本書主要包含以下7方面的內容：終端安全運營基礎：包括終端的屬性和面臨的風險，終端安全運營的價值，以及奇安信的終端安全運營思路。終端安全運營架構：包括終端安全運營的流程，安全運營工作人員的職責和工作指標，以及完整的安全運營體系的構建等。資產管理策略：包括終端資產的有效管理和提升資產管理效率的方法。安全防護與響應機制：包括如何構建全面的終端防護和快速響應機制。高級攻擊檢測與防御：探索、檢測和防御包括APT在內的高級威脅的策略。終端安全事件運營：包括終端安全事件的運營流程及其優(yōu)化，終端安全事件的應急響

本書共分為4個部分，包含10章，由淺入深地闡述企業(yè)云原生安全的建設實踐。第一部分(第1-2章)解讀當前云原生安全的發(fā)展現(xiàn)狀，以及當前新環(huán)境所帶來的新風險；第二部分(第3-6章)是本書的重點，分主流云原生安全框架、云基礎設施安全、制品安全和運行時安全4個方面，從安全技術到安全流程詳細剖析奇安信內部的安全建設實踐；第三部分(第7-9章)對云原生環(huán)境下ATT&CK框架的各個攻擊階段分別展開討論，為讀者提供較為全面、翔實的攻擊手法和細節(jié)，同時針對每種攻擊類型提供了安全防護或檢測的建議；第四部分(

為什么有的人能輕松影響他人的行為，調動他人積極達成目標，而有的人卻對此充滿了無力感？不管你是為人父母，還是一位管理者，或者只是一個想有所作為的人，你都可能希望在生活中擁有更多的影響力。影響力不等同于權力，權力可以迫使他人行動，而影響力卻讓人心甘情愿地自覺改變。本書作者團隊詳細閱讀了17000多篇文章，尋找具有不同影響力的學者和人物，密切觀察他們的工作方式，并從中尋找普遍規(guī)律。令人鼓舞的是，卓越的影響者確實存在，并且他們的所作所為是可以習得的。本書將向你展示不同國家、不同行業(yè)中那些“微不足道”的人

本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現(xiàn)能力、模型參數(shù)和通信數(shù)據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數(shù)據并行、模型并行和混合精度訓練等。第二篇應用實戰(zhàn)：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，

本書結合當下人工智能時代重要的工具ChatGPT，系統(tǒng)講解了如何運用AI技術提升演講力。理論與實踐的完美結合。本書既有演講理論基礎，又有ChatGPT實操案例，具有很強的實用性。

本書從多種視角對各種扇出和嵌入式芯片技術進行闡述，首先從市場角度對扇出和晶圓級封裝的技術趨勢進行分析，然后從成本角度對這些解決方案進行研究，討論了由臺積電、Deca、日月光等公司創(chuàng)建的先進應用領域的封裝類型。本書還分析了新技術和現(xiàn)有技術的IP環(huán)境和成本比較，通過對新型封裝半導體IDM公司(如英特爾、恩智浦、三星等)的技術開發(fā)和解決方案的分析，闡述了各類半導體代工廠和制造廠的半導體需求，最后對學術界的前沿研究進展進行了歸納總結。

本書的主要內容為HTML/CSS的相關技術，包含了基礎標簽、智能表單和語義化標簽等，同時還講解了CSS選擇器、文本修飾、圖片修飾、浮動、溢出、經典盒模型與彈性盒模型、偽元素等，除PC端布局外還講解了針對移動端的網頁適配。

本書介紹了一套特定的技能，幫助你不再為了他人而放棄自己，不再因此有負罪感和強烈的情緒。在本書中，你將發(fā)現(xiàn)一系列實踐技能，幫助你有意識地對個人生活和工作生涯的各個方面有所控制。如果你因為過度付出、過度努力、過度感受而感到筋疲力盡，那么現(xiàn)在是時候改變你的生活了。本書將向你展示如何真實地表達自己的喜好、需求和底線，過上自己應得的幸福而健康的生活。

本書的目標在于呈現(xiàn)最新的神經科學證據趨勢，以及從教育學科和教育原則的視角對如何提升學習效率進行了重新解讀；基于大腦功能對人類的發(fā)展和教育進行了相當大的跨越性討論，借助豐富的神經科學知識對人類教育進行探討。從神經科學的角度為師范院校、教育專業(yè)和心理學系的本科生和研究生、大學教師、中小學教師以及養(yǎng)育孩子的人提供了一些啟示。本書共分為3個部分：第1部分聚焦于從大腦功能的角度重新審視“學習”，第2部分聚焦于從大腦功能的角度重新審視“學習效率”，第3部分聚焦于年齡對學習的影響。

本書內容包括：第1章概述了機器人技術的一些基本領域，第2-5章涉及運動學描述和編程，第6章和第7章涉及動力學和控制。附錄中給出了使用四元數(shù)描述方位和基于轉置雅可比矩陣的逆運動學的通用解，還給出了庫卡KRL機器人編程語言中的運動命令示例。