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Excel 2019应用大全
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本书共分为25章，由浅深，循序渐地讲解了Excel 2019相关知识，分别从Excel基础知识、函数、图表、数据分析以及宏和VBA几个方面行了详细的介绍。本书图文结合，重要知识以实例介绍，易于读者理解。
软件定义存储:原理、实践与生态
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本书是软件定义存储（SDS）领域的集大成者和创性著作。倪光南院士、IDC中国副总裁武连峰、VMware全球副总裁李映、企事录创始人张广斌、DOIT创始人郑信武、猎豹移动CTO Charles Fan等数十位来自学术界和企业界的资深专家强烈推荐。 作者阵容超级豪华，所有作者都来自全球*优秀的存储技术/产品厂商，如EMC、VMware、HP、联想、飞康、Mellanox、达沃、先智、天玑、UMCloud等，全部都是存储领域的资深一线专家。 书中从技术、原理、实践、产品、厂商5个维度详细且完整地呈现出了SDS的生态图景。 第1~4章从技术、产品、厂商等3个维度详细介绍了SDS的定义、发展、分类和未来发展趋势，这是目前对SDS*系统化的科普性解读； 第5~20章以全球范围内*有实力的存储厂商/技术（EMC、VMware、OpenStack、飞康、Ceph等近20家）为主线，详细讲解了这些厂商主的存储产品的功能、技术原理、架构、应用场景和实践方法，同时配备了丰富的案例； 第21~26章从技术维度对SDS及其生态组件行了深讲解，包括SDS的备份、闪存存储与SDS、网络与SDS、SAS与SDS、内存虚拟化与SDS、容器与SDS等。
深入浅出SSD:固态存储核心技术、原理与实战
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本书是国内SSD领域的里程碑著作，由国内领先的SSD技术社区SSDFans的核心团队撰写。团队成员都是SSD领域的技术专家，来自SSD、NANDFlash和存储行业的各大公司，精通固件发、驱动发、硬件逻辑发和SSD测试等技术。它从产品、技术和应用3个维度全面、详细地讲解了SSD的发展历史、产品形态、工作原理、整体架构，以及各个功能模块的原理和使用，从SSD的前端口协议到FTL算法，再到后端的闪存和纠错，本书都有涉及。
机器学习技术与实战:医学大数据深度应用
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本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重剖析了医药学领域的应用。
Python Linux系统管理与自动化运维
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本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。
DevOps落地与转型:提升研发效能的方法与实践
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这本书将指导读者如何从0到1组建DevOps团队、搭建DevOps全路平台、应用DevOps工程方法、实践DevOps文化理念，从而解决各种软件交付效率难题和提升研发效能，蕞终全方位实现DevOps的落地和转型。在方法层面，本书基于作者多年的研发效能经验和成功的DevOps落地经验，提炼出了一套可复用的蕞小可行方案和行动路线，涉及研发效能、敏捷管理、项目管理等多个领域，让读者的实践有“套路”可循。在实践层面，以真实的产研场景为主线，通过丰富有趣的故事情节带领读者身临其境地理解和掌握?DevOps?转型和研发效能提升的方法，并提供大量真实的场景案例和实践方法，读者可直应用到团队实践中。全书8章，逻辑上可分为三部分：第 一部分 工程能力实践（第1-2章）重分析了技术团队需要具备的基础工程实践能力以及如何驱动团队提升这些能力，比如保障代码质量的制度和规范，以及产研团队如何通过测试左移实现高效协作和能力提升。第二部分 平台体系实践（第3-5章）重阐述了如何利用 DevOps 全路平台间的联动性，通过度量、监控、预警等消息触达手段反馈团队的问题，通过事件管理驱动团队问题的解决。第三部分 管理模式实践（第6-8章）重阐述了如何通过不断提升团队影响力，结合不同的管理模式和平台管理属性功能，联动具有共同目标的部门展有效的项目管理，并在蕞后通过总结与行动部分为读者勾勒一幅 Devops 转型和研发效能提升的全景图。
业务驱动的推荐系统:方法与实践
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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。
安全技术运营:方法与实践
