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企业开源实践之旅:基于红帽客户的开源建设实践案例
￥53.00
以真实客户案例为基础的，从方法论到实践，从为什么需要云原生的应用转型到如何建设基于源的应用体系，从如何构建企业源治理能力到如何针对企业源软件现状做到安全、合规、管控等的系统书籍。
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。
工业数字化本质:数字化平台下的业务实践
￥53.00
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。
低代码平台开发实践:基于React
￥53.00
本书由三部分组成，第 一部分介绍基础理论知识，第二部分介绍如何构建低代码系统，先行需求分析，涉及列表页、详情页和表单页的布局需求和逻辑需求，可视化编辑器、应用管理、组件市场和用户管理的需求等内容，然后介绍设计思路，包含架构设计、Schema 设计、组件库市场和 MongoDB Document 设计等，z后介绍详细的编码过程，包括可视化编辑器的实现、渲染 SDK 的实现、版本控制，以及如何将其集成到其他系统。
Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
￥53.00
本书是一本关于云原生安全的实用指南，主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分，每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能，将带你理解Falco的基本概念，并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册，将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料，涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性，学会使用Falco工具行风险和威胁检测，从而提高云原生应用的安全性能。
解析QUIC/HTTP3 :未来互联网的基石
￥53.00
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。
构建*高可用Oracle数据库系统:Oracle 11gR2 RAC管理、维护与性能优化
￥53.00
《构建可用Oracle数据库系统(Oracle11gR2RAC管理维护与性能优化)》由刘炳林著，从硬件和软件两个维度系统且全面地讲解了Oracle11g R2RAC的架构、工作原理、管理及维护的系统理论和方法，以及性能优化的技巧和*实践，能为构建可用的Oracle数据库系统提供有价值的指导。它实践性非常强，案例都是基于实际生产环境的，为各种常见疑难问题提供了经验性的解决方案，同时阐述了其中原理，授人以鱼，也授人以渔。《构建可用Oracle数据库系统(Oracle11gR2RAC管理维护与性能优化)》一共15章：第1章介绍了RAC的体系结构、特、存在的问题以及包含的各种软件；第2章非常细致地讲解了如何搭建一个类似于生产环境的RAC；第3章和第4章分别讲解了集群软件Clusterware和存储软件ASM的作用、特以及工作原理；第5章和第6章深阐述了RAC的工作原理和高可用性连；第7章介绍了几种常见的高可用数据库类型；第8章详细地讲解了RAC节的管理与升级；第9章和第10章分别讲解了ASM和RAC涉及的各种管理工具和管理问题；第11章深探讨了RAC的可用性；第12~14章讲解了RAC的备份、恢复和安全性；第15章从多个维度探讨了RAC的稳定性和性能优化。
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。
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！
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。
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。
腾讯元宝使用秘笈:从入门到精通的100个实用技巧
￥53.00
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。
大模型通识课:技术演进、商业革命与行业落地
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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。
RISC-V架构DSP处理器设计
￥53.00
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。
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
￥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。
城市大数据智能
￥53.00
随着大数据、人工智能技术和城市化的快速发展，智慧城市管理已经迈大数据时代。围绕城市管理相关领域积累了海量数据，如何有效地从这些大数据中行深度挖掘、智能学习并获取有用知识已成为当前智慧城市发展亟待解决的关键问题。本书针对城市大数据发展现状，梳理总结了我国城市大数据智能创新应用方面成果，涵盖了大数据处理的关键技术和城市计算研究的核心模型与算法，涉及城市大数据感知及增强、空气质量预测、交通流预测、人流量预测、出租车路径推荐、租房推荐、救护车部署、外卖配送优化和地铁停站时间调度等应用领域，力图展现我国城市大数据分析与智能处理的zui新研究展。
大模型提示工程:构建大模型应用的科学与艺术
￥53.00
本书是大语言模型提示工程领域的权威指南，由两位行业专家撰写。全书以“LLM本质是文本补全引擎”为核心认知，构建“原理-方法-应用-评估”的完整体系：从Transformer架构、RLHF训练等底层逻辑切入，详解提示词设计、工程化组装、输出管控等核心方法，再延伸至对话智能体构建、复杂工作流编排与科学评估体系，融入GitHub Copilot等实战案例与工具实操方案，搭建起从理论到练等 的桥，助力读者驾驭LLM构建可靠的应用。
人工智能安全基础
￥53.00
本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻、后门攻、对抗攻、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和训练数据集信息。本书在介绍上述经典攻技术的同时，也介绍了相应的防御方法，使得读者通过这些攻了解人工智能模型的脆弱性，并对如何防御攻的方法、如何增强人工智能模型的鲁棒性有一定的思考。本书主要从隐私保护的基本概念、数据隐私、模型窃取与防御三个维度来介绍通用的隐私保护定义与技术、典型的机器学习数据隐私攻方式和相应的防御手段，并探讨了模型窃取攻及其对应的防御方法，使得读者能够直观全面地了解模型与数据隐私并掌握一些经典算法的整体实现流程。这本书还介绍了真实世界场景中不同传感器下的对抗攻和相应的防御措施以及人工智能系统对抗博弈的现状。相比于数字世界的攻，真实世界的攻更需要引起人们的关注，一旦犯罪分子恶意利用人工智能系统的漏洞，将会给人们的生产生活带来安全威胁，影响大家的人身安全、财产安全还有个人隐私。读者可以通过阅读此书的知识内容及相关经典案例了解掌握人工智能系统面临的攻防技术，了解如何在前人的基础上，研究出针对各种攻的防御方法，为可信人工智能助力。本书适合期望门人工智能安全的计算机相关专业的学生、技术工作者，人工智能领域的从业人员，对人工智能安全感兴趣的人员，致力于建设可信人工智能的人员，本书所涉及的内容可以帮助读者快速全面地了解人工智能安全所涉及的问题及技术，了解相关攻防技术算法的基本原理，可帮助人工智能领域的发人员做出更安全的应用产品。
同构:编程中的数学
￥53.00
本书从数字、递归、对称、范畴、融合、无穷、悖论七个方面介绍了计算机程序的数学基础和原理，并以“同构”概念为线索揭示出编程本质上是和数学同构的。第1章介绍皮亚诺算术公理系统,通过5条公理，构筑了计算机程序大厦的基石;通过单向表、斐波那契数列等例子，展示了和自然数同构的计算结构。第2章介绍递归，通过欧几里得算法作为端，终把递归的数学原理构建在Lambda演算和Y组合子之上。第3章介绍对称群、环、域等抽象代数结构，解释了伽罗瓦理论这一抽象思维的明珠。第4章介绍范畴论，把列表、异常、多态、类型系统、复合数据结构等众多编程概念构筑在范畴论的基础上。第5章介绍融合律，它是行算法推导和优化的有力工具。第6章介绍无穷，给出了康托尔的无穷集合论和超限数概念，介绍了编程中流的概念和无穷的关系。第7章以罗素悖论、可计算性和哥德尔不完全性定理结束本书，介绍了计算能力的边界和对编程基础哲学的影响。 本书还在各个章节中介绍相关数学家的人生经历和逸闻趣事，讲解他们如何克服困难、追求真理、创造奇迹，并穿插讲述编程、数学、艺术、音乐之间的有趣联系。
