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智能风控与反欺诈:体系、算法与实践
￥53.40
内容介绍 这是一部指导信贷业务如何用智能风控、反欺诈的技术和方法实现风险控制的著作。 作者是经验丰富的智能风控算法专家，先后就职于头部的互联网公司的金融部门以及头部的公募基金公司，致力于人工智能算法在信贷风控领域的应用。 本书不仅体系化地讲解了智能风控和反欺诈的体系、算法、模型以及它们在信贷风控领域实践的全流程，而且还从业务和技术两个角度讲解了传统的金融风控体系如何与智能风控方法实现双剑合璧。全书以实战为导向，辅以多个用Python实现的综合案例，便于读者理解和实操。 全书共10章，逻辑上分为四个部分： 第1~3章是风控业务的基础，首先介绍了什么是信用风险和欺诈风险，然后讲解了传统风险管理体系中搭建评分卡的思路，以及智能风控时代数据和模型的技术框架。 第4~6章集中讲述了智能风控中常见的特征工程、算法原理和建模流程，包括梯度提升决策树、孤立森林、神经网络、词嵌、图嵌等前沿算法的数学原理和公式。 第7~9章是作者参与过的风控和反欺诈实战项目，通过案例和代码的形式，帮助读者更好地将风控理念和建模技术融会贯通。 ?第10章以金融科技行业的头部玩家为例，展望了智能风控和反欺诈技术未来的商业模式和发展方向。
数字身份:元宇宙时代的智能通行证
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国家能源局信息中心副主任温红子作序推荐；一本书全面了解数字身份信任体系的前世今生；解决网络空间中“我是谁”的身份确权问题，让互联网社会有序运行的战略布局落实到位 身份是一个熟悉而有古老的概念，它是人类认知革命的产物，也是社会信任与协作的基础。在不同的历史阶段，身份的内涵和范畴也在不断演变。而互联网的出现，更是引发了身份含义的突变。与传统身份相比，数字身份承载了更多的意义，蕴含了更多的价值，也面临着更多的风险。 本书围绕数字身份的概念、价值、风险与治理展，读完本书，你将了解： ·数字身份和元宇宙的概念、特征及价值等； ·国外以及我国数字身份管理方案及实施情况； ·数字身份如何赋能国家经济社会的精细化管理； ·数字身份信息面临的风险与挑战； ·去中心化数字身份及其治理框架体系。 本书既可为政府部门、公共及商业服务机构的数字身份战略规划提供借鉴，也可以作为高校师生的学习参考资料，而普通读者也可以用来了解个人身份数据信息的价值和面临的风险，并学会如何保护个人隐私和权益。
基于差分进化的优化方法及应用
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内容分为差分化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分化算法基本原理、单目标差分化算法、面向约束优化的差分化算法、面向多目标差分化算法、面向离散问题的差分化算法等五个方面行了介绍。对提出的10个算法行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。
生之灿烂——摄影的艺术表达(精装版)
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300多幅精美绝伦的摄影佳作带你行一次环球旅行，从风光绚丽的意大利到东非埃塞俄比亚的原始部落，从落基山脉到中国云南纳西族古村落。有壮丽的风光，有淳朴的人文，带您启跨越千山万水的精彩旅行，多年摄影的心里路程，高品质的摄影作品。启发创作灵感、揭示影像的真谛。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
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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。
场景化设计:场景驱动的产品设计与运营
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这是一部从原理、方法和实战3个维度全面讲解场景化设计的著作，它将让我们在产品设计和运营的过程中真正理解并做到以用户为中心。场景化设计是以用户为中心的底层逻辑，以用户为中心是产品和运营的灵魂。 本书是作者超过15年的产品经验的总结，首先分析了用户场景和业务场景的要素和原理，然后总结了发现场景的4种方法、设计场景的4种方法、运营场景的3个步骤，以及场景化设计在电商和在线教育等典型商业场景中的应用。 全书共12章，分为三部分。 部分（第1~5章） 认识场景化 主要介绍业务场景和用户场景的定义与特、移动互联网产品思维，以及如何运用常用的分析方法来发现场景。场景化设计可以使产品定位更加清晰和明确，可以使需求分析的过程更准确和高效，可以将产品设计的过程考虑得更全面，可以促需求评审时团队理解的一致性。 第二部分（第6~10章） 运用场景化 首先介绍场景化设计的4种分析方法和贴心、高效、情感化等设计目标，然后从用户心理、群体影响、游戏式三个角度阐述场景化设计在产品设计和运营过程中的应用，并给出衡量场景化设计优劣的方法。 第三部分（第11~12章）实践场景化 首先通过电商方向的产品设计和运营的案例，讲解场景化设计的应用和实践方式。然后以电商直播产品的业务模式解析为例，阐述业务场景分析的逻辑和过程，以及如何基于业务场景发展出产品的业务模式，以满足不同的用户场景。
Go微服务实战
