宮裏藍實戰訓練13堂課 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 宮廷戰術
• 藍隊
• 滲透測試
• 網絡安全
• 實戰
• 攻防
• 漏洞利用
• 信息安全
• 安全訓練
• 紅藍對抗

　　本書是《宮裏藍奪冠的31個秘密》、《宮裏藍揮桿緻勝30祕技》的續集。書中集結宮裏傢三位職業選手各自的特點，去蕪存菁後保留最精華的部分付梓齣版。內容從三個職業高球手的交流中擷取要點，詳述攻略球場的實戰打法、思考方式。有彆於前兩冊，本書為高爾夫的實戰篇，每個概念、技巧都是宮裏教練自己思考齣來的高爾夫理論，宮裏傢的三位選手也是遵照這套方法實踐。期許各位讀者能透過本書所收錄的經驗，達到實戰時百戰百勝的勝利，並從中體會到高爾夫無窮的樂趣！

本書特色

　　將高球選手實戰時，成功與失敗的經驗，加以說明解析，提供給喜愛高爾夫讀者的實用手冊。

作者簡介

宮裏聖誌

　　1977年(昭和52年)2月28日生。齣身於沖繩縣國頭郡東村。從3歲開始接觸高爾夫。大阪桐蔭高中畢業後進入近畿大學就讀，中途退學。2000年鞦天取得職業選手資格。同年12月在FANCL公開賽第一次以職業身分登場。04年12月在亞洲日本沖繩高爾夫球公開賽拿下個人第一座巡迴賽冠軍。身高166公分，體重82公斤，A型。目前為貝爾海灘俱樂部旗下球員。

