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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。
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。
从零学Java设计模式
￥53.00
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。
精通Veeam Backup & Replication(原书第2版)
￥53.00
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。
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。
程序员成长手记
￥53.00
本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题，并给出了实用的解决方案。本书共分为8章，第1、2 章作为一个整体模块，帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业，然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基；第3~5章作为一个整体模块，带领读者以程序员的身份融职场，帮助读者树立项目全局观，了解如何做到“本色做人、角色做事”，以及如何在程序员岗位上可持续发展；第6~8章作为一个整体模块，帮助读者了解程序员的职业发展，以及培养“多听多想、格局”的思维能力和自驱力。 本书适合想要从事或刚从事程序员职业的新手和准新手，以及在职业发展中遭遇瓶颈的程序员阅读。
OpenShift*运维:SRE视角的集群和分布式系统管理
￥53.00
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。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
￥53.00
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。
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。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
￥53.00
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。
企业数据治理那些事:源端数据治理
￥53.00
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。
MCP实战之道
￥53.00
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。
机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别
￥53.00
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。
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。
Jira实战:项目管理与精益看板
￥53.00
这是一本全面讲解如何用Jira工具平台（尤其是精益看板）为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径，能帮助企业优化研发流程，实现高效的需求管理、项目管理等，提升研发效能，实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分，各部分的侧重不同，以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础（第1～3章） 首先介绍了Jira的常识，以及它的安装与配置；然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶（第4和5章） 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能，以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战（第6～11章） 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘，介绍了精益看板的概念、作用和实现路径，内容非常详尽，企业可以结合自身诉求行参考复用。
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。
*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。
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。
TDD全视角:认知、实践、工程化与AI融合
￥53.00
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。
大模型项目实战:Agent开发与应用
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这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇（7~16章） 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础，针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面，通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用发，也提供详细的案例演示。
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。
