数据通信网络实践:基础知识与交换机技术
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本书的编写基于作者多年的实践经验。本书介绍数据通信网络的基础知识和交换机技术,主要内容包括数据通信网络模型、数据在网络中的传输、常用的传输介质、网络设备之路由器、虚拟终端、密码恢复、Wireshark实践、常用的网络排障工具、日志收集与分析、网络的规划设计、QinQ、Bonding和生成树协议。数据通信网络是一个复杂的系统,本书从数据的视角来行介绍,以期尽可能全面和准确地描述相关的技术。
GPT时代的量化交易:底层逻辑与技术实践
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ChatGPT的横空出世,使得量化交易编程工具的使用门槛迅速降低,掌握量化交易的底层逻辑就成了重中之重。本书着重介绍量化交易模型的底层逻辑和技术实践,梳理了基本面量化、资产配置量化、贝塔量化、阿尔法量化和另类量化这5种量化交易第略,并给出了相应的实战案例及代码,初步探索了运用GPT来实现其逻辑的技术路径,从理论到实践,助你轻松上手量化交易。 本书适合对量化交易感兴趣的广大投资者,尤其适合希望转型量化交易的程序员参考阅读。
大语言模型应用指南:以ChatGPT为起点,从入门到精通的AI实践教程(全彩)
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本书是一本对人工智能小白读者非常友好的大语言模型应用指南,有两大特:一是以通俗易懂的方式解释复杂概念,通过实例和案例讲解大语言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法,包括大语言模型常用的三种交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆,以及外部工具等,使读者能够全面了解和掌握这一先技术的应用和二次发;二是紧跟当前大语言模型技术的更新动态,介绍GPTs的创建,以GPT-4V和Gemini为例讲述多模态模型的应用,还包括无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调、RAG框架微调、大语言模型安全技术等。无论是学术研究者、工程师,还是对大语言模型感兴趣的普通读者,都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术展和应用案例,从而更好地应用大语言模型解决实际问题。
中国数据中心发展蓝皮书(2020)
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本书由中国计算机用户协会数据中心分会编写。本书在《中国数据中心发展蓝皮书(2018)》的基础上,对新基建浪潮下的中国数据中心新发展行了阶段性总结,重对2019—2020年,数据中心智慧园区、金融行业数据中心、边缘数据中心的新发展,不间断供电、柔性配电、电力储能、电磁、液冷、防雷、工厂预制化,以及当前热门的全景拼、人脸识别、自动驾驶等技术的应用做了介绍。书中还围绕“双碳”目标的实现,对数据中心使用绿色能源的愿景和节能降耗途径行了阐述,成为本书的一个亮。
微服务架构深度解析:原理、实践与进阶
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在当今的数字化经济时代,微服务架构已经成为公司业务构建的主流架构模式,代表了未来的技术发展趋势,同时微服务也成为发者的技能。 《微服务架构深度解析:原理、实践与阶》从微服务架构的设计理念和方法论切,从不同角度全面介绍微服务特性、使用场景、组织流程、构建交互、部署交付等软件工程各个关键环节和核心要素,既包含了具体微服务技术的源码解读、原理分析,也加了作者在电信、金融领域积累的真实案例和实践经验。全书分为原理篇、实践篇、阶篇。原理篇涵盖微服务的概念、采用前提、领域驱动设计、DevOps;实践篇对Spring Boot、Spring Cloud 治理框架、系统集成、微服务数据架构、微服务交付、微服务的监控等重要技术话题展深讲解;阶篇主要介绍函数式编程及响应式微服务架构、Kubernetes、云原生架构生态。 《微服务架构深度解析:原理、实践与阶》不仅适合初学者深理解微服务架构,也可以作为团队管理者或者架构师阶微服务架构的技术参考手册。
工业互联网信息安全技术(第2版)
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本书系统介绍了工业互联网的平台、工业App、工业互联网标识解析等技术、应用及信息安全需求,分析其面临的安全威胁、存在的脆弱性,在此基础上深介绍工业互联网安全防护基本原理、技术内涵,特别论述了区块、人工智能、边缘计算、轻量级密码等新技术在工业互联网安全防护中的应用。本书包括工业互联网技术基础、模型分析、威胁分析、国内外工业互联网信息安全现状分析、工业互联网安全防护理论及技术体系、工业互联网安全防护的新技术等内容,内容全面、深浅出、便于理解,启发意义明显,是一本工业互联网安全方面的学术专著,尤其适用于高等院校师生、相关科研院所及企事业单位的研发人员,可指导其工业互联网信息安全方面的学术研究、工程实践和技术发。
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案
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内 容 简 介认知的高度决定了你创造价值的高度,包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展,既孕育了圈层变更的机会,也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。本书总计12章,从理论到产业应用对知识图谱与认知智能行了介绍。第1~7章围绕知识图谱与认知智能的需求,以用户、设备、企业为中心,讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8~12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术,构建产品化及系统化解决方案,以满足企业营销、服务、供应、生产、运维、经营管理、数据交易等应用场景的业务需求。读者通过本书可以了解企业认知智能的原理、应用方法、执行策略,以此构建企业认知博弈的策略。企业数据智能相关从业者可以参考本书,构建以用户为中心的企业认知智能解决方案,通过人机协同的方式,实现对业务的认知与引导,并从业务演变中获益。此外,本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能、社会计算等相关课程的教材。
