《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题,涵盖不同难度级别,机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念,对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读,为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者,可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野,这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热,也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读,也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学,以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
一本书讲透数据跨境流动
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这是一本从理论与实践双重角度讲解数据跨境流动的著作,既系统讲解了数据跨境流动的经济价值、制度建设、技术路径、企业管理、场景识别,又给出了数据跨境流动面向未来的解释框架,包括经济形态、表征行为、应用架构与底层技术等。 本书覆盖了数据跨境流动所需的知识,详细讨论了在实际操作中的落地实操方法,具备系统性、落地性与前瞻性三大特,融合了作者多年研究与落地经验,中国电子信息产业集团原总法律顾问、中国信息化百人会执委、上海数据交易所党总支书记、广东省数据要素产业协会秘书长等17位来自学界和业界的专家联袂推荐。 本书共9章,分为4个部分,全面讲述了数据跨境流动的定义、政策法律体系以及展数据跨境流动的合规方法与技术保障选择,并从经济形态、应用框架和底层技术对数据跨境流动的未来发展趋势做出研判,帮助读者掌握数据跨境流动的发展动向。 第一部分 基础概览(第1章和第2章) 介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及数据跨境流动的内涵,同时从全球治理、全球经济发展、全球科技发展3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。 第二部分 核心规则体系(第3章和第4章) 详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系,梳理了基本的合规规则,为后续的实操奠定了基础。 第三部分 操作指引(第5章至第7章) 介绍数据处理者的内部实操,包括数据出境业务的梳理、内部合规制度建设等,并列举了重行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法,同时介绍了相关安全保障技术的技术原理及应用价值等。 第四部分 域外规则要(第8章和第9章) 介绍了国际机构、国际贸易协定、全球主要经济体有关数据跨境流动的规则,以及这些规则对我国境内数据处理者展数据跨境流动的影响,另外还描述了全球未来经济形态和相关技术的发展路径,并探讨了它们与数据跨境流动的关系。
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。
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。
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。
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;
Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物,涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中,四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富,涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等,是一本非常全面的实践指南。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由到面的突破 我们塑料袋时,一般从易撕口始,这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”,所以我们在介绍BP算法时,先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口,再延伸到一般情况?;在介绍循环神经网络时,我们也先以一个简单实例为易撕口,再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易,把大事化小,把不可能转换为可能。 3.表达形式?:让图说话,一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能(AI)的重要性,想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段,那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了,而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ,给人“忽如一夜春风来,千树万树梨花”的感觉!
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。
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
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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。
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。
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。
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。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”(AI Agent)时,我们怎么让机器真正懂业务?这本书基于本体方法论,给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南,旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”,再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验,提出以“业务本体”为核心的全新范式:通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型,将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合,为AI提供可理解的业务语义框架,使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动,贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇,层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系: 战略认知篇(第1~3章):剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑,阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性,提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇(第4和5章):系统阐述本体的思想渊源与理论体系,从哲学本源到计算科学演进,揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值;提出“事实–事理–行动”一体化动态模型,构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式;围绕“7+1”语义规范,建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇(第6~8章):提供本体工程化的完整方法论,通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模,将建模周期从数周缩短至分钟级;围绕六类核心应用模式,形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇(第9和10章):展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径,提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架;探讨多模态本体、世界模型等前沿方向;描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
深入解析Python反爬虫
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本书主要介绍了反爬虫的相关技术,内容涵盖了爬虫工具、加密算法、App爬虫等,从理论到案例实践,深浅出。本书详细讲解了常用的抓包工具、反爬虫机制、验证码识别、动态网页反爬虫、JavaScript文件处理。本书聚焦加密数据的破解、App应用爬虫以及破解方法、部署爬虫程序。对于以上内容,本书行细分总结,将相关知识都纳其中,形成一套完整的体系。 本书适合Python爱好者、爬虫工程师、数据分析师,以及高等院校计算机科学技术、软件工程、网络工程等相关专业的师生。
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。
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。

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