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Kotlin编程实践
￥51.35
认真学习 Kotlin 的细节后，你就可以使用这门受欢迎的语言构建 Android 应用、Web 应用以及其他程序。通过学习本书，发者们将学习到如何在自己的项目中使用这门基于Java的语言。无论你是经验丰富的编程人员还是学习 Kotlin 的新人，都将获益良多。 作者 Ken Kousen（也是Modern Java Recipes一书的作者）将教授你如何专注于使用自己的 Kotlin 方案来解决问题而不是陷于基础语法之中。针对常见问题，本书将给出具体解决方案。Kotlin 在 Android 发上已经大规模使用，但实际上 Kotlin 不仅可以用于任何应用 Java 的地方，还可以用于 iOS 发、编写原生应用程序、JavaScript 发以及更多场景。立即投 Kotlin 的学习并始创建新项目吧！ 通过本书，你将： 掌握函数式编程概念，包括 lambda 表达式、序列和并发。 学习如何使用委托、延迟初始化和作用域函数。 学习 Kotlin 与 Java 互操作的能力并使用 Kotlin 访问 Java 库。 能够编写扩展函数。 能够使用诸如 JUnit5 之类的实用库。 在特定的发框架（例如 Android 和 Spring）内获得实践经验。
深入浅出隐私计算:技术解析与应用实践
￥53.40
内容简介 这是一本能指导零基础读者快速了解并上手隐私计算技术的著作，快速实现从门到阶。 作者在金融和安全领域有10余年的技术从业经验，是港交所隐私计算项目的深度参与者，工程实战经验丰富。本书从隐私计算的安全保护技术和应用技术两个维度，深浅出地讲解了6大类隐私计算技术的工作原理、应用方法、发框架、案例实践。 全书共11章，分为4篇： 第1篇 基础概念（第1~2章） 讲述隐私计算的基础知识，为后续深讲解隐私计算原理和技术做铺垫。 第二篇 安全保护技术（第3~8章） 讲述隐私计算技术中的各项安全保护技术，包括 深讲述混淆电路、秘密共享、同态加密、零知识证明、差分隐私、可信执行环境等隐私计算安全保护技术。每一项技术都讲解了其原理、应用发框架以及实践案例。 第三篇 应用技术（第9~10章） 通过隐私保护集合交集技术、联邦学习方面的2个综合案例讲解了隐私计算安全保护技术的应用。 第四篇 展望（第11章） 介绍了隐私计算技术标准化的相关展，探讨隐私计算技术的困境和发展前景。
Rootkit和Bootkit:现代恶意软件逆向分析和下一代威胁
￥77.40
一本囊括灵活的技巧、操作系统架构观察以及攻者和防御者创新所使用的设计模式的书，基于三位出色安全专家的大量案例研究和专业研究，主要内容包括：Windows如何启动，在哪里找到漏洞；引导过程安全机制(如安全引导)的详细信息，包括虚拟安全模式(VSM)和设备保护的概述；如何通过逆向工程和取证技术分析真正的恶意软件；如何使用仿真和Bochs和IDA Pro等工具执行静态和动态分析；如何更好地了解BIOS和UEFI固件威胁的交付阶段，以创建检测功能；如何使用虚拟化工具，如VMware Workstation；深分析逆向工程中的Bootkit和Intel Chipsec。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
￥59.40
Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇，随后从模型训练的整个周期展，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
工业互联网安全:架构与防御
￥59.40
本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
Python深度学习:模型、方法与实现
￥77.40
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键概念，学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
软件质量经济学
￥51.35
本书是软件质量经济学领域的*著作，也被誉为软件工程领域*重要的图书之一，由软件工程领域的泰斗撰写。全书以大量行业数据和真实案例为驱动，从经济学角度讲解了度量软件质量的各项指标和方法，从而为有效管理软件质量和项目进度提供帮助和指导，更重要的是，本书还深入讨论了软件质量的经济学影响和商业价值。全书共7章：第1章定义了软件质量和经济价值，分析了软件质量对不同企业和用户的经济价值；第2章阐述了软件质量的估算和度量，介绍了功能点度量指标和结构质量度量指标；第3章讨论了软件缺陷预防，介绍了软件缺陷预防的历史及缺陷预防结果的分析方法；第4章研究测试前缺陷清除，主要讨论了同行评审、正式审查及静态分析等25种不同的测试前缺陷清除方法；第5章介绍软件测试，介绍了40余种软件测试方法；第6章讨论发布后缺陷清除，分析了来自发布后缺陷的用户和行业的成本；第7章整合了所有的数据，给出了低质量和高质量软件的经济影响。
联邦学习:算法详解与系统实现
￥59.40
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
￥59.40
本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
Python爬虫、数据分析与可视化:工具详解与案例实战
