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统计的魔法:揭开统计的另一面
￥53.00
书通过一些故事利用理性和逻辑来剖析作为传统统计核心价值的“统计显著性’’ 以及统计学家一些 ‘‘例行做法”，让读者从不同于教科书的角度认识数理统计中的逻辑及应用中的各种问题.
大数据工程师面试笔试宝典
￥53.00
《大数据工程师面试笔试宝典》全面讲解了大数据的核心技术及如何解答大数据工程师面试笔试中的常见问题，还引了相关知识辅以说明，让读者对所学知识行查漏补缺，帮助读者顺利通过大数据工程师面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》的题目均来自一线互联网公司面试笔试真题，涵盖大数据基础、大数据生态圈技术组件以及大数据不同岗位的面试笔试题。第1～2章主要介绍了职业道路如何选择、面试笔试前如何准备、面试笔试过程中如何应对，以及面试经常遇到的“坑”。第3章介绍了大数据基础面试笔试题，让读者学会利用大数据思维解决常见应用场景；第4～10章重介绍了大数据生态圈核心技术的面试笔试题，让读者加强对大数据技术组件的理解；第11～13章介绍了大数据仓库、大数据项目、大数据运维方向的常见面试笔试题；第14章探讨了大数据与人工智能的交叉，让读者可以轻松应对大数据工程师的面试笔试。 《大数据工程师面试笔试宝典》内容的深度和广度贴近实际，将帮助大数据领域的求职者为面试笔试做好充分的准备，提高面试成功率，同时，《大数据工程师面试笔试宝典》也可作为从业者的实用工具书，以加深对大数据技术和实践的理解。无论是初学者还是有经验的专业人士，都将从本书提供的详实信息和实用建议中受益。
领域大模型构建指南:通用大模型垂直化的方法与实践
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内容简介 这是一部系统讲解如何将通用大模型*改造为领域专家的实战著作。全书以“基础—RAG—模型训练—企业实战”为主线，完整覆盖了RAG架构、持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、分布式训练、模型部署，以及训练飞轮、左右脑架构、MCTS高级推理系统等前沿企业级解决方案，得到了学术界和企业界多位专家的一致推荐。 本书作者在滴普科技任职期间，深度参与了百丽时尚集团等大型企业的AI智能解决方案建设，在真实、复杂的一线业务中积累了丰富经验。本书正是这些经过实战检验的方法与思考的系统化呈现，不仅教授技术操作，更致力于培养读者的系统设计思维，帮助其完成从“工匠”到“建筑师”的角色跃迁，将大模型的巨大潜能转化为各领域不可替代的核心竞争力。 全书共18章，分为四个部分： *部分（第1~3章） 大模型技术基础及实践应用 系统介绍大模型与领域模型的基本概念、技术原理及使用场景，讲解开发环境的搭建方法，并通过聊天机器人实战案例演示大模型在文本翻译、信息提取、归纳总结等场景中的应用，为后续深入学习奠定坚实基础。 第二部分（第4~8章） RAG原理与实战 深入讲解RAG的架构原理与实践技巧，涵盖内容索引、嵌入模型、向量数据库、相关内容检索、结果精排、多查询检索、多向量检索等核心技术，并通过完整的RAG实战项目串联离线索引与在线服务的全流程，这个流程是当前企业应用中性价比*高、落地*快的技术路径。 第三部分（第9~13章） 模型训练 全书的理论核心与精华所在，建立了一套完整的模型定制方法论。系统讲解CPT、SFT、DPO三种层层递进的训练技术，以及数据集生成、分布式训练、模型部署与量化等关键工程实践，包含多个实战项目，确保模型能从实验室真正走向应用。 第四部分（第14~18章） 企业大模型实战 引导读者完成从“工匠”到“建筑师”的角色跃迁。系统介绍企业大模型的构建蓝图与训练飞轮方法论，深入讲解左右脑架构的设计与实现，并通过引入MCTS等前沿技术构建高级推理系统，*后以单店和多店运营分析等真实业务场景进行完整的实战演练。
DeepSeek驱动工业智能:技术架构、应用路径与实践创新
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在人工智能深度赋能新型工业化的今天，本书以DeepSeek为代表的大模型技术体系为核心，为工业智能提供了一套可复用的方法论与落地范式；以“技术赋能场景”为主线，清晰呈现了从理论创新到产业变革的实践路径。通过装备制造、水务、油气生产、低空经济等企业级应用场景的深度复盘，本书直工业智能落地的痛，为制造业企业管理者、工业软件发者、产业研究者提供了极具价值的参考。站在人工智能与工业融合的前沿，本书不仅是对“人工智能 工业”技术生态的全面解构，更是一份面向未来的行动纲领，为人工智能技术创新和融合应用的参与者描绘了一张清晰的变革路线图。
编译器设计实战:基于Python的增量式设计
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本书将带领读者使用Python语言动手构建编译器，通过循序渐的方法，在设计和实现编译器的过程中了解基本概念、算法和数据结构等相关知识。本书将每章作为构建编译器的一个基本“步骤”，逐步为编译器添加功能。全书涵盖变量、寄存器、条件、循环、元组、函数、动态类型、通用类型等内容。本书适合作为高等院校编译原理等课程的教材，也适合相关技术人员参考。
Proxmox VE部署与管理指南
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这是一本讲解如何在真实环境中部署、使用和管理Proxmox VE的实战性著作。作者采用全真物理环境，融合自己丰富的工程实践经验，提供大量操作步骤，手把手教你从零基础掌握Proxmox VE。 通过阅读本书，你将： ?了解什么是源Proxmox VE ?掌握Proxmox VE在企业生产环境中部署 ?掌握Proxmox VE存储配置 ?掌握Proxmox VE网络配置 ?掌握Proxmox VE虚拟机、容器配置 ?掌握Proxmox VE高级特性使用 ?掌握Proxmox VE备份与恢复 ?掌握Proxmox VE系统管理
Python金融风控策略实践
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全书讲述风控策略的分析与挖掘，主要内容包括3部分：1，风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等；2，结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标，行风控策略分析和挖掘实践；3，风控策略涉及的系统以及系统实现等，通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读，也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。
精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长
