宫里蓝实战训练13堂课 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 宫廷战术
• 蓝队
• 渗透测试
• 网络安全
• 实战
• 攻防
• 漏洞利用
• 信息安全
• 安全训练
• 红蓝对抗

　　本书是《宫里蓝夺冠的31个秘密》、《宫里蓝挥桿致胜30祕技》的续集。书中集结宫里家三位职业选手各自的特点，去芜存菁后保留最精华的部分付梓出版。内容从三个职业高球手的交流中撷取要点，详述攻略球场的实战打法、思考方式。有别于前两册，本书为高尔夫的实战篇，每个概念、技巧都是宫里教练自己思考出来的高尔夫理论，宫里家的三位选手也是遵照这套方法实践。期许各位读者能透过本书所收录的经验，达到实战时百战百胜的胜利，并从中体会到高尔夫无穷的乐趣！

本书特色

　　将高球选手实战时，成功与失败的经验，加以说明解析，提供给喜爱高尔夫读者的实用手册。

作者简介

宫里圣志

　　1977年(昭和52年)2月28日生。出身于沖绳县国头郡东村。从3岁开始接触高尔夫。大坂桐荫高中毕业后进入近畿大学就读，中途退学。2000年秋天取得职业选手资格。同年12月在FANCL公开赛第一次以职业身分登场。04年12月在亚洲日本沖绳高尔夫球公开赛拿下个人第一座巡回赛冠军。身高166公分，体重82公斤，A型。目前为贝尔海滩俱乐部旗下球员。

