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社交网络对齐
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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
图神经网络前沿
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本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容，以及图表示学习的基本概念和定义，并讨论了高级图表示学习方法的发展，旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外，本书探讨了图神经网络的几个前沿主题，包括利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系，还介绍了图神经网络的若干前沿趋势，能够帮助读者一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人，包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
R数据挖掘实战
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本书通过循序渐的介绍，让读者借助基础以及先的数据挖掘技术，帮助一个虚拟的商业公司解决对其造成负面影响的真实欺诈案例。通过全程参与这一极不寻常的数据挖掘案例，读者将会掌握数据挖掘方面的强大技能。 本书非常适合想通过R语言快速了解数据挖掘、预测分析、商业分析等领域的数据科学家和数据分析员阅读，也适合高等院校数据挖掘相关专业师生和对数据挖掘感兴趣的技术人员参考。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
R语言金融分析与建模
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R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。 本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。 本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
ASM全埋点开发实战
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本书由业内专业团队神策数据的专业人士编写，结合实战案例，深浅出地介绍了ASM技术和Android全埋技术。 作者从神策数据服务超过2000家客户的经历中，发现了行业用户对全埋技术的迫切需求。本书针对这一，详细、客观地阐述了ASM在Android全埋中的应用，涵盖各种真实商业场景，并清晰地讲解其技术原理和实现步骤，以帮助用户利用好全埋技术的特长和优势。 本书作为一本技术参考书，特别适合非专业发工程师在日常工作中使用。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
ChatGPT原理与应用开发
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随着ChatGPT 的出现，大语言模型的能力得到了业内外的认可，新的商业模式不断涌现，旧的设计和实现都将重构。本书主要介绍基于ChatGPT 发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。 全书共8 章内容，第1 章介绍与ChatGPT 相关的基础知识，第2～5 章分别介绍相似匹配、句词分类、文本生成和复杂推理方面的任务，第6～8 章分别介绍ChatGPT 的工程实践、局限与不足，以及商业应用，以帮助读者更好地构建自己的应用。 本书以实践为主，尤其注重任务的讲解和设计，但同时也对自然语言处理相关算法的基本原理和基础知识行科普性介绍，适合所有对大语言模型感兴趣的发者阅读。
软件开发中的决策:权衡与取舍
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本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。 通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。
科研统计思维与方法:SPSS实战
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本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助 SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共 8 章。第 1 章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第 2 章介绍了数据的规范化及预处理，重讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第 3 章介绍了统计描述及数据加工。第 4 章讲解了差异显著性检验。第 5 章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第 6 章介绍了关联性分析技术和回归分析。第 7 章讲解了聚类分析技术。第 8 章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。
不确定性量化及其在集成电路中的应用