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这是一本从实践角度讲解安全技术运营方法和安全运营体系构建的著作。 作者是国内较早的一批安全领域从业者，在金山、腾讯等大厂从事安全技术、产品、运营等方面的工作16年，先后参与或主导了数十个安全产品的能力建设和运营，从零构建了完整的安全运营体系，经验非常丰富。 本书是作者经验的总结，核心内容包括如下几个方面： （1）全面认识安全技术运营：包括安全技术运营的定义、发展历史以及6种运营思维。 （2）威胁发现的技术和方法：包括特征识别、行为识别、大数据挖掘等发现威胁的方法。 （3）威胁分析的技术和方法：主要介绍了传统的人工方法和基于人工智能的算法建模新方法。 （4）威胁处理的技术和方法：主要介绍了威胁情报、网络威胁解决方案、终端威胁解决方案，以及为不同规模的企业定制的安全解决方案。 （5）安全运营体系构建：从产品视角、企业视角以及XDR的视角讲解了安全运营体系的能力模型与构建方法。 本书适合从事安全产品研发的项目经理、产品经理、安全发、安全策略运营、安全技术咨询，从事企业安全建设的安全工程师、IT运维人员，以及网络信息安全专业的学生和安全技术爱好者。
Kubernetes Operator开发进阶
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本书详细讲解Operator发过程中所涉及的各个知识，从简单的Operator示例应用手，帮助读者快速上手Operator的发流程，着深分析client-go、Deployment控制器等的源码，通过一个阶应用的发过程详细介绍Operator发的各方面知识。通过本书的学习，读者能够轻松掌握Operator的发技巧，深理解Operator的底层原理，而在日常工作中更好地利用Operator实现各种复杂的应用治理逻辑的发。
打开Go语言之门:入门、实战与进阶
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通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言门和阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。 本书共包含5个部分。 第1部分：快速门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和口等知识行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。 第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。 第3部分：深理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。 第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地行多人协作，提高发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的发效率等。 第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。
向上突破:不一样的产品经理
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职位无法再升迁？ 产品无法再突破？ 本书以11位成功产品经理现身说法的方式，指导陷迷茫的产品经理突破发展瓶颈，获得职业生涯的再次飞跃。 全书共分为11章，分别由苏杰、唐韧等11位产品领域的大咖执笔，以个人成长经历为主线，以瓶颈突破思维、瓶颈突破方法、产品方法论、针对性实战指导为主要内容，分享11套成为不一样的产品经理的解决方案。 提供了可借鉴的发展方向：11位作者，提供了11套可借鉴的解决方案，兼顾多个人群、多种情况。非科班、低学历、野路子、三本毕业、名校毕业、专业技术、荒等多种出身，多次转型、小厂拼、大厂深造、外包创业等多种突破经历，年百万的产品导师、粉丝数十万的自由职业者、大厂产品负责人、企业高管、创业公司CEO等多种突破后的成功表现，让每位读者都能找到一套适合自己的解决方案。 提供了可复制的实践方法：从思维、方法和工具三个层面介绍了产品经理突破当前困境的方法，其中既包括职业突破解决方案，也包括能力突破解决方案。每种方案都来自作者自身，都具有很强的可复制性，有些甚至可以直套用。 提供了可落地的专业指导：为了帮助读者快速落地解决方案，不走弯路，书中不仅分享了作者们踩过的很多坑，还针对性地提供了落地技巧和实施建议。
InfluxDB原理与实战
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这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB行了深的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零始，彻底吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（第11章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写和查询流程等行了源码分析，帮助读者探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
大规模数据分析和建模:基于Spark与R
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这本书的目的是帮助所有人通过R使用Apache Spark。第1章~第5章，简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6~9章介绍了使用Spark行集群计算中令人激动的基本概念。第10章~第13章涵盖一些高级主题，包括分布式R、Streaming和社区贡献等。