好的，以下是一份针对您的图书名称“宫里蓝实战训练13堂课”量身定制的、不包含该书内容的详细图书简介。 --- 聚焦前沿、深度解析、技术驱动的系列力作： 《数据驱动的敏捷产品开发：从零到一构建高价值数字体验》 本书导言：在快速迭代的数字浪潮中，如何将数据转化为洞察，将洞察转化为可落地的产品价值？ 我们正处于一个前所未有的产品开发时代。市场变化的速度远超传统开发流程所能应对的范畴。传统的“瀑布式”或“纯经验驱动”的模式已无法满足用户对即时反馈和持续优化的需求。本书并非又一本讲述敏捷开发理论的教科书，而是一部深度聚焦于“数据驱动”与“敏捷实践”相结合的实战指南。它旨在帮助产品经理、技术负责人和跨职能团队，在高度不确定的市场环境中，建立起一套高效、可验证、高产出的产品构建体系。 本书核心架构与价值主张 本书内容经过精心设计，旨在系统性地填补理论与实战之间的鸿沟，特别强调在资源有限的情况下，如何通过数据智能地指导每一个决策周期。全书共分为五大部分，二十八个章节，力求构建一个完整的产品生命周期模型。 --- 第一部分：现代产品思维的重塑（5个章节） 本部分奠定了全书的理论基石，引导读者跳出传统的“功能堆砌”思维，转向以“商业成果”和“用户价值”为核心的思考模式。 1.1 走出“特征陷阱”：从功能清单到成果画布 深入剖析“特征清单（Feature List）”的弊端，介绍如何使用“成果驱动画布（Outcome Driven Canvas）”替代传统的需求文档（PRD），确保每一次开发迭代都与核心业务指标（OKR/KPIs）挂钩。讨论如何有效识别和拒绝低价值需求。 1.2 精益创业的进阶：Build-Measure-Learn 循环的量化优化 不再满足于简单的“发布-观察”，本章详细介绍了如何为每一个实验（MVP）设定精确的“成功/失败”指标（Guardrail Metrics & Success Metrics）。重点在于如何识别“无效学习（Vanity Metrics）”与“可行动洞察（Actionable Insights）”之间的区别。 1.3 价值流映射与瓶颈识别 引入精益制造中的价值流映射（VSM）概念到软件产品开发流程中。通过可视化整个从概念到上线的全流程，识别出隐藏在团队协作、技术债务和审批流程中的时间黑洞，从而优化交付速度。 1.4 跨职能协作的障碍与桥梁：打破部门孤岛 探讨产品、设计、工程和市场部门之间信息传递失真导致的问题。提供一套基于共享目标和统一仪表板的协作框架，确保所有团队围绕同一个“真相来源”进行沟通。 1.5 最小可行产品（MVP）的再定义：聚焦于最小可学习单元（MLU） 区分不同阶段的“最小化”策略。强调在早期阶段，关注的不是最小的功能集，而是最小的、能够验证关键假设的学习单元。介绍“烟雾测试”和“概念验证（PoC）”的敏捷实施方法。 --- 第二部分：数据基础架构与度量体系构建（7个章节） 这是本书的基石，强调没有可靠的数据，一切敏捷和数据驱动的口号都将是空中楼阁。 2.1 数据采集的工程化：事件埋点设计的最佳实践 详细讲解如何构建一个可扩展、高准确率的事件追踪系统。包括命名规范、上下文传递标准（Contextual Passing）以及如何处理数据丢失和重复事件的策略。 2.2 核心指标体系（North Star Metric）的科学拆解 如何从一个宏观的北极星指标，系统地分解到部门级、团队级和功能级的微观指标。讲解“AARRR”模型在不同类型产品（SaaS vs. 平台型）中的定制化应用。 2.3 漏斗分析的高级应用：识别用户流失的精确位置 超越基础的线性漏斗，深入探讨多路径漏斗、时间衰减漏斗和非线性路径分析。提供工具选择和数据清洗的实战技巧，确保漏斗分析的真实性。 2.4 客户细分与用户画像的动态更新 介绍如何利用行为数据（而非仅人口统计数据）自动划分用户群组。重点在于“基于行为的动态细分”，确保产品决策能针对最有可能转化的用户群体。 2.5 A/B 测试的严谨性：从假设提出到统计显著性验证 A/B 测试是数据驱动的核心。本章详述如何计算所需的样本量、确定测试时长、避免多重测试偏差（Multiple Testing Problem），以及如何科学地解读“不显著”的结果（即接受“原假设”）。 2.6 数据质量保证（DQA）在产品流程中的嵌入 将数据质量视为与代码质量同等重要的环节。介绍如何在 CI/CD 流程中自动校验关键事件的完整性和一致性，避免“脏数据”污染决策。 2.7 产品数据平台的选型与集成策略 对比主流的 CDPs（客户数据平台）、BI 工具和自建数仓的优劣。提供一套基于团队规模和数据复杂度的集成路线图。 --- 第三部分：数据驱动的设计与迭代（8个章节） 本部分将数据洞察转化为具体的产品优化行动，强调快速实验和风险最小化。 3.1 从数据洞察到用户故事的转化 如何将“用户在注册流程第三步的跳出率为 45%”这种数据转化为清晰、可执行的用户故事（User Stories），并合理预估优化后的潜在影响值。 3.2 实验设计与风险评估矩阵 介绍如何为每一个实验建立风险评估矩阵，区分“低风险/高回报”的快速胜利（Quick Wins）和“高风险/高回报”的战略性实验。 3.3 个性化体验的灰度发布策略 在不影响整体用户体验的前提下，如何对特定用户群进行新功能测试。讲解基于用户属性、历史行为和地理位置的动态用户分群技术。 3.4 快速原型设计与数据验证的闭环 介绍如何使用低保真原型配合“预发布问卷”或“快速点击测试”来提前验证核心假设，避免在开发阶段投入大量资源后才发现设计缺陷。 3.5 产品路线图的动态调整机制 摒弃固定周期的路线图（Roadmap）。展示如何根据实时的实验数据反馈，灵活地调整优先级，实现“目标导向”而非“时间导向”的规划。 3.6 解决“数据矛盾”：冲突数据的分析与决策 当定量数据（用户行为）与定性数据（用户访谈）产生矛盾时，应如何进行深入的交叉分析，并建立一套解决冲突的决策流程。 3.7 优化关键转化节点的微调艺术 专注于转化漏斗中那些提升 1% 就能带来巨大收益的“甜蜜点”。深入剖析微文案、按钮颜色、加载速度对用户心理的影响模型。 3.8 应对用户反馈洪流：主题聚类与优先级排序 利用自然语言处理（NLP）技术对大量客服记录、应用商店评论进行自动主题聚类，从而高效地识别出用户最集中反馈的问题，并将其量化为优先级。 --- 第四部分：技术债务与可扩展性管理（4个章节） 高质量的数据驱动离不开健壮的技术底层。本部分关注工程实践如何支撑快速的实验和迭代。 4.1 产品演进中的技术债务审计 如何量化技术债务对产品迭代速度和数据准确性的隐性影响。提供一套定期的技术健康度评估框架。 4.2 模块化架构对敏捷性的赋能 讲解微服务、领域驱动设计（DDD）等架构思想如何使得团队能够更快速、更独立地交付和测试新功能，而无需等待庞大的单体应用发布窗口。 4.3 CI/CD 流程中的数据验证门（Data Gate） 如何在持续集成/持续部署流程中自动插入数据验证脚本，确保新代码部署不会破坏现有的事件埋点或报告逻辑。 4.4 性能指标对商业成果的反哺 讨论页面加载速度、API 响应时间等技术指标如何直接影响用户留存和收入。构建性能指标与商业指标之间的映射模型。 --- 第五部分：构建数据驱动的组织文化（4个章节） 技术和流程可以被模仿，但文化才是核心竞争力。 5.1 建立“科学精神”而非“命令文化” 探讨如何培养团队成员敢于提出假设、乐于承认实验失败的文化氛围，将失败视为学习的必要成本。 5.2 数据素养的普适性培训 产品经理、设计师乃至市场人员如何掌握基础的数据解读能力。提供针对非数据专业人士的快速入门培训模块。 5.3 数据民主化与安全伦理 如何在保证数据安全和隐私合规的前提下，向尽可能多的团队开放数据访问权限。讨论 GDPR、CCPA 等法规对产品决策的影响。 5.4 从季度回顾到持续优化：数据驱动的复盘机制 设计一套超越传统站会的、以数据为中心的周期性回顾会议（Retrospective），聚焦于“我们从数据中学到了什么？”而非“我们做了什么？”。 --- 读者画像： 本书适合于希望从“经验主义”向“实证主义”转型的产品总监、资深产品经理、敏捷教练、技术负责人（Tech Lead），以及所有在互联网和科技行业中负责产品增长和用户体验优化的专业人士。如果您正在寻找一套清晰、可执行的框架，来应对高速变化的市场，并将数据真正转化为可衡量的商业成果，那么本书将是您书架上最实用的指南。