好的，以下是一份針對您的圖書名稱“宮裏藍實戰訓練13堂課”量身定製的、不包含該書內容的詳細圖書簡介。 --- 聚焦前沿、深度解析、技術驅動的係列力作： 《數據驅動的敏捷産品開發：從零到一構建高價值數字體驗》 本書導言：在快速迭代的數字浪潮中，如何將數據轉化為洞察，將洞察轉化為可落地的産品價值？ 我們正處於一個前所未有的産品開發時代。市場變化的速度遠超傳統開發流程所能應對的範疇。傳統的“瀑布式”或“純經驗驅動”的模式已無法滿足用戶對即時反饋和持續優化的需求。本書並非又一本講述敏捷開發理論的教科書，而是一部深度聚焦於“數據驅動”與“敏捷實踐”相結閤的實戰指南。它旨在幫助産品經理、技術負責人和跨職能團隊，在高度不確定的市場環境中，建立起一套高效、可驗證、高産齣的産品構建體係。 本書核心架構與價值主張 本書內容經過精心設計，旨在係統性地填補理論與實戰之間的鴻溝，特彆強調在資源有限的情況下，如何通過數據智能地指導每一個決策周期。全書共分為五大部分，二十八個章節，力求構建一個完整的産品生命周期模型。 --- 第一部分：現代産品思維的重塑（5個章節） 本部分奠定瞭全書的理論基石，引導讀者跳齣傳統的“功能堆砌”思維，轉嚮以“商業成果”和“用戶價值”為核心的思考模式。 1.1 走齣“特徵陷阱”：從功能清單到成果畫布 深入剖析“特徵清單（Feature List）”的弊端，介紹如何使用“成果驅動畫布（Outcome Driven Canvas）”替代傳統的需求文檔（PRD），確保每一次開發迭代都與核心業務指標（OKR/KPIs）掛鈎。討論如何有效識彆和拒絕低價值需求。 1.2 精益創業的進階：Build-Measure-Learn 循環的量化優化 不再滿足於簡單的“發布-觀察”，本章詳細介紹瞭如何為每一個實驗（MVP）設定精確的“成功/失敗”指標（Guardrail Metrics & Success Metrics）。重點在於如何識彆“無效學習（Vanity Metrics）”與“可行動洞察（Actionable Insights）”之間的區彆。 1.3 價值流映射與瓶頸識彆 引入精益製造中的價值流映射（VSM）概念到軟件産品開發流程中。通過可視化整個從概念到上綫的全流程，識彆齣隱藏在團隊協作、技術債務和審批流程中的時間黑洞，從而優化交付速度。 1.4 跨職能協作的障礙與橋梁：打破部門孤島 探討産品、設計、工程和市場部門之間信息傳遞失真導緻的問題。提供一套基於共享目標和統一儀錶闆的協作框架，確保所有團隊圍繞同一個“真相來源”進行溝通。 1.5 最小可行産品（MVP）的再定義：聚焦於最小可學習單元（MLU） 區分不同階段的“最小化”策略。強調在早期階段，關注的不是最小的功能集，而是最小的、能夠驗證關鍵假設的學習單元。介紹“煙霧測試”和“概念驗證（PoC）”的敏捷實施方法。 --- 第二部分：數據基礎架構與度量體係構建（7個章節） 這是本書的基石，強調沒有可靠的數據，一切敏捷和數據驅動的口號都將是空中樓閣。 2.1 數據采集的工程化：事件埋點設計的最佳實踐 詳細講解如何構建一個可擴展、高準確率的事件追蹤係統。包括命名規範、上下文傳遞標準（Contextual Passing）以及如何處理數據丟失和重復事件的策略。 2.2 核心指標體係（North Star Metric）的科學拆解 如何從一個宏觀的北極星指標，係統地分解到部門級、團隊級和功能級的微觀指標。講解“AARRR”模型在不同類型産品（SaaS vs. 平颱型）中的定製化應用。 2.3 漏鬥分析的高級應用：識彆用戶流失的精確位置 超越基礎的綫性漏鬥，深入探討多路徑漏鬥、時間衰減漏鬥和非綫性路徑分析。提供工具選擇和數據清洗的實戰技巧，確保漏鬥分析的真實性。 2.4 客戶細分與用戶畫像的動態更新 介紹如何利用行為數據（而非僅人口統計數據）自動劃分用戶群組。重點在於“基於行為的動態細分”，確保産品決策能針對最有可能轉化的用戶群體。 2.5 A/B 測試的嚴謹性：從假設提齣到統計顯著性驗證 A/B 測試是數據驅動的核心。本章詳述如何計算所需的樣本量、確定測試時長、避免多重測試偏差（Multiple Testing Problem），以及如何科學地解讀“不顯著”的結果（即接受“原假設”）。 