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Storm企业级应用:实战、运维和调优
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本书共11章，分为三篇。基础篇（第1~3章），介绍了Storm背景、基本原理、安装部署、核心概念和数据流模型。实战篇（第4~9章），通过6个典型的应用案例和代码示例，结合实践技巧和理论知识，深讲解了如何使用Storm设计大型数据应用系统。技巧篇（第10~11章），重介绍了Storm的高级特性、运维监控和性能调优等，并结合生产系统的性能优化、运维经验和使用技巧等方面行讲解，旨在提升读者的实际操作经验。
SpringBoot揭秘:快速构建微服务体系
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SpringBoot微框架依托Java平台和Spring框架，拥有良好的可扩展性和可定制性，为了说明这一点，我们单独开辟了一章内容，为大家介绍如何使用Scala和SpringBoot微框架来开发和交付相应的微服务，并且围绕Scala和SpringBoot如何打造相应的工具，技术产品等支持来提高相应微服务的交付效率。本书以介绍微服务的基本概念开篇，逐步引出Java平台下打造微服务的利器——SpringBoot微框架。书中从SpringBoot微框架的“出身”开始，循序渐进，一步步为大家剖析SpringBoot微框架的设计理念和原理，并对框架的重点功能和模块进行了逐一讲解。
以太坊技术详解与实战
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本书得到以太坊创始人、首席科学家Vitalik Buterin认可与推荐，是为数不多系统性介绍以太坊的书籍，涵盖架构、核心概念、部署、智能合约实践等，并涵盖多个读者关心的热主题。 第1～2章介绍区块基本原理、架构、核心概念等，以对区块有整体性了解。 第3章部署不同网络类型以太坊区块，含有多种技巧与脚本样例。 第4～6章剖析智能合约和以太坊虚拟机的原理，并手把手教学，给出具体编写、编译、部署智能合约的方法与案例，密集锻炼读者智能合约编程与实践能力。 第7章剖析以太坊上数字资产定义的原理和方法，包括CryptoKitties养猫游戏基于的ERC 721合约标准，到此读者可以编写以太坊应用了。 第8～10章涵盖太坊公有数据分析、以太坊对性能优化、隐私保护、数据安全等技术。这也是业界讨论比较多的内容，作为读者后续研究和深的基础。
腾讯iOS测试实践
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本书由腾讯QQ浏览器iPhone测试团队撰写，系统、深度地讲解了iOS测试的系统方法论、新技术与常见的技巧与方法。全书分为3个部分：*部分主要介绍了iOS测试的现状、困境、测试流程、测试团队的管理等；第二部分详细讲解了iOS的多项特色测试，包括标准化功能测试、立体化性能测试、兼容性测试、自动化测试等；第三部分讲解了iOS的专项测试技术，包括缺陷分析技术、探索式测试技术、精准测试技术等。
Android应用性能优化*佳实践
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本书旨在用腾讯的亿级用户App的发经验帮助你造高质量的Android 应用。 从WinCE时代始，作者从事移动应用发10余年，现担任腾讯音乐Android平台的发总监，主导并参于过多个用户规模上亿的Android应用发工作，对Android应用发有深刻的认识，特别在架构设计、性能优化等方面有丰富的实战经验。 本书从用户体验的角度，将性能问题总结为4类： （1）快：流畅的操作体验 （2）稳：稳定 （3）省：省电、省流量 （4）小：安装包要尽可能小 导致出现这4类问题的原因可能是卡顿、内存使用不合理、代码质量差、代码逻辑不优秀、安装包过大等。本书从绘制（UI）、内存、存储、稳定性、耗电以及安装包6个方面深讲解了性能优化具体涉及的技术以及优化方案，同时讲解了多种性能优化工具的使用。此外，还提供了典型的案例，帮助读者理解Android的运行机制和原理，掌握Android性能优化的思路和有效方法。
企业软件交付:敏捷与*管理精要
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本书详细地给出了可操作的技术来构建软件的供应链，在应对越来越大的成本压力的同时改善敏捷性和创新。通过真实的案例研究，他介绍了现代的全球软件工厂，展示了如何整合和运用全球外包团队、协同应用生命周期管理以及基于云计算的虚拟化基础设施。Alan凭借他领导IBM Rational软件战略和为IBM的企业客户进行咨询的丰富经验，讲述了从软件研究开发到衡量指标的方方面面。
Node.js区块链开发
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本书力求用少的篇幅来向读者阐释Node.js区块发的相关内容。本书共五部分：*部分详细讲述了区块产品——加密货币的相关概念；第二部分详细介绍了Node.js门知识，并通过一个具体项目，完成对Node.js在区块技术领域的调查和描述；第三部分从架构设计的角度层层剖析区块的设计原理，深刻解读相关概念和技术；第四部分仍然以亿书项目中涉及的实际项目为主，包含多个完整独立的小项目；第五部分是附录，这部分给出了区块相关名词的中英文对照列表以及相关专业术语的解释以及区块俱乐部的相关信息。
Web前端自动化构建:Gulp、Bower和Yeoman开发指南
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本书非常适合前端构建的初学者门，所介绍的Gulp、Bower、Yeoman都是业内流行且易于上手的工具。而本书的目的并不仅仅是介绍工具的用法，还对前端构建整体的概念和思路行了梳理。即使未来出现了更先、更时髦的工具，总体的思路依然万变不离其宗，本书也不会因此而过时。
