服务端开发:技术、方法与实用解决方案
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这是一本从发流程、技术栈、典型问题解决方案和发规范等维度全面讲解服务端发的著作。它衍生自作者在某著名互联网科技公司内部讲授的高口碑课程,是作者近10年服务端发经验的总结,同时融合了业界在服务端发方面的宝贵项目经验和实践智慧。 本书理论与实践结合,摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想的束缚,全景式、体系化地阐述了服务端发,核心内容包括以下两个部分。 第1部分:服务端发的技术和方法 首先,介绍了服务端发的职责、技术栈、核心流程和阶路径;然后,从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展,结合案例深讲解了服务端发的实操方法和重难,为读者呈现出服务端发的全景图,帮助读者快速、体系化地掌握服务端发的相关知识和方法。 第2部分:服务端典型问题的解决方案 针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端发实践中的典型问题,给出了对应的解决方案和发规范,同时还结合案例深分析了不同方案的优缺。此外,还总结了口设计、日志印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
可观测性工程
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本书基于作者在可观测性领域的丰富实践经验撰写而成,旨在帮助读者在工程团队内展可观测性实践。书中深分析了在软件交付和运营的背景下可观测性意味着什么、如何构建基础组件来实现可观测性、可观测性对团队动力的影响、可观测性规模化的考虑因素,以及在组织中建立可观测性文化的实用方法,还通过丰富的实例展示了如何利用可观测性改现有的工作,并提供了从传统工具(如度量工具、监控工具和日志管理工具)迁移的实际注意事项。
联邦学习原理与算法
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《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌,内容丰富,兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式,重讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略,这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分;实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架,并行对比,然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用,方便算法工程师拓展当前的算法框架,对金融、医疗、边缘计算、区块等应用也做了详尽阐述,相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的发者、创业者都有很好的借鉴作用。详细的代码以及对现有框架和源项目的介绍是本书的一大特色。《联邦学习原理与算法》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。
企业架构驱动数字化转型:以架构为中心的端到端转型方法论
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这是一本以企业架构为核心切的数字化转型著作,是作者近20年的企业架构和数字化转型经验的集大成。企业架构是企业数字化转型的底层方法论,作者首先提炼出了数字化企业的架构框架DEAF,然后据此向前后延伸,总结出SABOE数字化转型五环法:数字化战略(Strategy)、数字化架构设计(Architecture)、数字化建设(Build)、数字化运营(Operation)和数字化评估(Evaluation),涵盖企业数字化转型从顶层设计到落地实施、从建设到运营、从效果评估到迭代改各个方面,为企业提供端到端的方法论指导。 全书围绕SABOE数字化转型方法论来组织内容,构成了企业数字化转型的完整闭环。 (1)数字化战略引领转型方向:企业数字化转型首先要从制定数字化战略始,明确数字化转型的使命、愿景和战略目标,本书提出的“四看三定”数字化战略规划方法可帮助企业完成数字化战略规划。 (2)数字化架构设计明确蓝图:数字化架构设计以企业架构为核心方法,填补了战略和实施的鸿沟,确保业务和技术的一致性,起到承上启下、融合贯通的作用。本书详细介绍了DEAF的总体框架、业务架构设计、应用架构设计、数据架构设计、技术架构设计以及企业架构建模工具及相关案例。 (3)数字化建设形成能力:数字化建设是企业按照架构蓝图展数字化能力建设工作,是数字化战略落地的关键环节。本书从企业架构实施、数字化组织建设、数据能力建设3个方面重说明了企业数字化转型的关键能力,帮助企业在转型过程中少踩坑。 (4)数字化运营实现价值:数字化运营是检验数字化能力是否有效的真战场,在转型过程中需要不断磨和优化数字化能力。本书详细介绍了数字化运营的框架以及业务运营和科技运营两方面的方法和实践案例。 (5)数字化评估评价效果:企业转型过程中要定期对效果行评价,发现存在的问题,一步分析差距并制定改计划,才能实现数字化转型的最终目标。本书介绍了数字化评估模型和评估方法,总结出多层次、可扩展的数字化评估模型体系。
算法秘籍
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这是一本关于数据结构和算法的书,以Java为描述语言,介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章,讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富,实用性强,通过示例练习和问题分析等方式,详细讲解了与算法有关的知识。本书附赠视频讲解二维码,以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生,以及对算法感兴趣的读者阅读。
ASP.NET Core学习之旅:逐步构建自己的开发框架
