速学Axure RP——产品原型设计从入门到进阶
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本书是一本Axure RP原型设计实用教程,以适合实际应用为核心思想,将完整详细的Axure RP知识内容融一个完整的原型设计项目,由浅深地引导新手了解产品原型的设计过程,通过一些独特的方法和技巧提升原型设计工作的效率与质量。全书共7章,包括你好Axure RP、上手Axure RP——基于线框草图的原型设计、让用户看到我们的原型、Axure RP 交互原型的快速实现、用Axure RP 让产品文档更精彩、玩转Axure RP 中的变量与函数、通过中继器实现产品原型的数据交互。 本书全彩印刷,包含64个案例动画(通过扫描对应二维码观看),并且提供本书案例所涉及的全套原型文件、素材等相关配套资源。 无论是新手还是有一定使用基础的读者,都能够通过本书对 Axure RP 的使用与应用获取新的认知。
编程风格:程序设计与系统构建的艺术(原书第2版)
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本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分,采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格,每章都先介绍编程风格的约束条件,然后给出示例程序代码,着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格,从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种(不同)方式,可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码行了解释和补充。建议读者在阅读本书时,将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生,以及其他对编程风格感兴趣的发人员。
内容理解:技术、算法与实践
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这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作,由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写,全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。 第一部分 内容理解(第1~7章) 首先,详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解,帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着,讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后,介绍了两个主流的内容理解框架,并结合一个自研的多模态内容理解框架,阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成(第8~11章) 详细讲解了内容生成的技术细节,结合作者团队在业务实践中探索的应用案例,从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作,介绍了内容创作的全栈技术,能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量(第12~14章) 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题,比如标题党、假新闻、低俗图片等,介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外,还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。
ChatGPT 驱动软件开发:AI 在软件研发全流程中的革新与实践
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这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线,详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用发、Web 前端发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到,ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时,还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。 更为重要的是,本书能帮助架构师、发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用,全面塑造他们在AI时代的核心竞争力,实现价值创新并形成竞争优势,为未来的发展奠定基础。 作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母发模式(顶部大、底部小)。该模式将研发活动分成6个层次,分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多,类似水母的头部;其余4个层次的工作量较少,类似水母的触手。 除此之外,本书还给出了工程师们与ChatGPT互动(Prompt)的步骤和注意事项,整个过程分为6步,只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。
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。
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧,拓展OpenCV发者技能。全书共16章,分为3篇。 ● 基础篇(第1~4章):主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色:从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示,从图像的表示到基本的像素操作,方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧,为深学习下坚实基础。 ● 阶篇(第5~12章):主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色:结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用,通过多个案例通知识节,学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇(第13~16章):主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色:面向工程应用,帮助OpenCV发者提升技能,通过实战案例增强OpenCV应用能力,掌握视觉发必*的深度学习知识,以及从模型训练到部署加速的技巧。
区域性银行数字化转型:方法论与实践
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这是一本讲解区域性银行数字化转型方法论与实践的著作,是区域性数字化转型的标准读本。 作者结合自己在银行业20余年的服务经验以及亲身参与30余家区域性银行数字化转型的经验,从战略、战术、方法、能力、文化5个维度总结出了一套适用于区域性银行的方法论,涉及银行的组织、人才、科技、数据、流程、业务等多个方面,并以案例的形式解构了10余家银行用这套方法论体系推动数字化转型的过程与结果,用事实和数据证明了这套方法论在实践中是有效的。 全书的核心内容围绕区域性银行的数字化转型方法论模型展,模型分为5个方面: (1)定战略:明确数字化转型的愿景、使命和目标。 明确愿景:造特色鲜明、风控优良的区域蕞佳银行 明确使命:为客户提供“所见即所得”的金融服务 明确目标:构建数字化的“生态银行” (2)选战术:明确“灯塔工厂”模式就是适合区域性银行的数字化转型战术。 (3)定方法:明确数字化转型的基本方法。 摸家底:通过6个步骤详细讲解了银行如何对自身的现状行全面评估; 搭架构:讲解了区域性银行数字化转型的几种常见架构、搭建架构的5个步骤,以及影响架构的4类关键要素; 定路径:讲解了区域性银行数字化转型的5种常见路径、4个实施步骤,以及确定路径的4类关键要素; (4)建能力:介绍了区域性银行数字化转型应该构建的技术能力,包括业务中台和数据中台设计能力、数据治理能力、在线协同能力等。 (5)塑文化:强调了银行的高管、中层、普通员工应该建立“用数据说话”的思维和能力,形成统一的数据文化。 本书的方法论来源于实践,目前正在区域性银行广泛应用,未来这套方法论还会基于实践不断优化和完善。
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果,本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想,系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用,包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战,以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算,可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角,也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
银行AI项目实战:典型业务场景的AI解决方案与案例实现