Spark大数据分析实战
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这是一本根据应用场景讲解如何通过Spark行大数据分析与应用构建的著作，以实战为导向。作者结合典型应用场景，抽象出通用与简化后的模型，以便于读者能举一反三，直应用。 ?本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先是对场景行抽象与概括，然后将Spark融其中构建数据分析算法与应用，后结合其他源系统或工具构建更为丰富的数据分析流水线。
并行编程方法与优化实践
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本书介绍了并行编程的方法和优化实践，主要结合X86SSE与AVX、ARMNeon、OpenMP、CUDA和OpenCL等讲解了并行编程的技术、方法和*实践。第1章讲解X86SSE与AVX的矩阵实现；第2章讲解如何利用ARMNeon行编程；第3章介绍OpenMP并行程序设计；第4章讲解基于GPU的CUDA和OpenCL程序设计；第5章讲解OpenACC的应用；第6～8章讲解线性代数和图形学在并行编程中的实践与应用，并给出大量示例。
Spark机器学习进阶实战
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全书一共分三大部分： 基础篇（1-2章）对Spark机器学习行概述、并通过Spark机器学习始行数据分析； 算法篇（3-8章）针对分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法行详细讲解，并行案例支持； 综合案例篇（9-12章）重通过异常检测、用户画像、广告率预估、智慧交通大数据4个综合场景，详细讲解基于Spark机器学习的综合应用。
循序渐进学Spark
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这是一本引导读者深度学习Spark的技术指南。它由国内具实力的大数据在线教育机构小象学院组织撰写，旨在用合理的结构和精炼的内容让读者用短的时间掌握Spark技术的核心内容。第1章和第2章分别讲解了Spark的发环境和编程模型；第3章分析了Spark的工作机制和原理；第4章则结合源代码分析了Spark的内核架构和实现原理；第5章讲解了Spark与YARN的结合应用；第6章介绍了Spark生态中其他模块的功能和使用；第7章总结了Spark性能调优方面的技巧和方法；第8章描述了Spark2.0发布后，其模块API的变化以及新增的功能特性。
编写高质量代码:改善Python程序的91个建议
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在通往“Python技术殿堂”的路上，本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助！内容全部由Python编码的*实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、发工具和性能优化8个方面深探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌，一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案，而且分析了问题产生的根源，会使人有一种醍醐灌顶的感觉，豁然朗。 本书针对每个问题所选择的应用场景都非常典型，给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边，随时查阅，相信这么做一定能使你的学习和发工作事半功倍。
Java并发编程的艺术
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第1章介绍Java并发编程的挑战，会向读者说明可能会遇到哪些问题，以及如何解决。 第2章Java并发编程的底层实现原理，从CPU和JVM2个层面剖析。 第3章详细深介绍了Java的内存模型。 第4章从介绍多线程技术带来的好处始，讲述了如何启动和终止线程以及线程的状态，详细阐述了多线程之间行通信的基本方式和等待/通知经典范式。 第5章介绍Java并发包中与锁相关的API和组件，以及这些API和组件的使用方式和实现细节。 第6章介绍了Java中的大部分并发容器及其实现原理。 第7章介绍了Java中的原子操作类，并给出一些实例。 第8章介绍了Java中提供的很多并发工具类。 第9章介绍了Java中的线程池实现原理和使用建议。 第10章介绍了Executor框架的整体结构和成员组件。第11章介绍几个并发编程的实战与并发编程问题排查。
SAS金融数据挖掘与建模:系统方法与案例解析
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本书以客户生命周期管理为主线，结合翔实的案例介绍具含金量的数据挖掘与建模方法，每个案例既自成体系又前后呼应。第1章介绍数据挖掘在客户生命周期管理中的应用，对如何构建客户标签体系和客户画像做了详细介绍。第2章结合一个市场研究案例，介绍完整的客户洞察分析过程，对对应分析、偏好分析、联合分析等简单好用的客户研究方法做了完美阐释。第3章结合*客户细分介绍完整的聚类过程，除快速、系统、两步聚类算法外，详细介绍实际分析过程中必不可少的数据预处理过程。第4章结合*客户精准营销案例，介绍营销响应模型的构建、评估与应用，完整阐述模型的整个生命周期。第5章结合*客户流失预警与挽留案例，介绍客户价值（数值）预测与流失倾向（事件）预测两类问题的建模过程及组合应用。第6章结合*客户反欺诈案例，介绍目前常用的反欺诈方法，以及机器学习中集成算法的典范——*森林。
