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。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作,也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验,兼具方法性和实用性。 具体地,本书主要讲解了如下内容: (1)小微信贷的定义、特征和主要模式; (2)小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范; (3)小微信贷的产品设计与运营; (4)基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营; (5)管理小微信贷产品常用的基础设施,包括智能风控系统、数据与变量等; (6)小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用; (7)小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等;
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策者,你都能通过本书系统理解和掌握大模型,从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力,把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书,我们每个人都能从中收获以下知识:(1)AI的本质和AI发展的4个阶段;(2)大模型的核心技术和大模型的技术化路线;(3)大模型的算力基础设施和数据基础设施;(4)基座模型的智能涌现和3大应用模式;(5)大模型对互联网行业的影响以及带来的机会;(6)大模型的应用全景,以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案;(7)大模型的产业图谱和商业模式,以及大模型产业的发展趋势;(8)大模型带来的风险及其治理思路;(9)大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠,帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇,成为时代的引领者和弄潮儿。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验,将理论与实务紧密结合,为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书,你将收获以下10个方面知识:(1)大模型安全的范畴、现状和挑战:包括安全、监管与合规的关键问题,以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。(2)大模型技术层面的安全风险:包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战,以及大模型的固有脆弱性。(3)大模型监管与合规的法律框架:包括全球范围内的AIGC的监管现状,如诉讼压力、执法调查和立法展,以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。(4)大模型知识产权合规:在大模型的发和应用中,如何确保知识产权的合规性,包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。(5)大模型数据合规:在大模型的构建过程中如何确保数据合规,包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。(6)大模型内容安全:在大模型的应用过程中如何确保内容安全,包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。(7)大模型算法合规:在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规,包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。(8)大模型伦理安全:在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全,包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。(9)大模型的安全保障方案:如何构建一个既安全又可信的大模型环境,包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。(10)生成式人工智能的发展趋势:从技术视角和法律视角,洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目,为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础,以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础,以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考,以近3.7万人的收费视频课程为蓝本,从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员,还是项目管理者或决策者,都能在本书中找到自己想要的内容,比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章,外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎,包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理,并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目,制定规则资源的管理方案,包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎,真正做到活学活用,学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法,介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野,站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用,为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
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。
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业,以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面,结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景,对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析,特别是人、货、场之间的博弈关系,以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面,基于前置的业务剖析,深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法,并结合内容风控技术,提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践,通过丰富的案例分析,帮助读者深理解风控技术的应用,并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者,既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员,也包括负向的风险控制业务方向,以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外,对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书,你可以收获以下知识。(1)互联网广告的发展历程和演变过程,以及常见的互联网广告形态。(2)互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。(3)基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。(4)图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。(5)在线、近线、离线互补的风控系统架构,风控领域MLOps循环。(6)AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中,能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容,知行合一,把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景,让知识发挥更大的价值,一起“建设更安全的互联网”!
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中,您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标,了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官,以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者,这是一本难得的宝典级书籍!
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。
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题,分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且,通过一个系统性的项目案例,讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码,更提供配套的视频教程。对于每个主题,书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解,使读者递式学习。总的来说,本书具有以下4大优势。- 项目驱动:从零构建微服务案例项目,基于技术组件持续重构和演。- 专项组件:提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能:面向日常微服务系统发需求,提供即插即用的代码模板。- 视频演示:提供项目代码的完整视频讲解,手把手演示框架功能特性。
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。
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。
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。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
知识增强大模型
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全书共分10 章,全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术,涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容,并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析,帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论,引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书,指导实际工作;也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题,并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深,这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论,帮助读者夯实基础;后8章讲解应用,用大量经典的模型和9个案例,为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理;然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等; 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善,GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及;内容丰富、循序渐,覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景;实战性强,9个综合案例,提供案例源代码和解读,以及实验数据和实验结果对比分析;图文并茂,包含大量原创图表,可读性强。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者,从基础概念讲起,逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章:第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识,比如发展历史、适用场景、优势与不足,以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容,比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法,包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业,而是从数字化企业化为产业级数字化平台,成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作,也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作,它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业(第1~3章) 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景(几乎能覆盖所有企业类型),梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切(“转什么”),并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具(“怎么转”),确保读者看了就能懂。此外,本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用,衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台(第4~6章) 成为数字化企业只是企业数字化转型的步,大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台,将平台的能力放给行业里更多的企业,从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法,并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析(第7~9章) 通过3个有代表性的、综合性的真实案例,从企业背景、业务现状、转型动机始,逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的,企业可以直借鉴。
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
¥59.00
这是一本系统梳理并深解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作,也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家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: ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型,模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体,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ChatGPT本身,还是正在研发或使用其他大模型,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。

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