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内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策（管理）和业务增长（经营）的著作，提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验，而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式，从数据层面完整剖析了其商业路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程，能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章，分为三个部分。第一部分 面向北极星指标（第1~4章） 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标，旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标，并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析（第5-10章）总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式，完整展现了不同业务形态（免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等）的商业路、商业数据模型和分析逻辑，使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平，帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析（第11-17章）阐述了完整业务路中涉及的关键业务模块（业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等），以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法，能够有效指导业务深度优化，使关键指标达到目标或超出预期，赋能业务增长。
Linux使用和管理指南:从云原生到可观测性
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本书主要以结构化方法介绍如何在发或操作中使用Linux。本书还提供了使用这个源操作系统改工作流程的技巧，并讲解了如何获得现代终端、shell和命令的实际操作经验，如何使用Linux网络，如何管理工作负载，如何实现现代Linux可观测性。本书还讲述了如何使用容器、systemd、现代文件系统以及诸如Flatcar和Bottlerocket等不可变发行版以现代方式运行Linux应用程序。本书适合发人员、软件架构师和站可靠性工程师阅读。
Python高并发与高性能编程:原理与实践
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这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。
Python电商数据分析实战
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内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重模块。本书以实战制胜，案例牵引，从表层直观地看，这些案例能解决各种电商业务问题；从深层仔细地分析，作者的本意实则是通过对这些案例抽丝剥茧，手把手教读者在实战中掌握数据分析的通用思维、方法和技能。所以，如果你是关注电商业务的数据分析师，本书针对常见电商数据分析场景给出了具体的方法和解决方案，可照搬使用；如果你是一位没有任何数据分析基础的小白，这本书更加适合你，不仅能快速掌握数据分析的基本思维和方法，而且能在大量案例中获得实战技能和经验。
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。
精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
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本书从Veeam的基础知识始，首先介绍Veeam Backup & Replication的安装、实践和优化，讨论如何运用3-2-1-1-0规则来保护数据，如何创建备份服务器、备份代理、存储库等，还对Veeam 11中新增的强大功能――CDP行了探讨。下来，本书深介绍了不可变性（亦称强化的存储库）并讨论其创建方法和实践。本书末尾还讨论了新增的Linux客户端代理，以及相关高级主题，如扩展的对象存储支持、Veeam ONE功能改和Veeam Orchestrator。 阅读完本书，你将全面掌握部署实施Veeam Backup & Replication的方法，以确保信息系统的数据安全，并实现灾难恢复。
Web 3超入门
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不同于“元宇宙”概念的遥不可及，“Web3”概念正在加速落地中。Web3不是Web2.0的延伸，而是对当前互联网形态的根本性重构。正如二十年前互联网诞生时的场景一样，Web3正在悄然形成星火燎原之势。面对这一个即将改变我们生活的新生事物，我们有必要去了解并认知它。 本书从Web3时代到来的必然性说起，重新梳理了Web3的概念和发展脉络。从核心组成、技术架构、应用场景多个维度深阐述了Web3的核心要义。 本书深浅出，力求采用通俗的语言从用户角度揭Web3的真实原貌，让普通人能够全面了解Web3。书中引用大量详实的案例和丰富的插图，旨在展示Web3作为下一代互联网的壮阔蓝图。 本书作者在Web3相关领域从业多年，具有深厚的专业知识和产业视野。本书凝聚了作者多年研究成果和认知总结，由浅深、层层递，可读性强，非常适合广大Web3从业者、创业者和爱好者阅读。
速学Python:程序设计从入门到进阶
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《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。
数据隐私与数据治理:概念与技术
￥53.00
本书以《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》为背景，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理行系统概述。首篇从历史与系统的角度介绍数据隐私与数据治理的基础，后三篇分别侧重大规模数据收集、机器学习，以及数据治理中的隐私问题，介绍其相应的技术基础，总结当下的关键问题与技术方案。本书从全新的数据生态的角度介绍数据隐私与数据治理，在内容介绍上，以技术与算法的讲解为主，辅以案例，详略得当。
大语言模型:原理、应用与优化
￥53.00
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
构建可信白环境:方法与实践
￥53.00
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。
云数据湖:构建健壮的云数据架构
￥53.00
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。
数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
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本书共13章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。 （1）基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 （2）实战篇（第6～12章），重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇（第13章），围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台，先介绍了平台每个模块的功能，再以航空公司客户价值分析案例为例，介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程，展示平台去编程化、流程化的特。