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这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作,也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。 作者在银行业从事技术工作20余年,本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发,聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务,用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块,手把手教读者实现案例的全过程。同时,每个案例还提供数据模型和示例数据,读者可以直在自己的业务中复用。 每个案例均使用不同类型的AI技术来实现,涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术,能给读者带来的具体业务价值如下: ? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘; ? 用图神经网络实现高价值客户识别; ? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐; ? 用强化学习技术评估营销推文的价值; ? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型; ? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人; ? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别; ? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控; ? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测; ? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动; ? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作,它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系,并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结,系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具,用户研究在产品研发全流程中的应用,以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章,主要分为三篇。 第1篇(第1~5章) 主要介绍用户研究的基础知识,以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知,掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇(第6~8章) 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用,手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇(第9~10章) 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务,然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案,希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生,还是有经验的职场从业者;不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师,还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位,本书都能帮助你更懂你的用户,从而造出用户需要的产品。
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作,被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言,畅销不衰,并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分(第1~8章)介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题,并给出了这些问题的初步解决方案;第二部分(第9~18章)在对这些解决方案行细化的同时,总结出了51种实用的软件架构模式,每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构,以及如何设计好的企业应用架构,不管企业应用发的技术和平台如何变化,这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用,是不可或缺的内功心法。
全域运营增长12G模型:从0到1构建增长体系,实现可持续增长
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增长12G模型是一套可以帮助大中小不同体量的企业实现高效且可持续增长的方法论,这套方法论来自作者多年一线实践经验的高度凝练。按照这套方法论去落地执行,企业可以构建一个全面、系统、可持续运营和增长的体系,从而实现从0到1的突破,以及从1到100的持续增长。增长12G模型涵盖思维、运营和管理3个维度,定位、用户、产品、传播、私域、自媒体、电商、投放、数据、团队、战略、项目12个增长。本书就是对12G模型的完整解读。 ?基本认知篇:首先深解读增长的规律,帮助读者树立争取的增长观,然后系统介绍12G模型,让读者对这套模型有一个完整认识。 ?底层思维篇:通过解读定位、用户、产品和传播的底层思维,帮助读者形成增长基础,获得持续增长的增长基因,这也是洞察市场、塑造价值,并通过统一的传播策略赢得用户认同的基本逻辑。 ?运营领域篇:深度解读私域运营、电商运营、自媒体运营、投放运营,帮助读者形成覆盖全域的增长矩阵,让业绩不再受限于领域,实现积蓄力量、提高转化、整合资源、放大特权的目标。 ?管理机制篇:管理是增长的保障,也是实现可持续增长的关键,本篇从数据管理、团队管理、战略管理、项目管理4个角度帮企业诊断问题,培养人才,掌控形势,最终支夯实增长体系的基础。 ?总结融合篇:从内到外、从上到下,整体解读12G模型的落地实践,并给出紧跟互联网发展落地方法。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识,包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发,并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容: 第一部分(第1~6章)为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系;同时,通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分(第7~15章)与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发,使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优,以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时,能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
Abaqus二次开发:内核与GUI应用实例详解
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本书详细阐述了Python语言基础知识、Abaqus内核二次发、Abaqus 插件GUI二次发和Abaqus 主窗口GUI二次发的相关知识,通过大量实例和详细说明,帮助读者掌握Abaqus 二次发基础知识和应用方法。 本书共14章,前两章为基础篇,包括Abaqus二次发概述和Python语言基础;第3~6章为内核发篇,包括Abaqus内核发和它的三个应用实例;第7~14章为GUI发篇,介绍了Abaqus RSG对话框生成器、Abaqus GUI二次发和它们的五个实例,以及Abaqus主窗口GUI的二次发。本书配套实例源文件,封底扫码即可下载。 本书适合企业及科研院所结构仿真工程师等岗位人员,以及理工科院校机械、汽车、航空航天、土木工程等专业的学生学习和参考。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇:1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌,让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架,介绍存储引擎的两大分支:基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎,其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍,为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎,在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎,理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用,并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路,帮助读者阔视野,实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展,介绍其内部实现细节。通过阅读本书,读者不仅能对存储引擎,尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架,而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握,只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理,读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎,更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理,对未来实际应用与发提供参考。
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。
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。
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!

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