￥44.85
本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求，面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章：第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8、9章为数据分析高级技能篇，主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧，以及数据分析的常用方法；第10～13章为综合案例篇，主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践，涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂，案例丰富，适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用，也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。
统计挖掘与机器学习:大数据预测建模和分析技术(原书第3版)
￥90.40
本书是一本区分统计数据挖掘和机器学习数据挖掘的图书。它创造性地汇编了数据挖掘技术，解决了对经典和现代统计方法框架的扩展，用于预测建模和大数据分析。SM-DM为数据挖掘领域新晋的数据科学家所面临的共同问题提供了适当的解决方案。它的展示侧重于数据科学家(通常被称为统计学家、数据采矿者和数据分析师)的需求，提供实用但又强大的、简单而又有洞察力的量化技术，其中大部分使用了新机器学习影响改的“旧”统计方法。
数智化采购:采购数字化转型的方法论与实践
￥53.40
这是一本以指导实践为目的，以方法分享与案例解读为抓手，深剖析如何落地采数字化、如何实现从数字化向更高级别的智能化跃迁的指导手册。三位作者均是采领域的资深实践者，都拥有20年左右的实践经验，都经历甚至推动了从传统采到信息化采再到数字化采的转型，现在都在积极尝试并实践数智化采。本书是作者多年经验的精华，当前工作的总结，未来规划的分享。 本书只解决5个问题，即为什么要行采数智化、怎么规划采数智化转型路径、如何从业务角度行数字化及数智化转型、现有成功企业是如何做的、数智化采的未来到底是什么样子的。因此本书分为5个部分，分别对应解决上述5个问题。 部分——探究（第1章）：主要从数字时代、采管理变革、采职业转型3个维度，介绍了为什么数智化采是场必然的革命。 第二部分——架构（第2章和第3章）：主要介绍了数智化采4.0的架构与数智化采实施的方法论、关键。 第三大部分——业务规划（第4章）：基于采业务场景的数字化规划，重介绍了集团型采数字化规划、精益型供应数字化规划、敏捷型供应数字化规划、间采规划4类规划方式。 第四大部分——全景案例（第5~7章）：以Q集团为例介绍了央企、国企如何行采数智化实践；以长城汽车为例介绍了民营企业如何行采数智化实践；以震坤行为例介绍了电商企业如何构建数字化平台为业务赋能。 第五大部分——展望（第8章）：介绍了采中台、RPA未来如何现有采系统，展望了未来数智化采发展趋势，为读者全景呈现了数智化采的未来实践方向与发展可能。
OpenShift在企业中的实践:PaaS DevOps微服务(第2版)
￥83.40
两位云计算和微服务资深专家合著，从企业实战角度，为客户通过OpenShift实现IT转型给出具体建议和参考架构，讲述如何构建基于混合云的云原生平台。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
￥53.40
本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.40
本书视角独特，将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1）机器学习的软件工程方法：用软件工程（Software Engineering）中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发（TDD）方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境，以及开源算法包的大量实践应用案例等。2）机器学习全生命周期：书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路，以项目需求为起点，历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章，阐述充分，并且不是单纯地阐述理论，而是重在实践。同时，聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3）提出机器学习是一门实验学科：书中有大量的工业实践代码，例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等，对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科，工具、方法和策略的重要性，并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解（梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化）等主题，而重在展现机器学习的实际应用，以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面，本书力求既贴近工程实践又不失理论深度，给读者良好的阅读体验。