2.6 數據質量保證（DQA）在産品流程中的嵌入 將數據質量視為與代碼質量同等重要的環節。介紹如何在 CI/CD 流程中自動校驗關鍵事件的完整性和一緻性，避免“髒數據”汙染決策。 2.7 産品數據平颱的選型與集成策略 對比主流的 CDPs（客戶數據平颱）、BI 工具和自建數倉的優劣。提供一套基於團隊規模和數據復雜度的集成路綫圖。 --- 第三部分：數據驅動的設計與迭代（8個章節） 本部分將數據洞察轉化為具體的産品優化行動，強調快速實驗和風險最小化。 3.1 從數據洞察到用戶故事的轉化 如何將“用戶在注冊流程第三步的跳齣率為 45%”這種數據轉化為清晰、可執行的用戶故事（User Stories），並閤理預估優化後的潛在影響值。 3.2 實驗設計與風險評估矩陣 介紹如何為每一個實驗建立風險評估矩陣，區分“低風險/高迴報”的快速勝利（Quick Wins）和“高風險/高迴報”的戰略性實驗。 3.3 個性化體驗的灰度發布策略 在不影響整體用戶體驗的前提下，如何對特定用戶群進行新功能測試。講解基於用戶屬性、曆史行為和地理位置的動態用戶分群技術。 3.4 快速原型設計與數據驗證的閉環 介紹如何使用低保真原型配閤“預發布問捲”或“快速點擊測試”來提前驗證核心假設，避免在開發階段投入大量資源後纔發現設計缺陷。 3.5 産品路綫圖的動態調整機製 摒棄固定周期的路綫圖（Roadmap）。展示如何根據實時的實驗數據反饋，靈活地調整優先級，實現“目標導嚮”而非“時間導嚮”的規劃。 3.6 解決“數據矛盾”：衝突數據的分析與決策 當定量數據（用戶行為）與定性數據（用戶訪談）産生矛盾時，應如何進行深入的交叉分析，並建立一套解決衝突的決策流程。 3.7 優化關鍵轉化節點的微調藝術 專注於轉化漏鬥中那些提升 1% 就能帶來巨大收益的“甜蜜點”。深入剖析微文案、按鈕顔色、加載速度對用戶心理的影響模型。 3.8 應對用戶反饋洪流：主題聚類與優先級排序 利用自然語言處理（NLP）技術對大量客服記錄、應用商店評論進行自動主題聚類，從而高效地識彆齣用戶最集中反饋的問題，並將其量化為優先級。 --- 第四部分：技術債務與可擴展性管理（4個章節） 高質量的數據驅動離不開健壯的技術底層。本部分關注工程實踐如何支撐快速的實驗和迭代。 4.1 産品演進中的技術債務審計 如何量化技術債務對産品迭代速度和數據準確性的隱性影響。提供一套定期的技術健康度評估框架。 4.2 模塊化架構對敏捷性的賦能 講解微服務、領域驅動設計（DDD）等架構思想如何使得團隊能夠更快速、更獨立地交付和測試新功能，而無需等待龐大的單體應用發布窗口。 4.3 CI/CD 流程中的數據驗證門（Data Gate） 如何在持續集成/持續部署流程中自動插入數據驗證腳本，確保新代碼部署不會破壞現有的事件埋點或報告邏輯。 4.4 性能指標對商業成果的反哺 討論頁麵加載速度、API 響應時間等技術指標如何直接影響用戶留存和收入。構建性能指標與商業指標之間的映射模型。 --- 第五部分：構建數據驅動的組織文化（4個章節） 技術和流程可以被模仿，但文化纔是核心競爭力。 5.1 建立“科學精神”而非“命令文化” 探討如何培養團隊成員敢於提齣假設、樂於承認實驗失敗的文化氛圍，將失敗視為學習的必要成本。 5.2 數據素養的普適性培訓 産品經理、設計師乃至市場人員如何掌握基礎的數據解讀能力。提供針對非數據專業人士的快速入門培訓模塊。 5.3 數據民主化與安全倫理 如何在保證數據安全和隱私閤規的前提下，嚮盡可能多的團隊開放數據訪問權限。討論 GDPR、CCPA 等法規對産品決策的影響。 5.4 從季度迴顧到持續優化：數據驅動的復盤機製 設計一套超越傳統站會的、以數據為中心的周期性迴顧會議（Retrospective），聚焦於“我們從數據中學到瞭什麼？”而非“我們做瞭什麼？”。 --- 讀者畫像： 本書適閤於希望從“經驗主義”嚮“實證主義”轉型的産品總監、資深産品經理、敏捷教練、技術負責人（Tech Lead），以及所有在互聯網和科技行業中負責産品增長和用戶體驗優化的專業人士。如果您正在尋找一套清晰、可執行的框架，來應對高速變化的市場，並將數據真正轉化為可衡量的商業成果，那麼本書將是您書架上最實用的指南。

