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。
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。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础,阐述了设备智能运维的现状和问题,提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标,从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度,并介绍了这5个维度各自的提升途径,给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术,以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要,可以作为实施状态检测的参考资料,助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
RAG实践权威指南:构建精准、*大模型之道
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本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写,旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战,涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术,并深讲解三大落地优化技术,以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础,帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践,帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节,帮助读者掌握阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化,全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术,加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术,提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体,以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强,展望RAG技术未来应用的方向。
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。
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。
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
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全书主要分为三部分介绍Redis。 第1部分介绍Redis6中使用的数据结构,包括动态字符串、跳跃表、压缩列表、字典、整数集合和快速表,详细介绍其基本结构及常见操作。 第二部分为本书核心篇章,首先介绍了Redis6的启动流程,命令解析流程,之后对Redis6中的命令实现行了全面的介绍,包括键命令、字符串命令、哈希表命令、列表命令、集合及有序集合命令、地理位置相关的GEO命令、统计相关的HyperLogLog命令。 第三部分,主要介绍了Redis6的一些特性及使用,包括事务、持久化、主从复制以及集群等。
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。
编译器设计实战:基于Racket的增量式设计
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本书将带领读者使用Racket语言动手构建编译器,通过循序渐进的方法,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。
AI Agent开发实战:从基础原理到企业级应用
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这是一本案例驱动的AI Agent发指南,提供丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践,帮助读者迅速掌握Agent发的主流模式和完整流程,满足现实的业务场景需求,符合用户的真实诉求。 本书分为8章,共3篇,全面阐述Agent的表现类型、技术体系、发模式和落地案例,具体内容如下: (1)AI Agent基础篇(第1、2章) 介绍AI Agent的基本概念和发模式,引出AI Agent的技术体系和实现方式,并以最常见的OpenAI LLM为例,演示从零构建一个AI Agent的过程,提供OpenAI Swarm框架的使用方式和案例。 (2)AI Agent实现篇(第3~5章) 介绍AI Agent的典型实现模式,包括通用型的ReAct Agent和Plan-and-Execute Agent、集成RAG技术的知识型Agent,以及整合图像和音频处理技术的多模态Agent,并在实现过程中引LangChain和LlamaIndex这些常用框架。 (3)AI Agent应用篇(第6~8章) 从实际需求出发,全面介绍构建企业级AI Agent所需的各项工程化技术。同时,引多Agent系统应对复杂场景,并采用LlamaIndex、AutoGen、LangGraph等主流框架完成多个实战案例,从而详细阐述多Agent系统的设计发过程以及相应的技术组件以及实现技巧。
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。
机器人智能视觉感知与深度学习应用
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主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用,从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究,并深度结合了当前国内外最新研究热,为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。
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。
Excel 2019公式、函数应用大全
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全书共25章,内容包括初识Excel 2019、设置Excel 2019工作环境、工作表基本操作、工作表页面布局与印设置、数据有效性与条件格式应用、数据排序与筛选、数据处理与分析、数据组合与分类汇总、名称定义使用、公式与函数基础、逻辑函数应用、文本与信息处理函数应用、日期与时间函数应用、数学函数应用、数据库函数应用技巧、查询与引用函数应用、概率函数应用、统计学函数应用、财务函数应用、工程函数应用、图表分析数据应用、基本数据分析应用、数据透视表分析应用、固定资产折旧分析应用、本量利分析应用技巧。
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。
企业架构决策:战略框架与实施指南
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本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构,探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出,企业架构需融合业务战略、流程与技术,以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员,包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展,涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面,还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外,介绍了评估框架与决策制定框架,助力组织评估现状、制定战略,以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案,提升组织效率与创新能力。
前端工程化实践指南
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面对AI与数字化浪潮带来的技术变革,前端研发领域正在从页面实现走向工程化建设、数据驱动决策与智能化协作。本书以企业级前端研发体系为主线,结合“工程化”“数据化”“智能化”三大必然趋势,打通“开发—构建—部署—监控—分析—优化”的能力全链路,为前端工程师、技术负责人和架构师提供实用的成长路径与实践参考。 本书内容涵盖开发规范、框架原理、组件库建设、工程化工具链、自动化测试、数据埋点、构建部署、性能优化、数据分析及研发效能提升等关键技术。同时,结合埋点SDK、组件库、云构建平台等真实案例,融入AI辅助编程的前沿实践。*终,*呈现前端研发在AI时代的新方法与新范式。
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
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。
数字政府网络安全合规性建设指南:密码应用与数据安全
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内容简介这是一本能为数字政府的密码应用和数据安全治理提供理论指导和实操指引的著作。国家信息中心组织编写了《数字政府网络安全合规性指引》,对数字政府的网络安全合规性建设提供了框架性指导,本书则是该指引配套的实战指南,从技术理论、实践方法等维度对指引行了补充,便于数字政府的安全和合规工作者在实操中借鉴。本书遵循国家法律法规和商用密码应用的标准规范,结合海泰方圆(密码安全领军企业)多年的实践经验,对数字政府密码应用合规性建设、数据安全合规性建设及典型产品的功能与架构行了全方位、多角度的讲解。第 一部分(第1~5章) 密码应用合规性建设详细解析了密码的重要作用、密码学基本模型、各类密码算法、密码协议、密钥管理等核心知识,并介绍了数字政府密码应用建设的具体步骤和方案,以及安全性评估与应用案例等。第二部分(第5~10章) 数据安全合规性建设从数据安全的基本概念出发,深探讨了相关的法律法规、治理建设方案、关键技术、全生命周期管理以及数据安全合规与安全治理案例分析等关键内容,旨在帮助政府机构构建起全方位的数据安全防护体系。第三部分(第11~12章) 典型产品功能与架构密码应用产品包括密码服务平台、身份认证系统、数据加解密系统等,数据安全产品包括数据按安全管控平台、数据分类分级系统、数据脱敏系统、数据库加密系统等。这些产品介绍为数字政府建设提供了实用的技术支持和产品选择指导。无论政策制定者、技术实施者还是安全管理者,都能从中获得宝贵的知识和指导。

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