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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。
ECharts数据可视化:入门、实战与进阶
￥53.00
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。
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。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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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。
一本书讲透具身智能:技术、应用、商业与未来
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AI的下个10年，*大的风口是什么？答案就是具身智能！它被誉为AI的终极形态，让AI不再只是计算机里的虚拟“大脑”，而是长出“身体”，走进现实世界，彻底改变一切。本书不讲晦涩难懂的理论，而是用*直白的方式，带你一口气搞懂具身智能：它到底是怎么工作的，能用在哪些地方，背后的商业机会在哪里，未来的世界会变成什么样……书中还独家揭秘了具身智能的商业化路径，帮你抓住未来10年*不容错过的科技大机遇。 本书特色： 全景视角，打通知识全部链条：从技术原理、大模型架构、机器人形态，到产业应用、全球竞争、商业化实战与社会未来，构建具身智能完整知识体系，一本书读懂从理论到落地的全部逻辑。硬核技术，深度拆解标杆产品：深度解析分层具身大模型、端到端模型、混合架构等核心技术，揭秘波士顿动力、特斯拉Optimus、Figure02等人形机器人背后的关键技术突破。 产业实战，直击商业化痛点：覆盖工业、服务业两大赛道产业现状，详解2B/2C落地路径、投融资趋势、创业陷阱与评估矩阵，给科技从业者、投资者、创业者可直接使用的实战方法论。 全球视野，看清行业格局：全景呈现全球具身智能产业链竞争，解读中外政策端、技术端、市场端的差异，清晰呈现中国产业突围方向与未来机会。 前瞻未来，洞察文明变革：超前探讨社会结构重构、就业市场变迁，提供个人适应未来就业市场的对策。展现外骨骼、脑机接口、感官增强技术的未来发展，帮你把握下一个10年科技与人类文明的走向。
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。
企业数据治理那些事:源端数据治理
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本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上，一步聚焦数据治理的两大场景之一—源端数据治理（另一场景是末端数据治理）行系统介绍，更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容，19 个实践，全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向，提出了企业源端数据治理的“八步走”策略；然后从项目层面对企业如何行源端数据治理行了深分析，分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理，以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控行了介绍，并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源端数据管理人员、企业信息总监、企业中高级管理人员，能够帮助读者系统地掌握企业源端数据治理的策略和方法。
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
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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。
MCP实战之道
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本书从原理、开发和应用3个维度*讲解MCP的落地实战，使读者真正掌握大模型上下文*主动传递的核心技术，从而在较低算力条件下实现AI系统的生产应用。 全书共16章，分为三篇。 ?基础篇（第1~4章） 主要介绍MCP的基本概念、应用场景、发展历程、技术架构与协议规范，并通过极简入门案例阐释各核心组件的职责与关系。 ?开发篇（第5~7章） 聚焦MCP开发体系，涵盖MCP-SDK支持的Resources、Tools、Prompts、Sampling和Context等5种核心服务的开发过程，以及Gradio、OpenAI、LangChain、FastAPI和AutoGen等5类开发框架用于MCP的开发方法。 ?应用篇（第8~16章） 针对实际生产需求，详细介绍Dify、Playwright、Langflow、GraphRAG、ComfyUI等9个实用案例，涉及AI Agent、工作流、自动化测试、RAG知识库、联网搜索、多模态应用等场景中MCP的具体应用方法。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
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随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起，传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及？如何让你的品牌成为AI*的推荐对象？本书是一本系统论述AIO（AI 优化）与GEO（生成式引擎优化）的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例，从AI搜索的底层架构出发，深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化，更提供了针对不同行业（电商、SaaS、本地服务等）的落地策略，助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书，你将学会用GEO轻松解决以下问题： （1）企业主和创业者担心AI抢走流量，不知道如何应对？AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧，让你从传统SEO平滑过渡到GEO，抢占AI红利窗口期； （2）营销从业者发现传统SEO效果下滑，急需新方法？ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧，让你的内容被AI优先理解和引用，流量成本大幅降低； （3）跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战？多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧，一次内容优化触达多区域市场，品牌全球曝光率提升数倍； （4）SaaS和软件企业专业术语复杂，AI难以理解？技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧，让技术内容成为AI信赖的信源，专业客户咨询量暴增； （5）本地生活服务企业依赖地理位置，如何被AI推荐？POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧，提升区域AI推荐率，到店咨询量数倍增长； （6）品牌方担心负面信息被AI引用，影响声誉？舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧，建立AI时代的数字信任资产，负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构，每章都配有真实案例分析和行动清单，把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论，只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒，即便没有技术背景，也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
RISC-V架构DSP处理器设计
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本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节，系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程，并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程，以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果，其特是产品导向，注重技术的可操作性和系统性，并行了必要的创新。
人工智能70年:从达特茅斯会议到大模型时代
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内容简介 这是一本写给所有人的人工智能科普书，它用通俗的语言呈现了人工智能从被提出到当下这个大模型时代70年的发展历程，其中包括与人工智能相关的里程碑事件、传奇人物、传奇故事、具有代表性的技术和产品……本书不仅会让你置身于人工智能风起云涌的70年历史中，亲身体会人工智能从万众瞩目到被“冷宫”，然后从逆势而起到再度沉沦，终成璀璨明星的曲折命运，还会让你在看过所有传奇之后，能跟随作者的思路思考人工智能的发展逻辑，看透过去，领悟出永远不变的“底层逻辑”，并用其应对充满不确定性的未来。 为什么达特茅斯会议会带来人工智能黄金10年？ 为什么人工智能会经历两次寒冬？ 为什么“深度学习之父”却会摘取诺贝尔物理学奖的桂冠？ 为什么生成式人工智能与大模型的横空出事是时代发展的必然？ 为什么我国能在这一波人工智能大潮中迎头赶上并大放异彩？ …… 对于这些重要且有趣的问题，你都会直在本书中找到答案，而类似于“人工智能到底是不是潘多拉魔盒”“大模型时代个人和企业的发展方向”“未来我们如何与智能机器和谐共生”等问题，就需要大家在理解本书的思路后，寻找属于自己的答案了。 下面就请翻这本书，通往人工智能世界的大门，去寻找自己的答案吧！
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。
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
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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。
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。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
￥53.00
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。
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.
*使用Redis:一书学透数据存储与高可用集群
￥53.00
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。
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。
零信任安全:技术详解与应用实践
￥53.00
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。
