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x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
￥59.00
本书以软件反汇编技术为中心，首先带领读者从x86的基础知识始，学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言；然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程；着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解，所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识；最后从防御的角度向读者介绍相关技术，使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心，探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理，不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要，还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
￥59.00
本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作，是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略，包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分（第1章） 红蓝对抗基础 首先，阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状；其次，介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势；Z后，概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分（第2~5章） 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力，以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分（第6~10章）红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备，以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分（第11~13章）紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练，然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容，Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统，从零始，带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章，主要包括以下4个方面： 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式，以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法，构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控，包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境，根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准，结合实操，探讨如何实现App合规。 总之，通过学习本书，读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术，还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
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【为宏观掌握Oracle基础（第1~3章）】，介绍了程管理、内存管理及存储等基础知识，并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法，旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和程组织方案。【微观理解Oracle原理（第4~8章）】，围绕Oracle内部运行原理展讲解。首先，在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次，引了排队论和排队系统中的概念，对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程（第9~11章）】，结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来，首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识，通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次，通过典型案例讲解AWR报告，让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次，介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后，对Oracle多租户架构的演过程及部分新特性行了简要讨论及总结。
Node-RED物联网应用开发工程实践
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内容简介本书从工程实践角度系统讲解了Node-RED高级知识和工程级物联网应用的发，是Node-RED领域的标准性著作，得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。具体地，本书讲解了物联网工程的系统架构、Node-RED官方的重要扩展节、Node-RED的团队发模式、自定义节发，以及如何将Node-RED嵌到其他系统中等Node-RED的高级知识，能指导读者快速掌握物联网应用的端到端发。此外，本书还详细讲解了数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4个工程级的实战案例。本书注重使用Node-RED发物联网应用的高级知识和工程实践，它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发技术详解》，介绍了Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法，以及解决常见需求的44个流程，几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识，能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。这两本书都配有大量辅助资源，包括流程实例、配置文件、实例代码等，可以通过本书的配套网站http://www.nodered.org.cn（Node-RED中文站）来获取。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论，是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节，还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外，还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者，都能从中获得一定的启发。读完本书，你将收获以下6个方面的知识。（1）SaaS产品的基础知识深了解SaaS（软件即服务）的概念，包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别，例如按需订阅、无需安装、在线访问等。（2）SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求，如高可用性、可扩展性、多租户架构等。（3）SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略，包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制，持续优化产品以满足用户需求。（4）用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道，收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求，提升用户满意度和忠诚度。（5）SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标（KPIs）。利用数据分析来指导产品决策，优化用户体验和提升业务成果。（6）AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景，如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱，甚至可能会扼杀项目，危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人，作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行，并融合亲身经历，用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验，教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能，还引导读者使用新的思维方式，更稳定、更自信地行优化。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。（4）使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。（5）使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。（6）使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。（7）使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式，既确保了内容的可理解性，又保持了足够的深度，配有详细的代码示例和实践指导，确保每位读者能够轻松上手并从中获益，提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
数字化运维创新与实践
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本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改，提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分：基础知识部分（第1~3章），介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程，以及它们如何协同工作；实战部分（第4~9章），介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应（IDIR）的流程，包括查找、定位、消除、利用、分析和传播；未来之路部分（第10~11章），探索IDIR的未来发展方向，包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
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。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性？ 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射？ 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言？ 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统？ 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力？ 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果？ 在实际产品中如何应用语义解析技术？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写，通过本书的学习，读者可以了解NLP的相关技术，掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分（第1章）：从具体的语义解析问题手，引出了各种主流技术，讨论了不同技术方案的对比和实现路径，并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分（第2～6章）：详细讲解了5种语义解析技术路线，即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分（第7～11章）：讲解了如何从零始构建一个语义解析系统，并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时，阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
内网渗透实战攻略
￥59.00
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
￥59.00
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。
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。
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。
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。
用户画像:全渠道画像方法与实践
￥59.00
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。
