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揭秘大模型:从原理到实战
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本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
Spark大数据实时计算:基于Scala开发实战
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本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala手，第1～4章重介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际发应用，为读者后面学习Spark框架下牢固的编程基础。第5～10章重介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等，对它们行详细的剖析和解读。后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战发项目，让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。 本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。
大数据安全治理与防范——反欺诈体系建设
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随着互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，新的欺诈安全问题不断涌现，这也诞生了一个新的概念——大数据安全。大数据安全指的是针对大数据时代背景下的安全风险，使用大数据、人工智能等新兴技术建立对抗体系，而行安全治理与防范。本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统行全面的阐释，以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路，并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。 本书作为门大数据安全对抗的理想读物，将理论与实践相结合，既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解，又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。无论是大数据、信息安全相关从业人员，还是有志于从事大数据安全方向相关工作的初学者，都会在阅读中受益匪浅。
01改变世界:计算机发展史趣谈
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本书从数字和制的诞生始，以一系列具有代表性的计算工具和计算思维为例，讲述人类如何一步步制作出强大的现代计算机。本书依次介绍了计算机发展中的手动时期、机械时期、机电时期、电子时期，并描述了充满可能的未来时代。 本书语言深浅出，既可作为计算机业余爱好者的门科普读物，也适合作为高校相关专业学生和从业者了解计算机发展历程的参考读物。
Serverless核心技术和大规模实践
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本书着眼于 Serverless 方向，重介绍 FaaS 的架构和实现原理。本书从 Serverless 的理念和基础知识出发，介绍业内具有代表性的 Serverless 产品，而引出字节跳动函数计算产品 ByteFaaS，并介绍 ByteFaaS 的定位、特和生态，以及整体架构等；详细介绍传统 FaaS 架构，包括 FaaS 控制面、FaaS 数据面、FaaS 运行时、FaaS 触发器、FaaS 弹性伸缩等核心组件的设计与实现；阐述 FaaS 助推 PaaS 演的思路和技术实践，并延伸到 FaaS 轻量级函数与云边一体；介绍 Serverless 在字节跳动的落地实践和对 Serverless 未来的展望。
计算流体力学大串讲
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计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）是一门交叉学科，融合了流体力学、数值分析与计算机技术，致力于通过数学建模和数值模拟解决复杂流体流动问题。它不仅推动了航空航天、机械工程、能源开发等领域的技术进步，也为现代科学研究提供了强有力的支持。本书以深入浅出的方式，系统阐述了计算流体力学的基本理论与核心方法，旨在为读者开启一扇通往流体模拟世界的大门。 全书共分8章，内容层层递进。第1章从动力学基础出发，引入流体力学的基本概念。第2章深入探讨连续性方程、动量方程与能量守恒方程等偏微分方程的推导与特性。第3章聚焦计算区域与控制方程的离散化方法。第4、5章分别介绍有限差分法、有限体积法及代数方程组的求解技术。第6～8章则围绕扩散问题、对流-扩散问题及压力-速度耦合问题展开详细讨论。 本书适合高校相关专业的本科生与研究生作为参考教材使用，也可供科研人员和工程技术人员参阅。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从本书中获得有用的理论知识和可借鉴的实践方法。
低代码打造RPA——Power Automate Desktop基础实战
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RPA 全称为Robotic Process Automation（机器人流程自动化），是一种将重复流程行自动化处理，高效、低代码连不同业务系统和行业，实现办公流程自动化的解决方案。本书主要围绕使用RPA 设计器——Power Automate Desktop 创建桌面流的基础操作展，从而帮助职场人士提升办公效率。 全书共8 章，包括Power Automate Desktop，菜单、变量、条件与循环操作，Excel、文件与文件夹、Outlook 与电子邮件核心操作，PDF、文本与压缩核心操作，UI 元素门，UI 自动化与浏览器自动化操作，分享与计划运行桌面流，以及综合示例。 本书操作步骤详细、指导性强，适合几乎任何与数据系统交道的职场人士使用。只要你安装了Windows 10 或Windows 11 系统，就可以跟着本书学习Power Automate Desktop，全面提升个人乃至组织的RPA 数字化能力。
终结操作系统越权攻击:授权体系构建详解
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针对操作系统的越权攻就是攻者利用CPU、操作系统中存在的不符合构建准则的设计错误，使访问行为与授权不一致。 操作系统中存在不符合构建准则的设计是越权攻成功的必要条件，本书的思路就是研究并构建可精确定义的正确授权准则。对符合构建准则的操作系统发起越权攻时，操作系统缺少越权攻成功的必要条件，越权攻无法完成，针对操作系统的越权攻被彻底解决。 作者结合C语言、汇编语言、体系结构、运行时结构、操作系统原理、攻原理等基础知识，阐明如何构建正确授权准则，杜绝操作系统越权攻。 本书适合操作系统、编译及系统软件、芯片设计和信息安全等领域研究人员、工程技术人员阅读，也适合计算机等信息类专业研究生及高年级本科生参考。
AI治理大家谈
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本书内容来自第三届人工智能合作与治理国际论坛，探讨适合人工智能健康发展的治理体系，分享各个国家、地区，以及政、产、学、研各界在人工智能治理方面的最佳实践，帮助读者更好地理解和参与人工智能治理的程。 本书根据3个主论坛和5个专题论坛的内容，共分为42讲，涵盖如下主题：人工智能引领韧性治理与未来科技、人工智能治理技术、元宇宙助力高质量发展与可持续未来、人工智能产业发展与治理、人工智能及其对未来工作的影响、正视人工智能引发的性别歧视、人工智能伦理标准、人工智能助力发展中国家。 本书适合人工智能研究者、政策制定者、企业和组织领导者，以及对人工智能治理感兴趣的公众阅读。
开发者关系:方法与实践