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本书基于作者十五年的学术成果与产业经验，聚焦不确定性量化研究及其在集成电路中的应用。全书分为基础篇、方法篇和应用篇，共7章。基础篇(第 一、二章)简要介绍了什么是不确定性、不确定性量化这一交叉学科的发展现状，以及不确定性建模和相关基础知识。方法篇(第3~5章)从不确定性量化的研究目标出发，系统梳理了参数不确定性、模型不确定性和逆向建模这3类不确定性量化常见问题及对应量化方法。应用篇(第6、7章)针对不确定性量化研究的多学科交叉特性，展示了其在集成电路的新材料研发和电子设计自动化中的应用实践与推广潜力。 本书面向从事不确定性量化理论研究与应用实现的读者群体，所用案例多取自作者过往的学术成果，所提供的伪代码与示例将有助于读者复现相关算法框架，从而掌握不确定性量化的主流方法。
DeepSeek原理与项目实战
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DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、放平台与API 发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成发，展示了源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。 本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生阅读。
Spring Boot 3:高级与架构设计
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随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。 本书分为3个部分，共8章。*部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。 本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。
内网攻防实战图谱:从红队视角构建安全对抗体系
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在护网行动、攻防演练等实战场景中，内网安全已然成为决定对抗胜负的关键阵地，各类新型攻手段层出不穷，给防御方带来严峻挑战。本书从红队攻的基本原理到实际操作，系统梳理内网安全体系中红队所需的核心要，力求为读者造一本内容丰富、实用性强的内网安全攻防学习图谱，助力应对实战中的复杂挑战。 《内网攻防实战图谱》共分13章，涵盖了内网安全中的核心主题，其中主要包括红队基础知识、红队基础设施建设、主机上的信息收集、终端安全对抗、隔离穿透、数据传输术、权限提升、横向移动、权限维持、域安全、Exchange安全、钓鱼投递技术以及痕迹清等。 《内网攻防实战图谱》内容全面实用，涵盖了攻防演练中涉及的各种技术，并配有大量的实验演示，可帮助读者通过实际操作来巩固所学知识。本书尤其适合奋战在护网行动、网络攻防演练一线的网络安全从业者，无论是红队攻人员、蓝队防御人员还是红蓝对抗中的协调统筹者，都能从中获取贴合实战需求的技术指引与策略参考。
数以达理:量化研发管理指南
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本书是作者多年来软件工程经验与 软件过程改咨询经验的结晶，书中对量化研发管理给出了系统论述，并通过大量的实际案例针对每种场景下的量化研发管理问题给出了解决方案。 本书先介绍了软件研发量化管理的基本概念，然后以活动顺序为主线讲述了如何识别与定义软件研发量化管理的对象、如何设计数据指示器、如何分析历史数据的分布规律、如何定量地分析因果规律、如何定量地预测未来、如何定量地控制过程、如何定量地管理过程改，后介绍了统计学的基本概念与假设检验在软件研发管理中的应用。 本书论述简明清晰、实例丰富，可以帮助读者快速、正确地掌握如何采用统计方法管理软件研发团队，适合公司高管、质量总监、质量管理人员、过程改人员、敏捷教练、咨询顾问、项目经理及研发人员阅读参考。
庖丁解牛Linux操作系统分析
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本书将可移植操作系统 POSIX 标准和 CPU 指令集架构 ISA 两层口通过 Linux 操作系统贯通起来，涵盖了 Linux 操作系统的各个主要方面，主要有以 openEuler 操作系统为例的 POSIX 工具集、计算机系统的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、系统调用的工作机制、程描述和内存管理、可执行程序工作原理、内核线程和 I/O 驱动框架、程调度和程切换、KVM 和容器技术、Linux 安全相关技术等 Linux 系统运作的各个关键机制。 本书首先以 Linux 社区规则、Linux 发展的渊源、Linux 基本使用和命令工具作为导引；然后以存储程序计算机相关的工作原理、x86 和 ARM64 汇编语言、指令乱序问题、mykernel 精简内核实验以及 Linux内核源代码编译和系统构建作为 Linux 内核的门基础；着焦深理解系统调用，并在 x86 和 ARM64系统调用实现的基础上延伸到程的创建、可执行程序的加载和程的切换，其中涉及了程描述符、程地址空间和程序编译构建等相关的内容；最后总结了 Linux 系统的一般执行过程和系统架构，并拓展到KVM 和容器技术，以及 Linux 系统安全相关技术。
Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
Python从入门到精通(精粹版)
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本书以零基础读者为对象，用范例引导读者学习，深浅出地介绍了Python的相关知识和实战技能。 本书从Python基础手，介绍了Python的发环境、各种数据类型的操作方法、流程控制、函数等Python内核技术，以及使用Python处理文件、处理错误与异常等各种应用，后列举了Python在重要领域的项目实战，内容全面且深。 本书提供与内容同步的教学录像。此外，本书还赠送大量相关学习资料，以便读者扩展学习。 本书适合任何想学习Python的读者，无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python，均可通过本书快速掌握Python的发方法和技巧。