分布式高可用算法
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本书从原理出发,系统性地介绍了分布式系统和算法,而非介绍如何使用某种分布式框架。本书首先介绍了分布式系统是如何被建模的,以及分布式算法是如何被描述的,然后从基础的路抽象始逐步增加复杂度,终将复杂的共识抽象以简单的方式呈现在读者面前。通过阅读本书,读者不仅可以掌握常用的分布式算法,还可以学到分布式算法的证明方法及适用条件,为自行设计分布式系统和算法下坚实的基础。本书适合分布式领域的初学者及相关从业者阅读参考。
高性能之道: SRE视角下的运维架构实践
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本书从实践出发,包括了作者参与并主导的3家电商互联网公司架构从0到1的构建经历,从多个角度讲解稳定、性能、效率、成本四大职责落地经验,并结合Mikey金字塔行了部分创新,很多内容都可以直复用于实际工作。本书分为7篇,分别是端篇、监控篇、故障篇、容量篇、全局视角篇、性能篇和扩展篇。 本书适合互联网行业内的运维人员、SRE和DevOps工程师、架构师、技术团队负责人及关注用户体验的相关发者阅读,也适合掌握了一定的SRE方法论但在实践中无从下手的读者阅读。
数据中心智能调度关键技术与应用
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本书系统性地探讨了数据中心智能调度的核心技术与实际应用,涵盖数据中心和云计算概述、大数据处理的技术要,以及人工智能平台的资源调度方法等内容。同时,书中深解析了云服务负载预测方法、可再生能源的自适应管理方法、基于虚拟机整合的自适应节能调度方法,以及MapReduce和Spark调度方法的实际应用。此外,本书重介绍了TensorFlow的高效分布式并行算法,以及基于深度学习和模仿学习的任务完工时间优化调度,为研究人员和工程师提供了创新性的解决方案和理论指导。本书适合从事数据中心、云计算、大数据及人工智能领域的技术研发人员、工程师,以及高校师生参考使用,为数据中心智能化管理提供全面的技术支持和实践指南。
数据科学与机器学习:数学与统计方法
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本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书,这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础。
分布式系统架构:架构策略与难题求解
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在软件架构中没有简单的决策。相反,这里充斥着艰难的部分——困难的问题,并且没有实践——迫使你在其中做选择。在本书中,你将学会如何用批判性思维来考虑分布式架构中的利弊。 本书探讨了选择适架构的策略。通过穿插一个虚构的技术小组的故事—— Sysops Squad——试验各种可能性,从如何确定服务粒度、管理工作流和编排、管理和解构契约、管理分布式事务,到如何优化运维性特征,例如可伸缩性、弹性和性能。通过关注在常见问题上,本书可以帮助作为架构师的你遇到问题时如何发掘和权衡利弊。无论你是渴望成为架构师,还是早已经验丰富,都无需手忙脚乱,本书将详细指导你在创建企业级应用和微服务的过程中取得成功。
SLO与SLI:软件可靠性实践指南
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本书提供了一套实用的方法和工具,帮助读者更好地理解、设定和管理SLO。书中主要介绍了SLO的基本概念、设计过程、实施方法及相关案例研究。作者不仅解释了SLO的重要性,以及为什么在现代IT环境中需要它们,详细阐述了SLO的定义、类型和级别,以及如何将它们与业务目标相结合,而且详细介绍了设计SLO的过程,包括需求收集、目标设定、指标选择、约束条件设定等步骤,旨在确保SLO既符合业务需求,又具有可度量性和可操作性,同时提供了一些实用的方法和工具,帮助读者有效地实施和管理SLO,包括使用监控工具、定期审查和调整SLO等。此外,书中还包含了一系列实际案例研究,展示了如何将SLO应用于不同的场景和环境。这些案例可以帮助读者更好地理解SLO的实际应用价值。
执剑而舞:用代码创作艺术
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本书是学习计算性艺术和设计的指南,涵盖丰富的作业、练习、艺术家访谈录和超过170幅创意作品插图。本书面向所有艺术教育工作者和实践者,将代码作为一种创意媒介,是指导计算机科学家从STEM(科学、技术、工程、数学)过渡到STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)的有益参考。书中包含大量创意编程实例,涵盖经典作品和现代作品。不同于面向程序员的教程,本书强调适用于艺术和设计课堂的编程教学方法,可帮助从事艺术创作的读者快速掌握所需的编程技能。
图数据实战:用图思维和图技术解决复杂问题
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本书是一本探索如何应用图思维和图技术解决复杂问题的书籍。该书针对有兴趣学习如何使用图数据提升工作水平、解决困难问题的实战从业者。 该书涵盖了与图数据相关的广泛主题,包括图思维、图数据模型和查询语言,讨论了如何将图数据应用于社交网络、物流和网络安全等领域的问题解决方案。 此外,该书还提供了实践指导,包括工具和框架的推荐、设计有效图数据模型的建议,以及如何使用图数据生成洞见和做出明智决策的建议。 总的来说,本书是任何希望学习如何使用图数据解决复杂问题和获得新的工作洞见的人的优质资源。
