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ROS 2机器人开发:从入门到实践
￥59.00
机器人发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍，带领读者门ROS 2机器人发；着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识，为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
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。
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。
银行数字化风控:业务与实践
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这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年，将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合，总结了一套全面的银行数字化风控方法论，为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系，给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下： 第 一部分（第1-2章）银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用，探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分（第3-8章）零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节手，着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容，特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收，是银行需要重关注的方向。 第三部分（第9-12章）对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性手，介绍银行业领先做法，涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分（第13-16章）普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难与解决方案的基础上，探讨普惠金融破解之道，并深阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展，从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容，又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法，适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
SASE原理、架构与实践
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这是一本由绿盟科技一线网络安全专家倾力造的，指导企业构建全生命周期SASE体系的工具书。本书全面解读了SASE的最新研究成果、方案架构、产品设计方法和服务实践，并融合了绿盟科技SASE网络安全专家团队的一线经验和实践成果。本书以全球视野呈现了SASE的发展历程和行业趋势，深度解读了SASE技术原理及实践方案，通过丰富的案例引导读者完成从商业建模、架构设计、部署应用到服务运营的SASE体系全生命周期建设。对于推SASE的科研发展和产业落地具有重要意义。本书得到绿盟科技CTO亲自作序推荐，以及来自西南交大、腾讯、中国电信安全等多家知名高校、企业的专家的鼎力推荐。本书分为4篇12章。门篇（第1~4章）：从全球网络安全趋势出发，深解读SASE在网络安全中的定位和需求，介绍相关标准规范、业务场景、主流产品和方案，帮助读者全面深理解SASE，为后面构建SASE体系奠定基础。阶篇（第5~9章）：从SASE架构设计目标和原则出发，深解读SASE架构的整体设计方法，涵盖业务、应用、数据和技术架构等所有SASE核心设计环节。通过本篇，读者可以获得独立构建SASE体系的能力。这部分是本书的核心内容。实践篇（第10章和第11章）：从SASE服务规划设计实践始，介绍SASE运营服务体系构建的具体方法和完整过程。展望篇（第12章）：结合技术发展趋势，一步展望SASE向多云安全场景延伸、向多元增值服务演、向无服务架构迭代，以及SASE与人工智能等新技术的融合发展。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深介绍了智能化应用的发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者；对于智能化应用感兴趣，希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
计算社会学:系统应用篇
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自2009年至今，计算社会学步了发展的黄金时期。多学科的深度交叉融合，以人工智能为代表的数据科学方法的快速发展以及跨空间、多模态数据的快速富集等都使得计算社会学得到蓬勃发展，让社会科学研究呈现出崭新面貌，为解释人类行为、群体认知、社会演化等提供了重要的理论和方法支撑。本书采用渐式的组织思路，以人工智能的经典模型为基础理论支撑，从社交网络分析、网络动力学、社交媒体挖掘与社群智能三个维度行延伸，围绕典型应用系统梳理计算社会学的代表性应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能、复杂网络、统计学和自然语言处理等多学科的专业概念，突出社会计算学近年来的研究成果和关键技术突破。本书为人工智能与社会科学交叉融合提供了系统性的理论框架、方法体系与应用阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、AI、互联网等领域的技术人员不可或缺的参考资料，同时也可作为相关领域的高年级本科生和研究生的教材。
深入理解移动互联网
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本书系统地介绍移动互联网的发展历程；以Wi-Fi与5G 为切，深剖析无线网络工作原理与组网方法；系统地讨论移动通信网发展与演变、5G技术特征与指标、应用场景，以及6G技术的发展愿景；系统地介绍移动IPv4与移动IPv6协议与移动IP的关键技术；系统地介绍无线TCP传输机制、传输层QUIC协议的设计方法与协议内容，以及容迟网DTN技术体系结构与应用；以云计算到移动云计算、移动云计算到移动边缘计算为路径，系统地讨论计算迁移基本概念、原理、系统功能结构；以移动云存储、移动流媒体、移动社交网络、移动电子商务，以及基于移动云计算的移动位置服务、基于移动边缘计算的增强现实与CDN应用为例，系统地讨论移动互联网新的应用系统设计方法与实现技术；在介绍QoS概念与研究发展的基础上，系统地讨论QoE的基本概念、定义、影响因素、评价方法与标准化问题；在分析移动互联网面临新安全威胁的基础上，系统地讨论移动终端硬件、软件、应用软件安全性、5G通信系统安全与挑战，以及移动云计算与移动边缘计算安全性研究。通过以上内容的讨论，诠释移动互联网“移动、社交、群智”的特。
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。
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
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。
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。
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。
数字广告系统:技术、产品与市场
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本书深剖析了互联网主导下的数字广告系统，详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推广告主的数字营销，并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时，本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响，包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。 全书分为三篇（共10章）：第一篇为基础篇（第1~3章），立足基础理论，阐述数字广告系统在互联网市场的视角，探讨数字广告到数字营销的演变，并将技术创新理论纳数字广告知识体系，以数据科学和触理论为基础，构建新型数字广告的理论框架；第二篇为核心篇（第4~6章），详细解释数字广告的三个主要化阶段，结合计算机科学的基础知识，以便读者更好地理解这一领域；第三篇为计算篇（第7~10章），聚焦于“数字”广告的核心，阐述“计算”如何成为数智时代广告产品的基石。 本书针对广告学专业的本科生、研究生以及青年教师设计，旨在提供全面的数字广告知识。它同样适用于新闻传播学等相关专业（如网络与新媒体专业）的学生。此外，经济管理学院的商科类专业学生，尤其是市场营销专业的学生，也会发现这本书极具价值。攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代数字广告与营销传播管理的前沿知识。
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
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本书围绕使用R行数据科学编程所需的实际步骤展，介绍了有关该主题的工具和技术的整个系统。书中共分为六大部分。第壹部分介绍了如何下载和安装书中涉及的各种软件；第二部分介绍了项目管理的基础技术，包括跟踪代码的版本并生成文档；第三部分介绍了R编程语言，它是整本书使用的主要发语言；第四部分介绍了如何在R中加载、格式化、遍历和重塑数据；第五部分介绍了数据科学中数据可视化的原则以及如何利用R构建数据可视化；第六部分介绍了如何用两种不同的方法创建交互平台来分享自己的观，以及如何拓展自己的知识。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源战略管理，包括战略规划、人力需求预测等场景； （6）AI辅助招聘管理，包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景； （7）AI辅助培训与人才管理，包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景； （8）AI辅助绩效管理，包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景； （9）AI辅助薪酬与福利管理，包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景； （10）AI辅助员工管理，包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景； （11）AI辅助企业文化建设，包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景； （12）大模型在各种规模的企业的部署和实践； （13）HR在使用AI时应该防范的风险，包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？ ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？ ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处？ 数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章，分为3部分。 由来篇（第1~3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4~6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。 实践篇（第7~9章） 重介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。（5）通过源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究大模型本身，还是行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
