本書通過深入探討構(gòu)建和維護(hù)軟件供應(yīng)鏈安全的實(shí)施策略和最佳實(shí)踐，以期提供全面的實(shí)踐操作指南，幫助讀者理解并應(yīng)對(duì)與軟件供應(yīng)鏈相關(guān)的安全威脅。 本作者以前置伴生、內(nèi)生可控、高效便捷為安全理念，從軟件供應(yīng)鏈管理與人員安全、供應(yīng)商安全治理、三方軟件管理、安全融入開發(fā)過程、開發(fā)過程的數(shù)據(jù)安全、軟件開發(fā)環(huán)境安全、運(yùn)行安全以及軟件供應(yīng)

2024年1月，軟考中項(xiàng)出版了第3版官方教程，其中新增了很多內(nèi)容。對(duì)于考生而言，最直接的問題就是，面對(duì)內(nèi)容的更新，該如何高效地復(fù)習(xí)和備考？為了解決此問題，也為了幫助考生順利通過軟考中項(xiàng)，拿到證書，以及幫助讀者深刻領(lǐng)悟項(xiàng)目管理精髓，能夠?qū)W以致用，作者編寫了本書。本書分為認(rèn)知篇、知識(shí)精講篇和應(yīng)試專題篇。認(rèn)知篇首先介紹軟考相

本書介紹了超級(jí)計(jì)算機(jī)算力和AI算力的異同，從CPU流水線開始，描述主要的眾核處理器架構(gòu)和功能部件設(shè)計(jì)。在GPU和NPU等加速器部分，介紹了GPU為何能從單純的圖形任務(wù)處理器變成通用處理器。GPU在設(shè)計(jì)邏輯、存儲(chǔ)體系、線程管理，以及面向AI的張量處理器方面成為最近幾年全世界科技行業(yè)最矚目的明星。本書對(duì)華為等廠商推出的NP

本書基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺中的主流任務(wù)，介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法的計(jì)算機(jī)視覺上的應(yīng)用。本書主要內(nèi)容分為兩部分。第一部分為PyTorch框架使用的相關(guān)知識(shí)，以及計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的入門知識(shí)。第二部分重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺上的應(yīng)用，包括：經(jīng)典的深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度注意力網(wǎng)絡(luò)，以及基于自注意力的T

本書主要講述了游戲設(shè)計(jì)中最基礎(chǔ)的方法論，并針對(duì)每則理論提供相應(yīng)的設(shè)計(jì)實(shí)例進(jìn)行說(shuō)明。就布局謀篇而言，全書依序涵蓋了一個(gè)游戲策劃從未入行到需要負(fù)責(zé)某個(gè)模塊所需掌握的主要知識(shí)方法。第一部分的主題是游戲通識(shí)知識(shí)，即關(guān)于游戲行業(yè)這個(gè)整體的基礎(chǔ)知識(shí)。第一章對(duì)游戲的本質(zhì)進(jìn)行剖析，著重從用戶、反饋、體驗(yàn)等角度展開論述。第二章對(duì)游戲團(tuán)隊(duì)

《軟考終極預(yù)測(cè)（5套卷）：系統(tǒng)集成項(xiàng)目管理工程師》（以下簡(jiǎn)稱《龍5》）由曾多次參與軟考命題工作的薛大龍教授擔(dān)任主編。薛老師非常熟悉命題形式、命題難度、命題深度和命題重點(diǎn)，了解學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的痛點(diǎn)。《龍5》是專為參加系統(tǒng)集成項(xiàng)目管理工程師的考生編寫的，可用來(lái)檢查考生考前階段的復(fù)習(xí)效果，幫助考生積累臨場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，切實(shí)提高應(yīng)試能

本書以推進(jìn)裝備體系數(shù)字化轉(zhuǎn)型為出發(fā)點(diǎn)，是裝備體系仿真領(lǐng)域的前沿之作，旨在為裝備體系仿真、智能行為建模、模數(shù)驅(qū)動(dòng)工程等領(lǐng)域的教學(xué)和科研提供有益參考。全書共分為7章，包括智能裝備體系仿真概述、本體元建模技術(shù)、領(lǐng)域特定建模技術(shù)、模數(shù)驅(qū)動(dòng)的智能行為建模技術(shù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)同化技術(shù)、形式化模型轉(zhuǎn)換技術(shù)及綜合仿真應(yīng)用案例等內(nèi)容

為保障軟件供應(yīng)鏈安全和搶占全球創(chuàng)新制高點(diǎn)，一些國(guó)家政府和大型企業(yè)大力扶持開源軟件。開源軟件由于在開發(fā)時(shí)間、空間、人員和項(xiàng)目管理上的諸多特點(diǎn)而大大增加了開發(fā)的復(fù)雜性，進(jìn)而使得開源軟件質(zhì)量具有不確定性。針對(duì)這一問題，《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開源軟件缺陷管理研究》*次聚焦于開源項(xiàng)目資源庫(kù)挖掘這一主題，展示如何利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法支持開源軟

《巧用ChatGPT輕松搞定Excel》通過ChatGPT技術(shù)，幫助讀者輕松掌握Excel，快速提升Excel的應(yīng)用能力。全書分為11章，內(nèi)容主要包括：Excel基礎(chǔ)認(rèn)知；數(shù)據(jù)錄入和編輯；數(shù)據(jù)可視化；數(shù)據(jù)處理分析；快捷鍵和數(shù)據(jù)保護(hù)；宏的應(yīng)用；PowerQuery連接數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換；高階數(shù)據(jù)分析和建模。對(duì)于Ex

本書循序漸進(jìn)、詳細(xì)講解了大模型開發(fā)技術(shù)的核心知識(shí)，并通過具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow和PyTorch開發(fā)大模型程序的方法和流程。 全書共12章，分別講解了大模型基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)集的加載、基本處理和制作，數(shù)據(jù)集的預(yù)處理，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特征提取，注意力機(jī)制，模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，模型推理和評(píng)估