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当今世界，软件的规模越来越大、功能越来越复杂，研发团队的规模也变得越来越大，运维人员和研发人员之间的工作交集越来越多。在这个大前提下，微服务模式在大型项目中开始风靡。 本书对使用Go语言进行微服务开发做了*细致的介绍，包括微服务的基础知识、微服务的拆分、微服务进程间通信（IPC）、微服务的分布式事务管理、领域驱动设计（DDD）、微服务中的测试、基于ES-CQRS的微服务实践、微服务生产环境和持续交付等。本书比较*地对微服务进行了介绍，而且对于每个知识点都给出了技术实现和实例代码，比如微服务进程间通信部分重点介绍了gRPC，ES-CQRS部分则给出了Go语言的具体实现。在介绍完知识点之后，本书给出了一些综合性的案例，比如第10章、第22章等，并通过GitHub提供了完整的可运行的代码，可帮助有基本Go语言语法知识的读者尽快了解、掌握微服务模式。
我的*堂编程课:孩子和家长都需要的编程思维
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本书从“编程是什么？”等一系列计算机基础概念出发，带领小读者们一步步走进编程的世界，通过的实例操作，让他们接触到编程的基本概念和原理，体验在编码过程中探索事物本质的乐趣，激发对探索未知领域的兴趣。本书的前两章介绍编程的基础概念和目前*流行的少儿编程工具Scratch的安装和基本用法。从第三章开始，以编程思维为主线脉络，在每一章节中让小读者们设计并实现一个小小应用。在设计应用的过程中，学习并了解实际工程项目中使用到的编程工具和编程思维方式，如流程图、逻辑条件、场景设计、人工智能等。而在实现小应用的过程中，则可以学习到编程相关的具体知识点，如循环、条件、变量、算法等。在本书结尾章节，整体回顾在小读者们实际操作的项目中所涉及的编程思维、分析和解决问题的方法、团队合作等软件项目开发过程中会实际面临的软性技能和关键要素。
深入浅出隐私计算:技术解析与应用实践
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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。
Knative实战:基于Kubernetes的无服务器架构实践
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准备篇（第1～2章）：通过介绍Serverless与Knative项目的技术背景、架构设计以及相关的云原生平台基础设施，帮助读者了解Serverless技术。通过快速搭建Knative测试平台，使读者直观地感受Knative是如何管理应用的。基础篇（第3～5章）：通过对Knative Serving和Eventing组件、CI/CD平台的介绍，帮助读者*了解各个组件的基础概念、架构设计及原理。实战篇（第6章）：采用多个实际范例来验证Knative的服务管理能力以及事件驱动基础设施的能力。扩展篇（第7～9章）：详细介绍了运维Knative平台需要关注的内容，包括Serving的高级配置、日志中心、监控平台。
云数据管理实战指南
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本书从当下数据中心的主要系统应用场景出发，介绍如何使用适合云计算和大数据的灾备方式来实现数据保护。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
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这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
软件自动化测试实战解析:基于Python3编程语言
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本书是一本教会人们如何有效且高效地解决问题的工具书。我们所面对的很多问题，都可以通过划分为四种问题类型来有效处理。本书详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。
纳米忆阻器与神经形态计算
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本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版）
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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的 Boost社区开发并维护，它功能强大、构造精巧、跨 平台、开源并且完全免费，被称为“C++‘准’标准 库”，已被广泛应用在实际软件开发中。 C++的*标准（C++11）已经正式公布，而早在 这之前，Boost就已经使用库的形式实现了大部分新 功能——而且是完全基于C++98标准实现的，内容涵 盖智能指针、文本处理、并发、模板元编程等许多领 域，其范围之广内涵之深甚至要超过C++11标准，极 大地增强了C++的功能和表现力。 罗剑锋编著的《Boost程序库探秘(深度解析C++ 准标准库第2版)》基于Boost 1.54版，深入探讨了其 中的许多重要组件，包括迭代器、函数对象、容器、 流处理、序列化以及C++语言中复杂*威力的模 板元编程，并专辟一章详细阐述Boost的开发实例， 具有较强的实用性，可帮助读者更好更快地理解掌握 Boost的高级用法。 《Boost程序库探秘(深度解析C++准标准库第2版 )》内容丰富、组织得当、概念清晰、讲解细致，是 广大C++程序员和爱好者的好书。
