计算机科学理论与基础知识
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计算机系统开创性经典文献选读与解析刘宇航 包云岗 编著本书是国际上首次精选了14篇计算机科学的开创性的文献,用中文准确翻译,并逐段详细解析,每篇有整体解析、篇篇之间有呼应和联系,14 篇文献中覆盖了人工智能、计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等方向,全书采用考据考证和文本细读的方法,在每篇内部、篇篇之间先分析后综合,形成一个有机的整体,对于追溯本源,进行原创性基础研究具有重要意义。
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数据血缘(荷兰)Irina Steenbeek(伊琳娜·斯滕贝克)著,王琤 车春雷 译本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用:第一篇阐明数据血缘的概念,主要介绍有关数据血缘概念的综合知识;第二篇介绍如何实现数据血缘,包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议;第三篇介绍如何使用数据血缘,利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究,介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员,用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读,便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。
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计算机网络基础刘振湖 唐运波本书以计算机网络体系结构与协议为基础,紧密结合网络新技术,系统地介绍了计算机网络的基本概念、数据通信基础知识、计算机网络体系结构、局域网技术、网络互联技术、广域网技术、WLAN 技术、网络安全基础知识、SDN 与 NFV 等内容,并设置了一个案例实践——校园网组网。本书在编写时突出内容的针对性、应用性和技术性,在章节设置上环环相扣,逐步增加知识难度。此外,本书配有微课视频,可以帮助读者随时巩固所学内容。本书可作为高等学校电子信息类专业的教材,也可作为计算机网络的自学教材。
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体验之道严卓圣本书从内容上主要分为八个章节,从走进用户体验开始,再到流程的拆解,最后到项目实际落地。此外还搭配一些行业未来趋势及设计圈内的经验分享,以一种全面的视角去看待用户体验。此外在书的内容配比上,不仅讲解全流程的设计以外,还搭配以市面上主流的一些设计方法论、各种原理原则等,配合起来针对用户体验流程进行详细拆解。帮助读者深入浅出的了解用户体验设计的每个阶段该干什么,该做什么,结果是什么。本书既适合互联网从业者学习,也可以作为相关设计院校、学生的指导书。
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自动驾驶龚心满 等本书是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书,同时带有具体的自动驾驶实践案例,以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、Vision Transformer、2D目标检测算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5 Lite、NanoDet等算法)、3D激光点云目标检测算法、BEVFormer纯视觉的3D目标检测算法、语义分割、车道线检测、ReID相关技术、多目标跟踪及部署落地的相关技术(如CUDA、OpenCV、NCNN、TensorRT等)。为了让读者全面、深入、透彻地理解所讲解的算法,书中还给出了具体的实践案例,并提供了相应的数据集供读者实践,同时通过对代码的讲解使读者获得实战能力。
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Web安全攻防MS08067安全实验室本书结构本书内容面向网络安全新手,基本囊括了目前所有流行的高危漏洞的原理﹑攻击手段和防御手段,并通过大量的图、表、命令实例的解说,帮助初学者快速掌握Web渗透技术的具体方法和流程,一步一个台阶地帮助初学者从零建立作为“白帽子”的一些基本技能框架。本书配套源码环境完全免费。 全书按照从简单到复杂﹑从基础到进阶的顺序,从新人学习特点的角度出发进行相关知识的讲解,抛弃了一些学术性、纯理论性、不实用的内容,所讲述的渗透技术都是干货。读者按照书中所述步骤进行操作,即可还原实际渗透攻击场景。 第1章 渗透测试之信息收集在进行渗透测试之前,最重要的一步就是信息收集。本章主要介绍域名及子域名信息收集﹑旁站和C段、端口信息收集、社会工程学和信息收集的综合利用等。 第2章 漏洞环境“白帽子”在没有得到授权的情况下发起渗透攻击是非法行为,所以要搭建一个漏洞测试环境来练习各种渗透测试技术。本章主要介绍Docker的安装方法,以及如何使用Docker搭建漏洞环境,包括DVWA漏洞平台﹑SQL注入平台﹑XSS测试平台等常用漏洞练习平台。读者可以使用Docker轻松复现各种漏洞,不用担心漏洞环境被损坏。 第3章 常用的渗透测试工具“工欲善其事,必先利其器”,在日常渗透测试中,借助一些工具,“白帽子”可以高效地执行安全测试,极大地提高工作的效率和成功率。本章详细介绍渗透测试过程中常用的三大“神器”——SQLMap﹑Burp Suite和Nmap的安装﹑入门与进阶。熟练使用这些工具,可以帮助读者更高效地进行漏洞挖掘。 第4章 Web安全原理剖析Web渗透测试的核心技术包括暴力破解漏洞﹑SQL注入漏洞﹑XSS漏洞﹑CSRF漏洞﹑SSRF漏洞﹑文件上传漏洞﹑命令执行漏洞﹑越权访问漏洞、XXE漏洞、反序列化漏洞、逻辑漏洞。本章从原理、攻击方式、代码分析和修复建议四个层面详细剖析这些常见的高危漏洞。 