评分☆☆☆☆☆

我從事的是數據分析相關的工作，工作中經常會接觸到一些需要用到機器學習模型來解決的問題。雖然我具備一些基礎的統計學知識，但對於深度學習這塊，還處於非常初級的階段。我之前嘗試過看一些在綫課程，但總覺得有些碎片化，缺乏係統性。在朋友的推薦下，我瞭解到《宮裏藍實戰訓練13堂課》這本書，聽到說這本書的特點是“13堂課”的形式，讓我覺得非常有條理，每一堂課都像是一個獨立的模塊，可以幫助我逐步掌握知識。我希望這本書能夠從零開始，清晰地介紹深度學習的核心概念，並且通過大量的實踐案例，讓我能夠理解如何在實際的數據集上應用這些算法。我非常期待這本書能夠幫助我建立起對深度學習的整體認知，並且能夠讓我掌握一些常用的深度學習框架和工具，從而在我的工作中能夠更自信地運用這些技術。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能充滿好奇心的技術愛好者，我一直渴望能夠親手構建齣一些有趣的人工智能項目。我嘗試過閱讀一些介紹人工智能的書籍，但往往因為理論過於抽象或者代碼示例過於簡單而感到失望。最近，我聽說瞭《宮裏藍實戰訓練13堂課》這本書，它的名字就給人一種“親身實踐”的感覺，這正是我所追求的。我希望這本書不僅僅是講解理論，更能提供豐富的代碼示例和項目指導，讓我能夠真正地“上手”。我特彆期待它能涵蓋一些當前熱門的AI應用方嚮，比如圖像識彆、自然語言處理等方麵，並且能夠提供清晰的步驟，引導我一步一步地完成一個完整的項目。我希望通過這本書的學習，能夠讓我擺脫“理論派”的標簽，成為一個能夠創造AI作品的實踐者。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭深度學習，但又覺得理論實在太枯燥，總覺得學到的知識像空中樓閣，抓不住。聽朋友推薦說《宮裏藍實戰訓練13堂課》很不錯，於是就入手瞭。拿到書的第一感覺就是，這絕對不是一本純理論的書。封麵設計就很有科技感，厚度也剛剛好，不會讓人望而生畏。我平時工作忙，很難抽齣大塊的時間來學習，所以這種“實戰訓練”的模式對我來說太友好瞭。我喜歡那種可以直接動手去做的感覺，而不是一味地看公式推導。我期望這本書能幫我把那些抽象的概念變得具體，能夠用代碼跑齣結果，看到實實在在的進步。畢竟，理論學得再好，不能落地也隻是紙上談兵。我特彆期待裏麵講到的那些案例，是不是真實業界會遇到的問題，能不能通過這些課程的訓練，讓我對解決實際問題的能力有所提升，這是我最看重的。

评分☆☆☆☆☆

最近工作壓力很大，很多新的技術領域都需要去瞭解和學習，深度學習就是其中一個非常重要的方嚮。我希望找到一本能夠幫助我快速入門，並且能夠快速上手實踐的書籍。《宮裏藍實戰訓練13堂課》這個名字給我一種非常直接和高效的感覺。我希望這本書能夠像一個訓練營一樣，用最有效的方式，在最短的時間內，讓我掌握深度學習的核心技能。我不需要太多的數學推導，更需要的是能夠直接應用到實際工作中的方法和技巧。我期待這本書能夠提供清晰的代碼框架，讓我能夠站在巨人的肩膀上，快速地搭建和訓練模型。我希望通過這13堂課的訓練，能夠讓我對深度學習有初步的認識，並且能夠開始嘗試解決一些簡單的問題，為後續更深入的學習打下基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機專業的學生，一直在尋找能夠幫助我更好地理解機器學習算法的材料。很多教科書雖然嚴謹，但讀起來總是有點吃力，尤其是在涉及復雜的數學推導時，常常會卡住，難以深入。我在網上搜索瞭很多關於深度學習的書籍，偶然看到瞭《宮裏藍實戰訓練13堂課》的介紹。最吸引我的是“實戰訓練”這四個字，這讓我覺得這本書一定能夠將理論與實踐相結閤，而不是像有些書那樣，隻是機械地羅列公式和定理。我希望通過這本書，能夠看到那些枯燥的算法是如何在實際的應用中發揮作用的，並且能夠親自去實現它們。我希望這本書的講解方式能夠清晰易懂，循序漸進，即使是初學者也能跟得上。我特彆期待它能提供一些經典的機器學習項目，讓我能夠邊學邊做，鞏固課堂上學到的知識，並為將來的項目實踐打下堅實的基礎。