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短视频社区:产品、运营与商业化
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这是一本从实战角度讲解短视频社区的产品架构、运营方案和商业变现的著作。作者是某头部短视频平台的商业产品总监，本书是他在该短视频平台以及百度和阿里等大厂多年工作经验的思考与总结。 在内容上，本书独辟蹊径，以平台视角而非用户视角，详细、深、地气地讲解了以抖音、快手、B站为代表的短视频平台的产品架构、运营方案和商业变现。不仅能给各类短视频平台的从业者直的实践指导，而且能让短视频平台生态中的内容创作者、经营者、用户等深度洞悉平台的规则，从而更好地在生态里获得发展。 通过阅读本书，你将： 理解短视频社区的内容推荐系统与内容搜索系统的产品逻辑与设计原理； 社区创新的内容生产工具与内容消费产品； 搞清楚短视频社区内容体系是如何生产、审核、分发与消费的； 理解短视频社区用户体系的成长、促活、留存，与创作者体系的升级、激励机制； 认识到品牌广告与效果广告是如何在短视频社区与内容相结合的； 明白短视频社区直播生态的构建，以及围绕着直播的不同变现模式； 认识到电商这一终极变现方式在短视频社区的变化与创新模式； 理解增值服务在短视频社区是如何行相应变现的； 看到新锐品牌是如何利用短视频社区的巨大流量快速崛起的。
OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
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本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。下来，你将学习如何执行读取、写、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。
百万在线:大型游戏服务端开发
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第 一部分“学以致用”揭示了 Skynet 引擎的使用方法及注意事项，以“球球大作战”的案例贯穿本篇内容，全面又详尽地剖析服务端结构设计、通信协议格式、数据表结构设计、断线重连方案等众多核心技术。第二部分“木三分”揭示了在多核时代采用现代 C++ 编写多线程 TCP 网络服务器的高效做法，以 C++ 重写 Skynet 的案例贯穿本篇内容，使用大量图表，生动翔实地描述 Linux 环境下的编程技术。第三部分“各个破”列举了同步算法、热更新、防外挂等实际工程难题，并对其逐一破，非常具有实用价值。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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本书共9章，分为3篇。 由来篇（第1～3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位、定义，*后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4～6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法与核心问题。 实践篇（第7～9章） 重点介绍了当前可用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率的标签工具和经典模板，列举了从标签到应用的5个*佳实践方案，并总结了标签化的价值、典型应用案例及标签设计人才的培养经验。
区块链安全入门与实战
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本书介绍区块链相关环节的安全审计，结合具体的实战案例，帮助读者迅速上手区块链安全测试，增强网络安全意识。通过本书的学习，读者能够学习区块链行业相关安全、交易平台安全、智能合约安全、区块链软硬件钱包安全、链安全以及矿机和矿池安全，掌握在实际过程中如何安全的开发区块链相关应用，对区块链安全知根知底，知攻知防。主要内容包括：区块链生态简介，交易平台、智能合约、钱包、链等安全审计，*后介绍矿机和矿池的安全问题。本书的特点是实用性强，项目案例丰富，与新技术紧密联系，适合于区块链相关从业人员、安全研究人员、高等院校相关专业师生，也可作为企业培训、职业学校的教材。
工业互联网安全:架构与防御
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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。
联邦学习:算法详解与系统实现
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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
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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。
智能机器人养成记:开发人类友好型机器人
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在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。
WebRTC技术详解:从0到1构建多人视频会议系统