第5章 WAF绕过在日常渗透测试工作中,经常会遇到WAF的拦截,这给渗透测试工作带来了很大困难。本章详细介绍WAF的基本概念、分类、处理流程和如何识别,着重讲解在SQL注入漏洞和文件上传漏洞等场景下如何绕过WAF及WebShell的变形方式。“未知攻,焉知防”,只有知道了WAF的“缺陷”,才能更好地修复漏洞和加固WAF。 第6章 实用渗透技巧在渗透测试实战的过程中,会遇到很多与靶场环境相差较大的复杂环境。近年来,比较新颖的渗透思路主要包括针对云环境和Redis服务的渗透测试,本章详细介绍云环境和Redis服务的概念、渗透思路、实际应用以及实战案例等。 第7章 实战代码审计在安全风险左移的驱动下,代码审计已经成为白盒测试中重要的环节,在行业内扮演着越来越重要的角色。本章主要讲解代码审计的学习路线、常见漏洞的审计场景和技巧。通过本章的学习,读者能够对常见漏洞的源码成因有更深刻的认识,提升实践水平。 第8章 Metasploit和PowerShell技术实战在信息安全与渗透测试领域,Metasploit的出现完全颠覆了已有的渗透测试方式。作为一个功能强大的渗透测试框架,Metasploit已经成为所有网络安全从业者的工具。本章详细介绍Metasploit的发展历史、主要特点、使用方法和攻击步骤,并介绍具体的内网渗透测试实例。本章还详细介绍了PowerShell的基本概念、重要命令和脚本知识。 第9章 实例分析本章通过几个实际案例介绍了代码审计和渗透测试过程中常见漏洞的利用过程。需要注意的是,目前很多漏洞的利用过程并不容易复现,这是因为实战跟模拟环境有很大的不同,还需要考虑WAF、云防护或者其他安全防护措施,这就需要读者在平时积累经验,关注细节,最终挖掘到漏洞。
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WPS表格数据处理与图表制作标准教程张运明本书立足于实际工作业务场景,从解决问题出发,遵循数据处理与分析内在逻辑,以大量实际案例为依托,全面系统地介绍WPS表格在数据处理与图表制作中涉及的各项实用技巧,包括工作簿、工作表、行/列和单元格的基本操作,表格设计的基本理念、普通填充、智能填充,数据有效性,普通分列、智能分列、高级分列、选择性粘贴、查找替换定位,自定义格式、条件格式,行/列转换,排序筛选,合并计算、分类汇总,数据透视表,可视化图表,函数公式,窗口操作、输出打印,手机版操作等等诸多方面,基本可以满足日常办公数据处理与分析所需,兼顾系统学习与即用即查。本书既可作为初学者的入门指南,又可作为中、高级用户的参考手册。书中大量来源于职场实战的案例,可作为读者在工作中的模板载体,直接应用到实际工作中。
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深度学习项目化教程上海企想信息科技有限公司本书主要介绍深度学习项目化技术和分析应用,涵盖初级视觉领域的智能分析应用和高级视觉领域的智能分析应用,在初级人工智能分析技术中详细的介绍了人工智能的发展,从知识入手,让读者了解人工智能的由来,同时介绍了人工智能学习的框架以及目标训练的技术,这些是人工智能中的核心技术,对读者接触人工智能技术知识以及学习到人工智能技术操作有着巨大的帮助,由浅入深增加学习的兴趣,真正学习到人工智能的核心技术。
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FFmpeg入门详解梅会东本书系统讲解了FFmpeg命令行及音视频特效的基础理论及应用,包括详细的FFmpeg命令行参数选项,包括音视频转封装、转码、水印、字幕等,包括各种音视频特效(倍速、倒放、旋转、模糊、画中画、九宫格、浮雕和字幕效果等),包括流媒体方方面面(RTSP、RTMP、HLS)等直播功能,包括音视频采集,以及各种开发语言(C、Java、Python)调用FFmepg命令行等。本书为FFmpeg音视频流媒体系列的第三部。 全书共分为12章:系统讲解了FFmpeg命令行的基础知识、转封装与转码、图片水印与文字跑马灯、各种音视频特效、流媒体直播功能、音视频采集功能,以及各种开发语言调用FFmepg命令行等。 书中包含大量的示例,图文并茂,争取让一个音视频流媒体领域的读者真正入门,从此开启流媒体直播编程的大门。本书知识体系比较完整,侧重FFmpeg命令行及音视频特效的原理讲解及应用。建议读者先学习FFmpeg音视频流媒体系列的本《FFmpeg入门详解——音视频原理及应用》和第二本《FFmpeg入门详解——流媒体直播原理及应用》,然后来学习本书。本书的讲解过程由浅入深,让读者在不知不觉中学会了FFmpeg命令行的基础知识,并能动手实现各种转码功能、音视频特效处理、并能实现流媒体直播功能。 本书可作为FFmpeg命令行应用及音视频特效处理方向的入门书籍,也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍。
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现代推荐算法赵致辰(水哥)本书深入全面地讲解了现代推荐算法,同时兼顾深度和广度,介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始,介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中,除了梳理推荐系统的发展史,本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进,为读者打下推荐系统的算法基础;进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇,面对推荐系统中的各式问题,给出解决方案;后在决策篇中,从技术原理和用户心理出发,解释一些常见决策背后的依据,从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面,建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理,对已经有一定机器学习概念和数学基础的学生和相关领域的从业者非常友好,特别适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者及学生拓展新知和项目实战