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本书是一本发者关系和发者市场领域的突破性作品，深浅出地介绍了发者关系相关的概念、框架及实践。本书结合各类新技术、新方法的特，带领读者一步步学习发者关系的落地方法。本书从意识文化建立到研发、测试、培训，再到度量、模型运营等多个维度剖析问题，并提供结合行业特的解决方案，为读者提供更多的参考价值。本书助力发者关系实践的日益普及和专业化，并有助于推动发者关系在企业内发挥更大的作用。 本书内容丰富，架构清晰，案例翔实，适合发者关系部门负责人、企业高管、投资人、工程师、产品经理和营销人员阅读。
Spring核心技术和案例实战
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本书主要介绍基于Spring框架构架企业级应用程序的技术体系和工程实践。全书从Spring概述、Spring Boot、Spring Cloud和响应式Spring等4个方面由浅深地介绍了Spring。本书首先介绍了Spring框架的基础概念，然后介绍了Spring Boot的核心功能特性，着介绍了用于构建主流微服务架构的Spring Cloud，后讲解了响应式编程技术。本书通过3个完整的案例来系统展示具体的实现过程。 本书面向广大服务端发人员，读者不需要有很高的技术水平，也不限于特定的发语言，但熟悉Java EE常用技术并掌握一定的系统设计基本概念有助于更好地理解书中的内容。同时，本书也适合对Spring框架有兴趣的发人员阅读，希望本书能为读者的日常学习和发工作带来启发与帮助。
GitLab CI/CD 从入门到实战
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本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识，包括CI/CD的几个基本概念（pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件）；然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景，并给出一些示例；后介绍CI/CD的实践，通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式，包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成，以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录，分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
零基础自学AI应用开发
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本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至*佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
LabVIEW物联网通信程序设计实战
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本书以LabVIEW为发平台，讲述物联网应用中通信组网基本原理、应用发技术和程序设计方法。全书共7章，第1章简要介绍物联网的方法和技术，概述常用的物联网通信技术；第2章介绍LabVIEW 程序设计方法，包括发平台简介、LabVIEW中的数据类型、LabVIEW程序设计基础及其应用程序典型设计模式；第3～7章，分别介绍了串行通信技术、互联网通信技术、近距离无线通信技术、远距离无线通信技术4类典型通信技术，以及物联网的定位与识别技术，涵盖RS232、RS485、TCP、UDP、HTTP、MQTT协议、蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、GSM/GPRS、NB-IoT、LORA、GPS、RFID等协议或技术。本书结合真实应用场景，使用LabVIEW图形化程序设计语言、电子系统发中常用的通信模块和电子模块，给出相应的物联网系统的技术原型发与实现的详细过程。通过学习本书，读者可以快速达成物联网应用发门与阶实战的目标。 本书可作为物联网工程、电子信息工程、仪器仪表、自动化、机械电子工程等专业学生的专业课程教材，或实践类课程如课程设计、综合实验、毕业设计、创新创业训练的教材或教学参考书，也适合拟行物联网应用发的相关工程技术人员参考借鉴。
用Python轻松处理Excel数据
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本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，*后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。
云原生技术中台:从分布式到云平台设计
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本书清晰、完整地展现云平台技术架构相关的知识，包含3个部分：部分介绍服务扩容的发展历程，概述分布式架构与中台架构。第二部分分析传统分布式架构的核心技术，围绕中心化协同工作机制和分布式服务间的通信问题，介绍ZooKeeper、Netty、Dubbo等分布式技术的原理和实战案例。第三部分分析云平台技术组件，主要包括构建PaaS平台所用到的核心技术组件。这一部分首先分析Docker容器技术以及Kubernetes编排引擎的搭建和基础原理，然后介绍指标采集功能、告警功能以及日志管理框架，后对微服务治理框架Istio在云平台的应用场景行展望。 本书结合算法与源码展示云原生应用全景，阐述源技术，能够帮助读者搭建私有云平台，适合高校计算机及相关专业学生、容器云初学者，以及对Docker有一定了解并希望深研究和探索云技术的工程师阅读。
Python神经网络项目实战
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本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，后会使用Python语言从头实现该模型。此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
GeoTools 地理信息系统开发
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GeoTools 是由源社区维护的一套地理信息系统的发组件和解决方案。GeoTools 的实现完整遵循了OGC 的各类规范，并在二十多年的迭代中，形成了活跃的源社区生态。 本书从GeoTools 的基本信息、社区生态始介绍，随后以地理信息的基本概念为脉络，详细介绍GeoTools 是如何实现并管理坐标参考系统、如何管理矢量数据和栅格数据，以及如何连地理数据库的。在本书的后，通过实现一个空间数据管理系统，将全书的知识体系串联起来，帮助读者形成源地理信息解决方案，来解决地理信息系统中的数据解析、坐标计算、空间关系等常见问题。 本书适用于有志于从事地理信息系统发工作的人员，也可以帮助从事传统商业地理信息系统发和管理工作的人员一步了解源地理信息系统。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
拥抱开源(第2版)
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本书深阐释了自由软件如何成为源软件以及如何销售源软件。本书从源如何彻底改变软件的编写方式、合作方式、沟通方式、组织结构以及商业价值等多个方向展论述。内容涉及源所创造的机会和随之而来的挑战，公司如何创造商业模式来成功地销售“自由”软件，如何从创建社区到销售商业产品应用源发模式，审视与源项目和产品管理及许可相关的重要问题，以及源原则如何更广泛地适用于DevOps和其他组织实践。 本书不仅适合对源软件感兴趣的人员、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，而且适合作为高等院校相关专业的源教育通识读物。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
