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RAG实践权威指南:构建精准、*大模型之道
￥53.00
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。
从零开始构建企业级RAG系统
￥53.00
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。
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。
大模型应用开发:方法与案例
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这是一本案例驱动的LLM应用发指南，适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用发的核心技术，并引出主流的集成性发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
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这是一本认识、应用AI Agent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势： ?循序渐，体系完整：从零基础概念到核心原理，再到全生命周期（发、测试、部署、维护与升级），帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主，案例驱动：基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战，贴近真实应用场景。 ?经验沉淀，路径清晰：作者结合多年发与创业实践，总结出智能体构建与落地的完整路径，既有清晰的方法论，又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛，受众多层次：教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖，既适合初学者门，也能为发者、研究人员与专家提供启发。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
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本书以群体智能与智能网联的应用为牵引，通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言，原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容；算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法；应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
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。
24小时精通 AI Agent:快速定制你的智能体
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本书是一本AI智能体（AI Agent）应用与发的实用手册。共分6章：认识AI Agent、各具特色的AI Agent平台、用好AI Agent的关键——提示词（Prompt）、玩转AI Agent、基于AI平台定制AI Agent、基于发工具定制企业级AI Agent。无论技术背景如何，通过本书清晰的指导和丰富的实践案例，依照书中提供的学习路径，读者都能快速掌握AI Agent基本概念和实践技巧，快速上手AI Agent。本书是智能化的读物，特别配备了名为“才兔”的专属AI Agent，可辅助读者学习阅读，增强用户体验和学习效果。
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。
*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。
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。
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。
大模型通识课:技术演进、商业革命与行业落地
￥53.00
本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。 本书先从AI技术发展历程手，深解析大模型的能力涌现与基于思维的推理能力，之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻性地描绘认知协同文明图景，为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。
腾讯元宝使用秘笈:从入门到精通的100个实用技巧
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内容简介： 这是一本深度挖掘腾讯元宝AI潜能，帮助我们真正摆脱烦琐重复工作的实战手册，让我们从AI小白成长为生产力专家。本书并非枯燥的功能说明书，而是融合了清华大学博士后团队总结的100个上手技巧、200多个实用提示词、10余个联动AI工具的“实战案例库”。书中每个技巧均配有“试一试”和“小贴士”，开箱即用，让AI不再是玩具，而是你免费聘请的私人助理。无论你是寻求弯道超车的职场新人、渴望解放团队生产力的管理者，还是需一人成军的创业者，都能从本书中找到立竿见影的增效方案。 阅读本书，我们将收获以下知识： （1）无障碍使用腾讯元宝，掌握核心功能、10个对话技巧和10余个拓展功能； （2）腾讯元宝辅助写作的11个实战技巧，掌握让元宝撰写周报、讲话稿、市场调研报告等的方法； （3）腾讯元宝优化PPT创作与汇报的6个技巧，涵盖大纲生成、文字瘦身、配图设计等全流程技巧； （4）腾讯元宝辅助数据分析与决策的11个技巧，帮助数据小白掌握数据分析核心、Excel操作、数据可视化等实用能力； （5）腾讯元宝辅助数据分析与处理的9个高阶技能，包含数据预处理、建模、报告撰写等高手的专业化方法； （6）腾讯元宝优化工作流程的7个技巧，解锁信息搜索、任务拆解、沟通协作等多场景效率提升方法； （7）腾讯元宝赋能职业发展的15个技巧，涵盖简历优化、面试准备、职场生存、学习成长、副业创收等各种场景； （8）腾讯元宝赋能营销的11个实战技巧，涵盖需求拆解、方案创作、竞品分析、新媒体营销、门店营销等多个场景的高转化营销方法； （9）腾讯元宝与常用办公软件深度整合的9个技巧，包括腾讯文档、ima、Xmind、飞书、即梦等； （10）腾讯元宝辅助产品开发全流程的7个技巧，涵盖需求挖掘、创意催化、原型设计、新品上市全生命周期； （11）腾讯元宝安全合规使用的4个技巧，包括文案校对、版权审查、合规管理、注意事项等。
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。
大数据工程师面试笔试宝典
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《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
￥53.00
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。
编程菜鸟学Python数据分析
￥53.00
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。
一本书读懂边缘计算 第2版
￥53.00
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。