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这是一本*、详细讲解WebRTC技术以及如何使用它构建一个可商用的视频会议系统的著作。 技术维度，本书不仅详细讲解了WebRTC规范和全部API、信令系统、底层技术、移动端和服务端实现，而且还总结了作者多年来的“踩坑”经验；实战维度，本书不仅提供了可直接应用于视频会议和在线教育等场景的真实案例，而且开源了一个可商用的视频会议系统WiLearning，教读者如何从0到1搭建一个高并发、易扩展的视频会议系统。 全书一共10章 第1章介绍了WebRTC的历史、技术架构、网络拓扑、兼容性等内容。 第2章讲解了使用WebRTC API获取本地摄像头、话筒、桌面等媒体流的方法，以及媒体流的录制、使用canvas操作媒体流的方法和示例。 第3章讲解了WebRTC底层使用的传输技术，如ICE、SDP、STUN/TURN等。 第4章介绍了使用RTCPeerConnection管理WebRTC连接的方法。 第5章介绍了WebRTC的媒体管理方法，结合示例演示了切换编码格式、控制视频码率、替换视频背景的方法。 第6章结合实例介绍一种*、实时的信令系统实现方法，并实现一个可以在生产环境中使用的信令系统。 第7章介绍了使用WebRTC数据通道传输任意数据的方法，结合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件传输功能的实现。 第8章介绍了使用WebRTC获取媒体流相关统计数据的方法，在示例中演示如何使用Chart.js绘图展示实时码率。 第9章介绍了在Android、iOS开发环境中使用WebRTC的方法，通过实例实现了基于WebRTC的视频聊天App。 第10章结合笔者的开源项目WiLearning介绍了从0到1打造高性能视频会议系统的方法。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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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。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
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本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
智能制造探索与实践(二)——试点示范项目汇编(原材料行业卷)
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为深贯彻落实制造强国战略部署，自2015年起，工业和信息化部已连年组织实施智能制造试示范专项行动，共遴选并确定了305个试示范项目，涉及92个行业类别，拉动投资超过千亿元。这些试示范项目智能化改造后，在企业提质增效、降本减耗、提高核心竞争力等方面发挥了积极作用，有力支撑并带动了制造业转型升级，探索形成了一批较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。在组织出版了首批46个智能制造试示范项目案例汇编之后，为相关地区、行业、企业实施智能制造提供了借鉴与参考，获得了很好的效果。为扩大试示范效应，加快示范企业典型经验的推广应用，对2016年和2017年的智能制造试示范项目实施情况行了梳理和汇编，分为《电子信息行业卷》《装备制造行业卷》《原材料行业卷》《消费品行业卷》4个分册（本书为《原材料行业卷》），以持续营造全社会推广智能制造的良好氛围。 本书可为政府部门、制造企业及从事制造业政策制定、管理决策和咨询研究的人员提供参考，也可供高等院校相关专业师生及对制造业感兴趣的读者学习阅读。
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
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如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
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这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
金融产品方法论
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这既是一本金融产品经理的能力修炼精指南和日常工作的案头参考手册，又是一本金融企业数字化转型的策略指导与实操指南。本书是资深金融产品专家多年经验的总结，深刻地阐释了金融背后的产品观，是金融贷款、金融理财、金融支付等领域的集大成之作。 对于新行的金融产品经理或从其他领域转行到金融领域的成熟产品经理而言，本书能帮助你快速掌握基本能力，比如金融基础知识、金融产品思维体系以及各种常见的业务模式和商业模式等； 对于正处于成长期和上升期的金融产品经理而言，本书将帮助你构建完整的金融产品知识体系，如各种金融产品的底层逻辑、各种金融产品的系统化设计方法、金融产品支付体系的完整设计方法等； 对于经验丰富的高级金融产品经理而言，本书将帮助你造差异化的能力，比如金融产品的数字化运营、金融产品的精准化营销等； 对于正在着手行数字化转型的各类金融企业而言，本书将为你们的数字化转型提供实操指导，除了前面提到的数字化运营和精准营销外，还有金融企业的数字化经营、平台化经营和SaaS化经营。 本书是作者做了大量金融产品项目后的实战经验总结，不仅有丰富的案例、手把手的指导，还有经过提炼和总结的方法论，以及深度的金融产品观和思考。
Linux集群之美
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全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
多云和混合云:云原生多集群和应用管理
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内容简介 这是一本讲解如何在多云/混合云的环境下行多集群管理、多集群应用编排以及应用管理和跨集群迁移的著作。 作者是阿里云容器服务云原生分布式云团队核心成员，他基于自己丰富的工程实践经验，详细讲解了： ?云原生的关键技术、多云/混合云云架构的变革和存在的问题，以及多云/混合云多集群的使用场景和价值； ?如何将不同地域的多个集群统一到同一个控制平面，给出了多集群统一管理的方案； ?Flannel、Calico、Cilium等主流容器网络插件以及阿里云容器服务Terway网络插件的功能和适用场景，以及如何组建一个包含云下和云上网络且互联互通的混合网络； ?如何为本地数据中心内的Kubernetes集群扩容云上弹性资源。 ?如何用Helm和Kustomize工具对需要部署到多个集群的应用行编排； ?如何使用Argo CD系统管理多集群应用的生命周期和应用交付； ?如何使用Istio服务网格技术跨多集群组建服务网格； ?如何对云原生应用行备份、恢复以及跨集群的应用迁移。
