内网渗透实战攻略
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本书将分为三大部分,首先介绍内网渗透技术中涉及到的各类基础概念,并介绍攻者视角中的侵生命周期流程。其次行环境搭建准备,并介绍各类常用工具的使用。z后通过9套内网环境的高强度实战训练,系统性的介绍和实践内网渗透过程中的各个环节及对应操作手段,快速掌握大量的内网渗透实战技能。
ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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内容简介 这是一本深阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。 第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识; 第2~5章深讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演; 6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来一步提升模型的表现; 第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程; 第11章对GPT的未来发展趋势行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
等级保护测评理论及应用
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本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展,从等级保护工作的需求分析手,介绍等级保护工作的核心理论模型,讲述等级保护的定级备案方法及流程,解读网络安全等级保护的基本要求,一步阐述等级测评所需的支撑技术,包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库,并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用,最后介绍等级测评挑战,展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习,以指导读者深地行学习。 通过学习本书,信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系,掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改,提高系统的安全保障能力;测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力,还可以了解一系列的测评工具和知识库;网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书,也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧
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《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI阶知识的实战类图书,将Power BI的主要功能融45个高级应用技巧中,每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块:数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法;DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列,以及DAX建模等核心知识;可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体,以及整体提升报表效果的方法;数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场,创建和管理指标、管道,创建多语言和视角等数据分享功能;Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例;企业应用模块介绍了与Power BI报表发相关的功能。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向阶用户,适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作,它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上,本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同,它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(已举办10届)和“泰迪杯”数据分析技能赛(已举办5届)(累计1500余所高校的10余万师生参赛)为依托,精选了11个经典赛题,将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合,让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学,还适用于教师教学,为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容,本书提供了以下10项附加价值:(1)建模平台:提供一站式大数据挖掘建模平台,免配置,包含大量案例工程,边练边学,告别纸上谈兵(2)视频讲解:提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频,边看边学,快速收获经验值(3)精选习题:精心挑选不少于60道数据挖掘练习题,并提供详细解答,边学边练,检查知识盲区(4)作者答疑:学习过程中有任何问题,通过“树洞”小程序,纸书拍照,一键发给作者,边问边学,事半功倍(5)数据文件:提供各个案例配套的数据文件,与工程实践结合,箱即用,增强实操性(6)程序代码:提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包,代码导平台即可运行,学习效果立竿见影(7)教学课件:提供配套的PPT课件,使用本书作为教材的老师可以申请,节省备课时间(8)模型服务:提供不少于10个数据挖掘模型,模型提供完整的案例实现过程,助力提升数据挖掘实践能力(9)教学平台:泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台,附有详细操作指南,边看边学边练,节省时间(10)就业推荐:提供大量就业推荐机会,与1500+企业合作,包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书,读者可以理解数据挖掘的原理,迅速掌握大数据技术的相关操作,为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
金融数据风控:数据合规与应用逻辑
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这是一本建设数字中国的实战性著作,讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据,并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要,通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑,帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书,你将掌握以下内容:?合规数据源的特?金融机构数据采评估的要?各类公共数据、企业数据及个人数据资源的放背景、产品形态及应用场景?反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析?消费金融反欺诈路径的设计?车险风险防控的策略?小微企业金融风险防控的逻辑?物流金融风险防控的机制?车联网及工业互联网数据应用情况?数据交易所对金融机构数据采及应用的影响及合作思路
微课学人工智能Python编程
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本书以Python编程语言为载体,以微课为媒介,从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化,通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范,同时还剖析了18个综合应用案例,从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力,完成Python算法库的建构与应用,终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材,也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
移动终端人工智能技术与应用开发
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本书适合那些对人工智能感兴趣,且具备一定移动终端应用程序发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C 或Python语言发知识,同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的发经验,将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣,相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。
构建新型网络形态下的网络空间安全体系
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本书围绕着网络空间与网络空间安全的概念展,提出了在新型的网络形态下企业如何构建一个符合安全趋势和潮流的网络空间安全体系,能够用安全为企业的业务保驾护航。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长,在需要高算力的场景,例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合,源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理,包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化,对比KVM在云服务器上参考实现,重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践,以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书,通过对ACRN源软件的介绍,帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件,掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
数据血缘分析原理与实践
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这是一部可以帮助读者从0始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结,书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质,还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例行了全方位剖析。本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。本书包括4篇14章,具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题手,逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值,以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础,只有充分理解了这部分内容,才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型,即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级,这是数据血缘建设的基础模型;然后详细介绍了数据血缘实施路径,其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。技术篇重数据血缘相关技术和产品,以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中,包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品,以及数据血缘在数据治理中的深度实践。案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例,帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况,以求获得一些启发。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容,详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能,在提高研发效率和质量的同时,提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法,全部以实战项目案例的方式展讲解,有具体的工程化思路,也有可复用的提示词,还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍,就能顺利跃迁为AI时代的新程序员,与AI共同化,成为不被AI淘汰的人。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来,在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架,展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式,以及如何设计高级AI,而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
Go底层原理与工程化实践
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全书分为2篇:1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的,包括经典的GMP调度模型,Go语言调度器的实现,垃圾回收,以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战,手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时,如何调试、分析、解决。通过学习本书,读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识,具备一定的Go并发编程经验,能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计,并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验,首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系,能为风控实践提供扎实的理论指导;然后围绕风控的全生命周期,从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践,深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识:首先对基础信贷业务行了细致解析,读者可以从中了解其运作方式和重要性;然后,梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展:首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用,以及智能数据体系的构建;然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程;最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用,包括贷前评估、贷中监控、贷后管理,以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践,能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力,更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望,不仅为读者揭示了未来的机遇,也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式,可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写,而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计,深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践,并提供了丰富的案例和代码示例。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
精通API架构:设计、运维与演进
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本书分为四部分,共十章,提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终,即如何通过小步快跑的策略,将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节,其中第一部分介绍API的设计、构建和测试,第二部分介绍如何展API流量管理,第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道,第四部分介绍API架构的迭代演,本书内容贴近实践,易于理解和应用。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写,辅以大量验证式案例,提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手,之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书,不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知,还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品,构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1~2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分(第3~12章)介绍嵌式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分(第13~15章)介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划,涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
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本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术,并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分:第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目;第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术;第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素,以及对NLU未来的展望。

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