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本书通过逐步构建一个完整的发框架,帮助读者深理解和掌握ASP.NET Core发框架的核心概念和技术。本书以实际项目为基础,通过逐步迭代的方式引导读者从零始构建一个功能强大的发框架。本书不仅介绍了如何搭建项目结构、处理路由和中间件、使用依赖注和配置管理等关键技术,还介绍了如何处理身份验证和授权、使用数据库和ORM、编写单元测试等实际发中常见的问题和技术。本书配有读者交流学习群,可扫描勒口二维码群。相关代码可通过前言中的代码仓库地址获得。 这是一本面向ASP.NET Core初学者和有一定经验的发者的实用指南。通过本书的学习,读者将获得一个全面的ASP.NET Core发框架的知识体系,并能够应用这些知识构建自己的Web应用程序。
构建可扩展分布式系统:方法与实践
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本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分:第一部分是基础知识,包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介;第二部分重介绍如何扩展处理请求的能力,涵盖通过诸多架构方法(更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构)来扩展系统;第三部分介绍扩展数据层的相关知识,这是分布式系统理论最突出的地方;第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。
信息流推荐算法
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本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度,阐述在资讯内容类App中,如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系,如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习,如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验,以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案,对比理论推导为主的机器学习书籍,本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。
中小银行运维架构:解密与实战
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本书为商业银行构建运维体系和掌握核心运维技术提供了指导。以一家中小型的商业银行为蓝本,讲述商业银行运维涉及的技术以及运维体系的搭建。 全书一共9章: 第1-3章抓哟讲解了商业银行运维在当下面临的挑战,以及传统银行的IT基础架构的前世和今生; 第4章详细介绍了商业银行运维的各项主要工作和技术; 第5-7章介绍了自动化运维和智能化运维,以及全路监控; 第8-9章介绍了同城双活数据中心以及下一代数据中心的架构。
MySQL内核设计与实现
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本书是资深数据库专家结合其十余年一线实战经验与源码研究倾力造的MySQL内核权威指南,全景式解构MySQL 5.7及MySQL 8.0内核设计精髓。作者采用基于SQL执行流的独特分析范式,通过一条查询语句的生命周期,串联起协议解析、数据字典、InnoDB存储引擎、并发控制等核心模块,揭秘缓冲池、双写缓冲区、自适应哈希索引的协同机制,以及B+树索引的物理操作细节。无论是希望突破技术瓶颈的DBA、追求卓越性能的互联网架构师,还是数据库内核发者,本书都将为你提供从启动流程到高可用架构(含MGR集群)的完整知识图谱,通过源码调试与物理操作剖析,通从原理认知到性能调优的实践路。 本书具体内容如下:第1章详细阐述MySQL内核的发展历程,并指导读者如何下载MySQL源码包以及搭建调试环境;第2章系统介绍MySQL的总体架构;第3章探讨客户端与服务端之间的协议;第4章分析数据字典的结构;第5章详细介绍InnoDB存储引擎的架构,包括在执行SQL语句时,InnoDB存储引擎中的缓冲池、双写缓冲区、自适应哈希索引以及后台线程是如何协同工作的;第6章讨论InnoDB的文件组织方式,解释SQL查询的数据是如何在文件中组织的;第7章揭示InnoDB索引的实现机制,阐述SQL语句是如何在索引上行数据扫描和插操作的;第8章阐述MySQL的并发控制机制;第9章介绍MySQL的高可用实现,包括MySQL不同阶段的高可用发展及其原理,以及针对MySQL MGR非常详细的介绍。
OLAP引擎底层原理与设计实践
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这是一本从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,完整呈现OLAP查询的核心流程和OLAP引擎设计思路,并指导读者形成OLAP引擎设计解决方案的专业技术工具书。本书不仅面向初级读者介绍了OLAP查询的基本原理和Presto使用方法,还从源码级剖析了OLAP引擎核心原理,包括SQL查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心组件,并将内容扩展到OLAP引擎的常见高性能优化方案上。全书由浅深,图文并茂,把晦涩难懂的内容讲解得透彻易懂。本书分为6篇,包括14章。第一篇(第1章和第2章)总体介绍业界常见的OLAP引擎并分析其优劣,讨论OLAP引擎的技术发展趋势及选型方法,介绍Presto背景知识及其使用方法、技巧。第二篇(第3章和第4章)串讲OLAP查询执行的整个过程,并概要性介绍查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心模块的工作原理,目的是让读者形成整体认知。第三篇(第5~8章)以例讲理,对多种经典SQL的执行原理行解析,复杂度从前到后逐章递增,包含了投影变换、过滤、行数限定、排序以及多种聚合场景。第四篇(第9章和第10章)详解分布式查询执行的数据交换机制,涵盖了查询规划、调度、执行的多个阶段等重内容。第五篇(第11章和第12章)以Presto为例整体介绍流行的OLAP引擎扩展机制——插件体系与连器。第六篇(第13章和第14章)主要介绍函数的设计原理与发实战,这部分首先介绍函数注册、解析识别、调用等重要流程,最后从标量函数、聚合函数两方面手,用多个实际案例介绍高级API(注解框架)的发方法以及低级API的底层发方法。