数字时代的问卷调查:LimeSurvey的综合应用(社会科学研究方法系列丛书)
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本书探讨了如何在数字时代超越传统的纸笔问卷调查，采用拥有广大全球用户的LimeSurvey问卷调查系统，创新性地展电子化、网络化、系统化的问卷调查项目。 本书系统全面地介绍了如何通过LimeSurvey创建和优化电子问卷、启动问卷调查项目、行问卷调查项目管理和数据管理，说明了将LimeSurvey应用到具体的问卷调查项目中的各应用要和使用技巧。 除了全面展示LimeSurvey作为通用型电子问卷引擎和问卷管理系统的功能外，本书还一步探讨了如何发挥LimeSurvey系统的优势，将其应用于网络化和数字化时代中的面访调查、电话调查、网络调查、混合模式调查等各种场景，创新性地发出新的应用场景和方向，展示了LimeSurvey的多样性和灵活性。
Koa开发:入门、进阶与实战
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这是一本能指导你零基础掌握Koa完整知识体系并深理解Node.js难的著作，将带领你在成为全栈工程师的道路上迈出坚实的一步。 本书作者是字节跳动抖音电商团队的前端架构师，曾利用Koa和Node.js等技术从零发过一款可对标Egg的BFF框架，并在生产环境中能支撑上千个线上服务，在Koa和Node.js方面积累了丰富的经验。 这本书以门、阶、实战为学习曲线，从基本用法、底层实现、常见场景解决方案、难和重等等角度对Koa和Node.js行了详细的讲解。 主要包括如下如下知识： （1）Koa的基本概念和完整用法，构建完整的Koa知识体系； （2）Koa的源码实现和底层原理分析； （3）Koa在实际业务中遇到的问题及其解决方案； （4）从零搭建一个企业级BFF框架； （5）BFF框架的架构设计、工程建设以及常见业务场景的解决方案； （6）Node.js中比较常见但难以理解的概念和知识； （7）Node.js底层架构解析。 全书有大量实例和代码，能帮助读者在实践中迅速从新人成长为高手。
*研发:硅谷研发效能方法与实践
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本书以Facebook（Meta）等硅谷企业的研发经验为背景，结合作者17年的研发经验，讲解了如何实现个人和团队的高效研发。 全书主要从以下5个方面对硅谷的高效研发方法行了总结，提供了非常系统的指导原则和实践指南。 （1）研发效能综述 主要了讲解研发效能的定义、模型，以及研发效能度量的正确方法。希望借此帮助读者梳理出研发效能的主脉络，构建一幅清晰的知识图谱。 （2）个人高效研发实践 主要讲解如何提高个人研发效能，具体涉及深度工作、Git、命令行、VIM、工具环境集成等内容，旨在帮助读者提高技术的专精程度和持续成长。 （3）研发流程优化 主要讲解研发流程优化的基本目标和原则、代码优化、分支管理、DevOps、团队协同等，希望帮助读者深理解研发过程中的关键流程，以及流程优化的基本原则，从而能够针对自己的实际情况，找到合适的工程实践，让软件发的整个流程更加顺畅、高效。 （4）团队高效研发实践 主要讲解团队高效研发实践过程中各关键步骤的高效工程方法，内容涉及研发环境搭建、代码审查、合理处理技术债、源利弊分析、测试等，同时对研发流程及工程方法的趋势行解读，希望帮助读者掌握这些具体工程方法的正确使用。 （5）管理和文化 系统分析了硅谷研发团队的管理和文化，尤其是Facebook的工程师文化，并根据作者在国内公司的具体落地经验，给出推荐的文化引和建设方法。
Java网络编程实战
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本书全面介绍如何使用Java发网络程序，将学习使用Java的网络类库既快速又轻松地完成常见的网络编程任务。本书共11章，主要内容包括： TCP/IP协议基础、搭建Windows下的Java网络发环境、搭建Linux下的Java网络发环境、本机网络信息编程、Java多线程编程、TCP套字编程、FTP网络编程、UDP编程和即时通信系统的设计、网络服务器设计、网络性能工具IPerf的使用、IPv6编程等。 本书适用于所有Java编程人员，包括Java初学者和资深Java发人员。本书还可作为高校的Java教材以及企业的Java培训教材。
Android Jetpack开发:原理解析与应用实战
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全书共12章，首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。除此之外，还针对当下流行的Kotlin 协程和Flow行了讲解，让读者了解如何使用这些技术结合Jetpack组件写出更加优雅的代码，并演示了实战项目“出行防疫App”的实现方法。z后介绍了全新的声明式UI编程——Jetpack Compose。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
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本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
