大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验,首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系,能为风控实践提供扎实的理论指导;然后围绕风控的全生命周期,从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践,深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识:首先对基础信贷业务行了细致解析,读者可以从中了解其运作方式和重要性;然后,梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展:首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用,以及智能数据体系的构建;然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程;最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用,包括贷前评估、贷中监控、贷后管理,以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践,能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力,更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望,不仅为读者揭示了未来的机遇,也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式,可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写,而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计,深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践,并提供了丰富的案例和代码示例。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
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。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统行轨迹规划的方法,以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材,也适合相关领域的技术人员参考。
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。
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。
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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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。
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。
Webpack实战:入门、进阶与调优(第2版)
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这是一本讲解如何使用Webpack构建现代Web应用的著作。第1版豆瓣评分8.6,好评率近99.9%,是前端领域的畅销书,被读者公认为是Webpack领域的标准性著作。 全书围绕Webpack的功能特性、工作原理、性能优化、项目实战4个维度全面展,从基本的使用场景到复杂的应用实例,再到系统性的优化,由浅深讲解Webpack的各个特性,同时剖析其背后的工作原理,让读者能零基础快速掌握Webpack并轻松实现阶。 作者是资深的前端技术专家,是知名源包工具YKit的主导者和核心发者,也是Webpack坚定不移的布道者。本书内容全部来自作者的实战经验,尽量避了网络上已经发表的各种公资料,思路简洁、深,原理与实操并重。 与第1版相比,第2版做了如下更新: (1)结合Webpack新技术,对全书内容行了全面更新; (2)收集并分析了读者对第1版的反馈,完善了第1版的不足之处; (3)新增了分析Webpack包原理的章节; (4)新增了2个关于React和Vue的综合案例。 相比第1版,第2版内容更新、更全、更深,实战性更强。
SaaS增长方法论
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这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年,历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业,同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询,作者结合这些经验,总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念,解析了增长的动因,总结了增长的基本功,提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论,触类旁通,引领企业持续增长。 阅读本书,你将掌握如下知识和技能: 工程化的ToB增长观和方法论 产品驱动增长(PLG)的原理和执行地图 业务驱动增长的3种典型模式:T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 客户成功驱动增长的原理 客户成功的管理、团队搭建和 客户成功的运营体系 客户旅程的系统知识和绘制步骤 获得客户洞见的方法 ToB用户需求金字塔 价值销售的方法 黑客式SaaS增长模型 R2R式SaaS增长模型 导弹式SaaS增长模型
Schneier的安全忠告
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本书从国家安全、旅行安全、物联网安全、选举与投票、隐私和监管、商业与安全、人与安全、信息泄露及归因、政策与立法等多个维度阐述了网络和信息安全的重要性,探讨了技术手段对安全性产生的影响为何越来越大,以及人的因素在这一过程中所起到的作用,并为读者剖析了诸多领域中暴露出的或潜在的安全问题,提出了一些应对方案,呼吁政府、企业和消费者重视安全和隐私,以做出更好的决策。
Helm学习指南:Kubernetes上的应用程序管理
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Helm是用于流行的源容器管理平台Kubernetes的软件包管理器。本书首先概述Helm在云原生生态系统中的位置及其架构。着介绍Helm的安装、使用以及高级功能。然后介绍如何为Helm创建软件包。之后介绍Helm在软件包共享与分发方面的应用。书末介绍Helm的扩展。
用户运营方法论:入门、实战与进阶
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这是一部以产品和运营双重视角,从9个维度全面讲解用户运营思维、方法、技巧的著作。它将带领产品经理和运营经理全面、系统地了解并掌握,头部的互联网公司究竟是如何做用户运营的。 作者在社区产品鼎盛时期加猫扑,负责核心用户的社区运营,积累了大量一线经验;在小米初创期加小米,一步印证了用户运营的价值;加百度后,因为积累了大量用户数据,一步融合了宏观数据下用户的行为分析,使得对用户运营的理解更加全面,总结出这一套用户运营的方法论,对想了解用户和做好用户运营的从业人员有很高的参考价值。 本书的核心内容围绕9个主题展,贯穿产品的全生命周期。 (1)用户运营常识 用户运营的定义、价值、工作职责、能力模型;如何正确看待用户运营与产品和产品经理的关系。 (2)用户画像 用户画像的定义、价值;搭建用户画像系统的方法、流程,以及如何理解用户画像背后的数据;用户画像在用户运营中的运用。 (3)用户成长体系 用户成长体系的定义、要素、价值;用户成长体系的4个设计要和5个搭建步骤。 (4)用户管理体系 用户管理体系的定义、要、价值、搭建方法;用户管理团队的组建和维护;用户运营如何利用用户管理体系Z小化运营成本并留住核心用户。 (5)产品生长周期 产品生长周期曲线、用户生命周期曲线;产品处于探索期、成长期、成熟期和衰减期等不同阶段时的特征。 (6)用户拉新 拉新的4大类22小类渠道;产品在生命周期的不同阶段的拉新策略;如何通过数据分析和品牌营销拉新;电商类产品、工具类产品、平台类产品的关键拉新策略。 (7)用户转化与留存 用户运营目标与数据指标相关的AARRR模型;用户的生命周期与价值、提升用户转化与留存的方法、用户的分层与转化、核心用户的挖掘。 (8)用户流失预警与召回 流失用户的定义与判断方法,用户流失原因分析以及对应的运营策略 (9)用户心理学 用户心理学的常识;几种典型产品和运营场景下的12个用户心理学效应;用户心理学在产品全生命周期各环节的实战应用。