用户画像:平台构建与业务实践
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内容简介这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程,下了扎实的技术功底,积累了丰富的业务经验,本书从技术和业务双重维度对整个过程行了复盘。具体来讲,本书主要包含如下内容:(1)画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑;(2)画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型;(3)画像平台4大功能模块:标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案;(4)从0到1搭建用户画像平台,包括环境搭建和前、后端工程框架搭建;(5)画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能;(6)画像平台的优化和最佳实践。书中有200+设计图和原型图,可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例,技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码,能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础,然后介绍英特尔的GPU处理器架构,着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持,以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分,首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制,下来是编程实战,并针对发者反馈较多的情况,介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连方式,然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在始时讨论需求,着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
数据与AI战略:企业实现指数级增长的实战指南
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在数字化转型的浪潮中,数据与AI已成为企业竞争的核心驱动力。无论是传统企业,还是科技领先企业,能否*利用数据与AI技术,将直接决定企业能否在激烈的市场竞争中脱颖而出。本书详细阐述了数据战略、AI技术与商业场景的深度融合应用。通过STAR框架、生成式AI、LLM与RAG等前沿技术,结合运营效率提升、产品主导增长、营销优化等典型场景,提供了可快速落地的解决方案。对于企业领导者、产品经理、项目经理、数据与技术从业者来说,是一本有价值的参考书,能够帮助企业从战略制定到实施落地,*掌握数据与AI的赋能之道。
深入理解LLVM:代码生成
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全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识,包括中间表示,重介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识,此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成,其中对代码生成的每一步骤都有提及,着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集以及如何在Linux运行BPF应用,Pass和PassManager的运行机制等知识。通过阅读本书,读者理解和掌握LLVM代码生成过程,可以根据本书指导为基于LLVM发一款新后端的编译器。同时本书还介绍了各种编译过程中使用到的算法,读者可以根据场景对算法行增强从而达到性能优化目的。
分布式系统性能优化:方法与实践
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内容简介 这是一本系统化解决分布式系统性能瓶颈的实战指南,它以“多、快、好、省”的性能指标体系为核心,提供了从架构设计、网络通信、缓存、事务到AI大模型应用的全链路、360°的性能优化方法论与工程实践。 性能优化不是亡羊补牢,而是磨出来的工程艺术。本书正是一本帮助你将性能优化从“救火”转变为“体系化建设”的实战宝典。全书共12章,分为三大核心部分(基础理论、优化方法、实战应用),通过20余个工业级实战案例,为你提供了从理论到实践的完整性能优化知识图谱。 掌握本书内容,你将收获以下7大核心价值: (1)构建完整的性能指标体系:掌握分布式系统“多(容量)、快(时间)、好(可用)、省(资源)”的4维性能指标体系,并学会通过全链路压测、可观测性等手段,精准定位系统性能瓶颈。 (2)掌握系统架构优化策略:深入理解单体、微服务、事件驱动等5种主流架构对性能的影响,并掌握API网关、Saga、断路器等10种微服务设计模式,实现面向性能的架构选型与优化。 (3)突破网络传输瓶颈:学习网络拓扑优化、带宽管理、*路由、CDN与边缘计算等4大基础设施提速技巧,并通过基于BFE的大规模负载均衡实践,将网络延迟降低到极 致。 (4)精通缓存与通信调优:掌握Cache-Aside、Write-Through等5种分布式缓存策略,以及热Key、缓存穿透、缓存雪崩等6大常见问题的解决方案;同时学会HTTP优化、gRPC、异步通信和消息队列等4大通信调优技巧。 (5)解决数据一致性难题:深入理解本地事务、全局事务、分布式事务等3种事务类型,并掌握事务消息、TCC等3种分布式事务解决方案,确保数据在分布式环境下的强一致性。 (6)应对高并发挑战:学习如何合理设计分布式锁,掌握Redis和ZooKeeper分布式锁的互斥性、防死锁、高性能、可重入性等4大核心要素,并通过直播排行榜等案例,解决高并发下的资源竞争问题。 (7)拥抱前沿技术优化:掌握在线聊天、高并发直播系统、自动驾驶异构计算等3个大型应用系统的性能调优实战,并深入探讨RAG、Agent系统、语义缓存等3大基于大模型应用的系统优化方法,抢占AI时代的性能高地。
MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
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内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写,从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面: (1)MLOps的核心概念和方法,可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理; (2)MLOps涉及的几种角色,以及这些角色之间如何协作; (3)机器学习项目的基础知识和全流程,是学习和应用MLOps的基础; (4)MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik,为读者系统讲解MLOps的技术和工具; (5)云服务供应商的端到端MLOps解决方案; (6)第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验; (7)MLOps的成熟度模型,以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分; (8)针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践,帮助他们量身定做MLOps策略; (9)MLOps的未来发展趋势,以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化,以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案,帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
性能之道:分布式系统全栈性能优化
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这是一本从、线、面、体4个维度深度解读分布式系统性能优化方法的专业工具书,更是一套全栈性能优化解决方案。其中,“”指的是代码中的单个语句或函数,“线”指的是代码中的执行路径,“面”则上升到模块、子系统级别,“体”则指的是整个系统。4个维度对应4个不同的优化层次,只有这4个维度配合,才可以真正实现分布式系统的整体性优化。 全书融合了5位长期(最长有近30年工作经验)从事软件发及优化工作的一线专家的实践经验和深刻理解,不仅从理论层面深解读了性能优化的本质,还从软件发整体流程的角度构建性能优化体系和评估策略。全书本着“没有jue对的好设计,只有适合的设计”的理念展介绍,不仅提供可落地的技巧,还直指本质,让读者知其然并知其所以然,从而设计出适合自己的性能优化方案。 本书共分为17章。 第1~4章 主要介绍作者对性能优化的理解以及性能优化体系及评测方法,这部分的目的是帮读者形成性能优化方法论,其中包括架构的本质、性能优化的本质、性能优化策略、性能优化4个维度、影响性能的因素、性能测试工具、性能测试方法和流程等重内容。 第5~9章 对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库这5个性能约束特行深度剖析,并给出具体的优化方法与策略。 第10章和第11章分别对缓存系统、消息队列在性能优化中的应用行解读,这两个是实现高性能的途径,也是研发人员必须掌握的技巧。 第12~15章通过对智能音箱、网上商城、营销红包、交易系统4个典型案例性能设计与优化的全面解读,帮读者学以致用,并更深刻理解性能优化的原理。 第16章和第17章分别介绍全路观测或压测的具体实现方法与应用场景,以及云原生技术对性能的影响。
利用Python驾驭Stable Diffusion:原理解析、扩展开发与高级应用
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本书提供了完整的代码和详细的步骤,让读者可以亲自动手实验,在实践中学习和掌握Stable Diffusion。本书内容涵盖了Stable Diffusion的各个方面,从环境搭建到模型优化,从图像生成到视频制作,从LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的语言,将复杂的理论知识和代码实现娓娓道来,并辅以大量的示例和插图,使读者能够轻松理解和上手。本书还深探讨了Stable Diffusion的一些高级应用,例如图像修复、超分辨率、文本反转、自定义提示词、生成视频、模型微调等,为读者了更广阔的应用空间。本书适合人工智能图像生成爱好者、程序员、数据科学家、机器学习工程师以及研究人员阅读。
利用Python解决数学问题(原书第2版)
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本书基于灵活易用的Python编程语言,详细介绍如何使用Python解决数学问题,旨在帮助读者利用Python程序和相关工具应对现实世界中的数学挑战。本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识,还将深探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。此外,书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题,如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展,分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面行细致介绍,循序渐地引导读者掌握每项技术,而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。这种结构不仅适合初学者逐步学习,也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。

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