数据产品经理:实战进阶
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内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从门到阶的突破。 全书一共11章，重讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章） 依次讲解了数据埋、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识，涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个条。 第四部分 策略产品（第10~11章） 重讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
GO语言公链开发实战
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本书系统地介绍区块设计原理和发技术，包含公的整体架构和发细节，主要内容包括：第1章介绍公设计架构；第2~4章介绍比原的交互工具、核心程bytomd，以及API Server实现原理和口设计。第5章和第6章详细介绍区块核心部分，包括区块、区块、交易的核心数据结构，以及UTXO模型、隔离见证、交易脚本、验证等技术概念的实现。第7章和第8章讲解比原智能合约以及智能合约在BVM虚拟机上运行的过程。第9章和第10章介绍区块钱包的设计与交易流程，包括密钥、账户、资产管理、交易管理等，还详解了区块P2P分布式网络实现原理。第11~13章介绍数据存储、共识算法，以及挖矿相关的概念和流程。第14章展望了区块技术未来的发展趋势。
bash网络安全运维
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基础：防御和攻原则、命令行、bash基础及常规表达。 安全防御操作：数据收集和分析、实时日志监控、恶意软件分析。 ?渗透测试：脚本混淆和命令行模糊及远程访问工具。 安全管理：用户、组、权限，以及设备和软件清单。
区块链原理、设计与应用
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本书由超级账本核心设计和发者撰写，是区块发落地专业指南。由浅深，系统化介绍区块系统的设计精华、应用发等。全书分为理论篇和实践篇两大部分，主要内容包括：第1-3章介绍区块技术的由来、核心思想及典型的应用场景；第4-5章重介绍区块技术中大量出现的分布式系统技术和密码学安全技术；第6-8章介绍区块领域的三个典型源项目：比特币、以太坊以及超级账本；第9-11章以超级账本Fabric项目为例，具体讲解安装部署、配置管理，以及使用FabricCA行证书管理的实践经验；第12章重剖析超级账本Fabric项目的核心架构设计；第13章介绍区块应用发的相关技巧和示例；第14章介绍区块服务平台的设计与发，并讲解应用超级账本Cello项目构建服务平台的相关知识。本书覆盖了区块和分布式账本领域的新技术，可帮助读者深理解区块核心原理和典型设计实现，以及高效地发基于区块平台的分布式应用。
Node.js权威指南
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本书旨在成为Node.js领域*全面、*系统和*实战性的一本书，供初学者系统学习和发者工作时参考。本书作者是资深Web发专家，不仅全面、细致地讲解了Node.js的所有功能、特性、使用方法和发技巧，而且还介绍了与之相关的各种扩展功能和工具的使用。此外，它实战性强，不仅每个知识都配有精心设计的小案例（具体的实现步骤、完整的实现代码、*终的实现效果，图文并茂），而且还有两个综合性的案例，能让读者迅速获得实战经验。本书所有实例代码都经调试运行成功，读者可以对这些代码行修改，以便观察各种不同的效果，加深对实例代码的理解。 全书共16章，分三个部分：*部分（第1～12章）从Node.js的特性、优势、适用场景、安装配置到各个模块的功能作用，再到发的具体方法和技巧，非常详尽地讲解了Node.js发者的各种基础知识；第二部分（第13~15章）介绍了在使用Node.js行发时极有可能用到的第三方发包，探讨了如何在Node.js应用程序中使用关系型数据库及NoSQL型数据库，如何使用Express框架发Web应用程序，以及如何使用Socket.IO类库实现WebSocket通信等；第三部分（第16章）讲解了两个综合案例，如何结合使用Node.js与Socket.IO类库制作一个聊天室应用程序的服务器端及客户端，以及如何结合使用Node.js与Express框架制作一个Web应用程序的服务器端及客户端。
Docker技术入门与实战(第3版)
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本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目，*部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器发相关的源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容行了全面修订。