分布式数据库原理、架构与实践
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这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现行深剖析的著作,融了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验,以及数据库领域前沿的研究成果,得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手,沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路,从3个方面对分布式数据行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题,尤其是一致性问题;然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题(重是一致性问题)的本质行深挖;着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案;后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素,其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等;外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分终要解决的问题是:如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性? 分布式数据库实现。从工程实践的角度,以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象,从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地行了详细介绍。
工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践
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内容简介 这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结,得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。 全书的具体内容分为如下几个方面: (1)全面认识工业物联网 主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战,以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系,它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。 (2)工业物联网平台架构 重介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法,从感知层、边缘计算、网络连、平台再到应用,探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投问题,同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。 (3)工业物联网关键技术 详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术,包括工业物联网感知、网络连、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识外,还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性,以及它所能解决的问题和带来的价值。 (4)工业物联网案例分析 通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例,帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地,同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。
DevSecOps实战
¥59.40
本书通过描述一家大型互联网企业和一家大型传统银行的DevSecOps转型的过程,帮助读者浅显易懂并且有代感地了解如何将DevSecOps在企业内部落地和实践。基于各类行业特的DevSecOps实施与落地方法,是本书的主要技术要。
云原生安全:攻防实践与体系构建
¥59.40
本书介绍了云原生的容器基础设施、K8S编排系统和常见云原生应用体系;在介绍安全体系前先深分析了前述架构各个层面的安全风险,并给出攻实践,后续计划放靶场环境,有很好的可操作性和说服力;在介绍安全体系时,首先从高层分析新型基础设施防护的思路切换,然后分为两个维度介绍相关的安全机制,清晰地拆解了复杂的安全技术栈,让读者很容易理解DevOps安全和云原生安全两者如何融合。
Web代码安全漏洞深度剖析
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本书系统化介绍代码审计的步骤和业务漏洞分析,总结了作者在信息安全领域多年的实践经验,内容丰富,实践性强。本书分三大部分,共14章。“准备工作”部分介绍漏洞剖析环境搭建和辅助工具简单使用,为后续分析下基础。“常规应用漏洞分析”部分介绍了几种漏洞的基本概念和实例解剖,如SQL注、XSS跨站、CSRF/XSRF、文件类型、代码执行与命令执行等漏洞,并介绍了代码审计的思路和步骤。“业务安全漏洞分析”部分通过实例介绍了业务安全中的典型漏洞,如短信验证码、会话验证、密码找回、支付、越权等漏洞,并针对漏洞给出了防御措施。
超级用户:如何让用户参与拉新、促活、转化、裂变、渠道的全链路运营
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所谓超级用户,他们是企业的核心用户,对企业超级认可,有超强的驱动力,愿意投时间、资源甚至金钱来为企业做更多贡献;他们不是员工,胜似员工,愿意参与企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路运营的工作,帮助企业实现去中心化的爆发式增长。 超级用户正在成为新的商业推手,超级用户成为企业的消费者只是用户为企业创造价值的始,如果能让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等各个运营环节,他们将成为企业新的增长引擎,拥有四两拨千斤的效果。 这是一本从商业经营和企业管理角度系统阐述超级用户赋能企业增长的著作。作者基于自己多年的企业管理和用户运营经验,深分析了樊登读书会、元气森林、肆拾玖坊等企业通过超级用户快速崛起的经验,构建了一套系统的超级用户方法论。 这套方法论包括: 企业对超级用户的正确认知 超级用户带来的全面商业变革 如何找到超级用户 如何驱动和运营超级用户 如何持续赋能超级用户 如何用超级用户撬动超级增长 如何用超级用户决胜未来 这套方法论,既有理论高度,又有实操价值,它将手把手教你如何让超级用户参与到企业的拉新、促活、转化、裂变、渠道等全路的运营中,全面挖掘超级用户的价值,为企业带来超级增长!
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因,但是缺乏统一的数据平台,无法快速支持不同部门对数据的不同需求,这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中,公司规模从300人发展到4000人,集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器,利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求,并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用,很少需要额外的系统支持,从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟,我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。

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