评分☆☆☆☆☆

最近工作压力很大，很多新的技术领域都需要去了解和学习，深度学习就是其中一个非常重要的方向。我希望找到一本能够帮助我快速入门，并且能够快速上手实践的书籍。《宫里蓝实战训练13堂课》这个名字给我一种非常直接和高效的感觉。我希望这本书能够像一个训练营一样，用最有效的方式，在最短的时间内，让我掌握深度学习的核心技能。我不需要太多的数学推导，更需要的是能够直接应用到实际工作中的方法和技巧。我期待这本书能够提供清晰的代码框架，让我能够站在巨人的肩膀上，快速地搭建和训练模型。我希望通过这13堂课的训练，能够让我对深度学习有初步的认识，并且能够开始尝试解决一些简单的问题，为后续更深入的学习打下基础。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了深度学习，但又觉得理论实在太枯燥，总觉得学到的知识像空中楼阁，抓不住。听朋友推荐说《宫里蓝实战训练13堂课》很不错，于是就入手了。拿到书的第一感觉就是，这绝对不是一本纯理论的书。封面设计就很有科技感，厚度也刚刚好，不会让人望而生畏。我平时工作忙，很难抽出大块的时间来学习，所以这种“实战训练”的模式对我来说太友好了。我喜欢那种可以直接动手去做的感觉，而不是一味地看公式推导。我期望这本书能帮我把那些抽象的概念变得具体，能够用代码跑出结果，看到实实在在的进步。毕竟，理论学得再好，不能落地也只是纸上谈兵。我特别期待里面讲到的那些案例，是不是真实业界会遇到的问题，能不能通过这些课程的训练，让我对解决实际问题的能力有所提升，这是我最看重的。

评分☆☆☆☆☆

我从事的是数据分析相关的工作，工作中经常会接触到一些需要用到机器学习模型来解决的问题。虽然我具备一些基础的统计学知识，但对于深度学习这块，还处于非常初级的阶段。我之前尝试过看一些在线课程，但总觉得有些碎片化，缺乏系统性。在朋友的推荐下，我了解到《宫里蓝实战训练13堂课》这本书，听到说这本书的特点是“13堂课”的形式，让我觉得非常有条理，每一堂课都像是一个独立的模块，可以帮助我逐步掌握知识。我希望这本书能够从零开始，清晰地介绍深度学习的核心概念，并且通过大量的实践案例，让我能够理解如何在实际的数据集上应用这些算法。我非常期待这本书能够帮助我建立起对深度学习的整体认知，并且能够让我掌握一些常用的深度学习框架和工具，从而在我的工作中能够更自信地运用这些技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机专业的学生，一直在寻找能够帮助我更好地理解机器学习算法的材料。很多教科书虽然严谨，但读起来总是有点吃力，尤其是在涉及复杂的数学推导时，常常会卡住，难以深入。我在网上搜索了很多关于深度学习的书籍，偶然看到了《宫里蓝实战训练13堂课》的介绍。最吸引我的是“实战训练”这四个字，这让我觉得这本书一定能够将理论与实践相结合，而不是像有些书那样，只是机械地罗列公式和定理。我希望通过这本书，能够看到那些枯燥的算法是如何在实际的应用中发挥作用的，并且能够亲自去实现它们。我希望这本书的讲解方式能够清晰易懂，循序渐进，即使是初学者也能跟得上。我特别期待它能提供一些经典的机器学习项目，让我能够边学边做，巩固课堂上学到的知识，并为将来的项目实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能充满好奇心的技术爱好者，我一直渴望能够亲手构建出一些有趣的人工智能项目。我尝试过阅读一些介绍人工智能的书籍，但往往因为理论过于抽象或者代码示例过于简单而感到失望。最近，我听说了《宫里蓝实战训练13堂课》这本书，它的名字就给人一种“亲身实践”的感觉，这正是我所追求的。我希望这本书不仅仅是讲解理论，更能提供丰富的代码示例和项目指导，让我能够真正地“上手”。我特别期待它能涵盖一些当前热门的AI应用方向，比如图像识别、自然语言处理等方面，并且能够提供清晰的步骤，引导我一步一步地完成一个完整的项目。我希望通过这本书的学习，能够让我摆脱“理论派”的标签，成为一个能够创造AI作品的实践者。