研发质量保障与工程效率
￥51.35
这是一部从实践角度探讨企业如何保障研发质量和提升工程效率的著作，它将帮助企业造一个强战斗力、高效率的研发团队。 本书汇聚了阿里巴巴、腾讯、字节跳动、美团、小米、百度、*、网易、科大讯飞等30余家中国一线互联网企业和领先科技企业在研发质量保障和工程效率方面的典型实践案例和优秀实践经验。从基础设施到技术架构、从发到测试、从交付到运维、从工具框架到流程优化、从组织能力到文化塑造，几乎涵盖了研发质量和工程效率的方方面面。 本书“轻理论，重实践”，全部以案例形式展，每个案例都包含案例综述、案例背景、案例实施和案例总结4个模块。读者可以跟着作者的思路，找到各种问题的解决方案。
Hadoop技术内幕:深入解析HadoopCommon和HDFS架构设计与实现原理
￥57.85
“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapReduce的架构设计和实现原理行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深解析HadoopCommon和HDFS架构设计与实现原理》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hadoop的二次发人员、应用发工程师、运维工程师阅读。 全书9章，共分为三个部分：部分（第1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2~5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理行了深分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6~9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间口行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节和名字节的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。
黑客攻防从入门到精通:实战篇(第2版)
￥44.85
本书紧紧围绕黑客攻防技术，主要包括从零始认识黑客，信息的嗅探与扫描，系统漏洞、病毒、木马的侵与防范，远程控制技术，加密解密技术，网络欺骗与防范，网络攻与防范，系统和数据的备份与恢复，间谍软件的清除等内容，力求以简单明了的语言向读者清晰讲解相关知识，并使读者对黑客攻防技术形成系统的了解，从而更好地防范黑客的攻。本书内容从易到难、循序渐、图文并茂、通俗易懂，适用于广大网络爱好者以及计算机维护人员。
SAP HANA实战
￥57.85
本书由SAP中国官方资深专家撰写，SAPHANA官方中文社区和HANA中国社区联袂推荐，权威性毋庸置疑。内容全面，详细讲解了HANA的各个知识及其使用方法和技巧；实战性强，每个知识都配有操作说明，包含大量有价值的实用案例；关注细节、分析透彻，深剖析了关键技术背后的本质和原理；使读者知其然，也知其所以然，注重阅读体验，目标是希望读者能“一看就会，一用就通”。全书共13章，分为三个部分：部分（1～4章）主要介绍了内存计算技术产生的背景及其优势，HANA的软件架构及其在架构上的创新，以及HANA的应用场景；第二部分（5～10章）系统讲解了HANA的功能模块及其详细使用方法，包括HANA相关的安装和配置，不同的数据加载到SAPHANA的方式，如何在SAPHANA工作台中行信息建模，HANA和商务智能的结合，以及如何使用BO、VI、Excel、Tableau等不同的BI工具来访问HANA中的模型和数据；第三部分（11～13章）主要讲解了SAPHANA的应用发（ABAP、加速器和R语言），HANA分布式集群架构，HANA数据库系统管理（数据管理、安全管理、审计监控管理、配置管理等）等内容。
Java高并发核心编程.卷2,多线程、锁、JMM、JUC、高并发设计模式
￥77.40
本书聚焦Java并发编程基础知识，介绍了Java多线程、线程池、内置锁、JMM、CAS、JUC、高并发设计模式等并发编程方面的核心原理和实战知识。 本书共分为10章。第1~2章浅显易懂地剖析多线程、线程池的核心原理和实战使用，揭秘线程安全问题和Java内置锁的核心原理；第3~4章细致地讲解CAS原理与JUC原子类、JMM的核心原理，揭秘CAS操作的弊端和两类规避措施、解密Java如何内存可见性和volatile关键字的底层知识；第5章细致地介绍JUC显示锁的原理和各种显示锁的使用；第6章图文并茂、深浅出地阐述JUC高并发的基础设施：AQS抽象同步器核心原理；第7章介绍JUC容器类；第8~10章介绍常见的Java高并发设计模式的原理和使用。
人工智能等级考试一级教程 人工智能通识
￥38.27
《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。 《人工智能等级考试一级教程 人工智能通识》适合具有高中及以上数学基础的学生，包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读，也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。
