本書主要內(nèi)容包括：聊天機器人之殤；OWASP大語言模型應用十大安全風險；架構(gòu)與信任邊界；提示詞注入；你的大語言模型是否知道得太多了等。

本書主要內(nèi)容包括：IoT測試環(huán)境搭建；硬件協(xié)議介紹；常見的IoT協(xié)議及漏洞實例；固件獲��；固件加解密；常見的固件文件系統(tǒng)等。

本書以歐姆龍公司NX系列機器自動化控制器為背景，系統(tǒng)地介紹了機器自動化控制器的工作原理、硬件單元與系統(tǒng)配置、程序組織單元與編程語言、指令系統(tǒng)、控制系統(tǒng)設(shè)計、自動化平臺軟件SysmacStudio的使用，以及運動控制功能與運動控制指令、EtherCAT網(wǎng)絡和EtherNet/IP網(wǎng)絡。

本書全面涵蓋了硬件安全概念，這些概念源自新型邏輯與存儲設(shè)備及其相關(guān)架構(gòu)的獨特特性。本書聚焦將設(shè)備獨有的特性(如多功能性、運行時多態(tài)性、內(nèi)在熵、非線性、異構(gòu)集成的便捷性、防篡改性等)映射到其所助力實現(xiàn)的安全基元上，這些安全基元包括靜態(tài)和動態(tài)偽裝、真隨機數(shù)生成、物理不可克隆函數(shù)、大規(guī)模安全異構(gòu)系統(tǒng)以及防篡改存儲器。

本書分為三部分：第一部分介紹差分隱私的理論，詳細解釋了準備數(shù)據(jù)和執(zhí)行差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布所需的各個概念；第二部分探討差分隱私的應用，包括如何查詢不同的數(shù)據(jù)格式(如搜索日志)以及在機器學習算法中添加差分隱私；第三部分則關(guān)注從業(yè)者需要了解的重要主題，例如理解隱私攻擊、設(shè)置隱私參數(shù)以及部署首次差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布。

本書共15章，分四部分。第一部分是“數(shù)據(jù)準備與清洗”(第1-4章)，首先介紹自助式數(shù)據(jù)分析的六大應用場景(第1章)，然后詳解PowerQuery在數(shù)據(jù)清洗、表格結(jié)構(gòu)管理以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方面的全流程操作。第二部分是“數(shù)據(jù)整合與高級查詢”(第5-7章)，深入探討數(shù)據(jù)管理(第5章)、數(shù)據(jù)查詢(第6章)以及多表合并技術(shù)(第7章)。

本書全面闡述了湖倉架構(gòu)相關(guān)知識。首先介紹數(shù)據(jù)架構(gòu)及其在構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺中的作用，剖析湖倉架構(gòu)的概念、特征和優(yōu)勢。接著對比傳統(tǒng)架構(gòu)(數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫)和現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺，明確湖倉架構(gòu)在未來數(shù)據(jù)平臺的重要地位。然后講解行存儲與列存儲等概念，以及云對象存儲、文件格式和表格式等組件，還給出設(shè)計存儲時的考量因素。接著闡述數(shù)據(jù)目錄、計算引

編譯器向來被視為最難教授和理解的程序之一。大多數(shù)編譯書籍按階段逐章講解，這種結(jié)構(gòu)掩蓋了語言特性如何驅(qū)動設(shè)計選擇的邏輯。相比之下，這本創(chuàng)新教材采用增量式方法，讓學生能夠親自編寫每一行代碼。書中引導讀者為一種小型但功能強大的編程語言構(gòu)建自己的編譯器，并隨著章節(jié)推進逐步添加復雜的語言特性。作者闡釋了現(xiàn)代編譯器背后的核心概念、

本書共10章，分為三部分。第一部分為圖表基礎(chǔ)與動態(tài)交互(第1-6章)，內(nèi)容涵蓋圖表選擇方法與思維進階(第1章)、圖表智能制作與專業(yè)優(yōu)化(第2章)、圖表組合與動態(tài)標注技術(shù)(第3章)，并解析動態(tài)圖表核心架構(gòu)、函數(shù)公式(基于DeepSeek)與交互設(shè)計(第4-6章)，奠定可視化基礎(chǔ)。第二部分為看板設(shè)計與系統(tǒng)集成(第7-9章)

本書共分為6個項目。共分為六個項目，分別為TensorFlow在服飾行業(yè)中的應用、TensorFlow在用戶評論分析中的應用、遷移學習在醫(yī)療行業(yè)圖像分析中的應用、基于Flask的動物識別應用與部署、基于RNN的古詩詞生成應用、基于VGG19的藝術(shù)圖像風格遷移等。每個項目都包含引導案例和具體任務，通過任務實施，使學生能夠