践全景图。 工程化篇（第10～11章）：探讨如何推动TDD在大型组织中的规模化落地，包括TDD规模化落地的价值、难和方案，提出了一系列最佳实践和成熟度评估方法，帮助企业实现TDD的长期稳定运作。 拓展篇（第12～13章）：聚焦于大模型对软件发的深远影响，分析大模型如何改变软件工程范式，以及程序员如何拥抱AI技术。本篇还探讨了大模型辅助TDD发的“双轮驱动”模式，并详细介绍了相关的Prompt技巧、模板及AutoTDD工具的技术架构和实践应用。
Kubernetes快速进阶与实战
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本书精选Kubernetes的硬核知识，帮助读者快速阶和积累Kubernetes实战经验。本书共8章，主要包括认识Kubernetes，快速构建Kubernetes集群，Kubernetes核心对象使用，Kubernetes容器编排实践，Kubernetes系统运维与故障处理，构建Kubernetes高可用集群，Kubernetes监控与告警（Prometheus Grafana）和基于Kubernetes的CI/CD项目综合实践（GitLab Harbor Jenkins）。 本书前三章可以帮助读者快速掌握Kubernetes核心知识和高频操作；第4、第5章帮助读者快速掌握Kubernetes的阶使用；第6～8章是Kubernetes及其外围系统的综合应用，帮助读者快速积累实战经验。 本书既可以作为云原生及相关行业从业者的技术参考书，也可以作为高等院校计算机、云计算和大数据相关专业的教材。