Transformer自然语言处理实战:使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用
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本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型生成文本的能力,还介绍了解码策略和度量指标。着深挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统,介绍如何基于Haystack行信息检索,探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型,并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。
红蓝攻防:技术与策略(原书第3版)
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本书涵盖与安全卫生相关的新趋势、MITRE ATT&CK框架在威胁检测和安全态势改善方面的应用,以及新的网络攻防技术。第1~3章侧重于预防措施,介绍如何通过采取安全措施来降低威胁行为者利用组织环境的可能性,从而改善组织的安全态势;第4~9章引导读者逐步深了解对手的思维、战术、技术等,始从对手的角度认识攻的过程,从而更好地持续改善组织环境的防御策略;从第10章起,针对第4~9章中介绍的内容,告诉我们应如何做好防御策略设置、威胁感知、情报收集、灾难恢复与日志分析等工作。
构建可靠的机器学习系统
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本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验,通过丰富的示例,详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则,涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题;然后介绍机器学习模型及其生命周期;最后讲述如何将机器学习引组织,以及引后组织会发生什么等复杂问题。
精通区块链编程:加密货币原理、方法和应用开发(原书第3版)
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本书深剖析比特币底层技术架构,涵盖去中心化网络、对架构、交易生命周期及安全原则等核心内容。同时,作者对诸如隔离见证、支付通道和闪电网络等前沿发展也行了全面阐释。对于发者而言,书中丰富的代码示例、深浅出的讲解,能助力读者掌握比特币客户端代码编写技巧;对于普通爱好者而言,书中通俗易懂的类比和案例,使读者无须具备深厚技术背景,也能理解比特币的运行机制与魅力。通过阅读本书,读者将全面参与到这场数字货币的革命之中,启一段充满惊喜与收获的学习旅程。本书适合程序员以及那些想要深了解比特币和加密货币内部机制的非程序员读者阅读。
AI驱动开发:企业级机器学习与自动化编程实战
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本书展示了如何使用AI工具构建应用程序和机器学习模型,以及自动化重复性任务。书中第1章~第7章主要聚焦于编程,用AI工具完成从用户界面构建到后端发的过程。你将使用提示词来创建使用HTML行构建的应用程序的外观,用CSS来设计样式,并借助JavaScript增加行为,同时处理多个视口。随后,你将使用Python和Flask创建一个Web API,并对代码行重构以提升可读性。最后,借助GitHub Copilot,优化现有代码的可维护性和性能。第8章~第19章提供了从数据检查(检查数据、创建分布图和相关矩阵)到构建和优化神经网络的数据科学提示工具包。你将针对各种机器学习模型和用例,使用不同的提示策略行数据预处理、特征工程、模型选择、训练、超参数优化和模型评估。第20章和第21章探讨了GitHub Copilot的高阶技术和软件智能体,包括代码生成、调试以及故障排除的技巧。你将了解AI驱动的智能体如何更简单地工作,并发现工具调用的奥秘。
ClickHouse入门、实战与进阶
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本书是ClickHouse领域的集大成之作,从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面展,表述简练清晰、案例丰富实用,既可以作为门的标准参考书,又适合作为案头速查手册。书中内容是作者在阿里巴巴、字节跳动多年实战经验的总结,得到了字节跳动和阿里巴巴9位大数据专家的高度评价。 全书共10章,主要内容如下: 第1~3章整体介绍ClickHouse概念、特性、应用场景、技术生态、快速门和基础数据类型等基础内容,目的是从本质上揭ClickHouse高性能背后的秘密,帮助读者快速上手实践。 第4~6章重讲解ClickHouse的高级数据类型、函数和SQL查询语法与配置实践等阶内容,通过该部分内容的阅读和学习,你将全面掌握ClickHouse核心功能的使用方法和技巧。 第7~10章从企业级项目实战的角度出发,详细解析ClickHouse在实际业务项目中的使用,主要包括基于Spring Boot发ClickHouse SQL查询工具、基于ClickHouse Bitmap实现DMP用户画像标签圈选人、基于ZooKeeper搭建ClickHouse分布式集群、基于Grafana搭建ClickHouse集群监监控平台等相关内容。通过该部分内容的阅读学习,你将掌握ClickHouse企业级项目实战发的方方面面。 本书非常注重实用性和实战性,不仅在各个知识都辅有大量的实际案例、图表说明和小贴士,而且还有多个综合性的项目案例贯穿全书。

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