微信公众平台开发基础与实战
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本书根据*的微信5.3版撰写，紧跟微信公众平台的*技术发展，是目前微信公众平台应用发领域涵盖内容全面、讲解系统和深的一本书。本书全面解读了微信公众平台的消息口及九大高级口，更是首次较全面地解析微信内置浏览器特性及WeixinJS口，系统地讲解了发微信公众号的流程、方法、技巧和注意事项。注重实际项目，包含大量案例，第三部分更是以实际项目为例，结合二维码、LBS、WebSocket、HTML5等热门技术，为读者提供*的微信公众平台发技术。 全书共10章，分为三个部分：部分（第1章～第3章）介绍了公众平台的基础知识、编辑模式的使用和发环境的搭建。通过本部分的学习，读者可以使用编辑模式来运营公众账号，并通过简单的配置来搭建发环境，发出个demo应用，为后面的学习下基础。第二部分（第4章～第6章）重介绍公众平台的消息相关口及九大高级口，并提供了完整的封装类，还介绍了WeixinJS发。读者在学完本部分之后，能够对公众平台提供的全部服务有所了解。本部分提供了众多的案例供读者学习。第三部分（第7章～第10章）以大项目为例，每章实现一个公众号的功能。四个项目分别为餐厅管家、微商城、微酒店和游戏发，探讨的内容包括自定义菜单、二维码、微信支付、微信小店、位置服务等。学完本部分，读者完全有能力发企业级的公众号。
Python数据科学实践指南
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本书分为三大部分，其中第1~4章是Python基础，这个部分会介绍阅读本书所必须掌握的Python知识。第5~7章是讲解Python直提供的数据处理工具，这些工具包括一些易用的数据结构、标准库和第三方工具。第8~12章是一些实际的案例，将会涉及Python主要擅长的几个领域。后的三个附录分别介绍了关于Python的一些扩展知识。
离线和实时大数据开发实战
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本书分为三篇。第壹篇：从整体上给出数据大图和数据平台大图，主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等；数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等；第二篇：介绍离线数据发的主要技术，包含Hadoop、Hive、维度建模等，另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战；第三篇：集中介绍实时数据处理的各项技术，包含Storm、SparkSteaming、Flink、Beam等。
Mahout算法解析与案例实战
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本书是一本经典的Mahout著作，原理与实战并重。不仅全面分析了Mahout算法库中不同模块中的各个算法的原理及其Mahout实现流程，而且每个算法都辅之以实战案例。此外，还包括4个系统级案例，实战性非常强。 全书共11章分为三个部分：部分为基础篇（第1~2章），首先介绍了Mahout的应用背景、Mahout算法库收录的算法、Mahout的应用实例，以及发环境的搭建；第二部分为算法篇（第3~7章），分析了Mahout算法库中不同模块的各个算法的原理以及Mahout实现流程，同时在每章书末含有每个算法的实战，让读者可以自己运行程序，感受程序运行的各个流程；第三部分为实战篇（第8~11章），通过对4个不同系统案例的分析讲解，让读者了解一个完整的云平台系统的各个流程，从需求到系统框架到系统功能再到功能发。
R语言与数据挖掘
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这是公认的、权威的适合教学和零基础自学的R语言与数据挖掘教程，华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材。即便你完全没有R语言编程基础和数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，你也能迅速掌握如何使用R语言行数据挖掘。本书已经被多少高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。 本书主要分为三个部分： 基础篇（1~5章），主要包括R语言及图形操作工具RStudio的安装及使用方法、数据类型和数据对象、数据预处理的常用操作（包括数据重命名、缺失值分析、排序、*抽样等）、绘图功能（包括散图、直方图、条形图、箱线图等）。 建模应用篇（6~10章），主要对数据挖掘中的常用算法的函数在R语言中的使用方法及其结果解释行了介绍。涵盖了目前数据挖掘的5大类算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式。按照模型建立至模型评价的架构行介绍，使读者能熟练的掌握从建模到对模型评价的完整建模过程。 Rattle篇（11章），此工具能够在一个图形化的界面上对本书所介绍的R语言功能行操作，使读者能更好的体验到使用R语言行数据挖掘的整个流程。 书中配套提供了原始样本数据文件及对应章节示例代码。每个章节有对应的练习实验和教学PPT，读者可通过完成对应的练习，迅速掌握R语言的用法和数据挖掘的方法。
并行算法设计与性能优化
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本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧，涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。
