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KVM实战:原理、进阶与性能调优
￥57.85
内容简介 这是一部兼具实战性、系统性又不乏深度的KVM虚拟化技术指南，既能让新人快速掌握KVM的基础知识，又能满足有经验的读者阶学习的需求。 本书两位作者来自于阿里云和Intel，在云计算和KVM方面有深的研究，他们将自己的经验倾囊相授，带你全面了解KVM的各种技术细节。 本书在逻辑上分为三大部分： 第yi部分 基础篇（第1~5章） 以云计算、虚拟化的概念篇，首先，详细介绍了KVM的原理和基础架构，以及KVM生产环境的构建；然后，详细讲解了libvirt、virsh、virt-manager等KVM主流管理工具，以及包括CPU、内存、存储、网络、图形界面等在内的各种核心基础功能。这部分内容将帮助读者下扎实的KVM虚拟化技术基础。 第二部分 阶篇（第6~9章） 从设备管理、内存管理、动态迁移、嵌套虚拟化、安全、CPU指令性能优化等几个特定的相对高阶的知识详细展。相信通过这部分内容的系统学习，读者可以对半虚拟化驱动、设备直分配、设备热插拔、大页内存、NUMA、嵌套虚拟化、安全特性、CPU新指令集等一系列热门及高阶的名词和技术都会有比较深的理解，并能培养起可以真正动手实践的能力。 第三部分 性能测试与调优篇（第10章） 从CPU、内存、网络、磁盘等各个方面来介绍性能评估工具与测试参考结果，同时介绍了CPU新指令（如AVX2等）、THP、KSM、NUMA等对性能的影响。读者可以根据本篇介绍的方法来对云服务器做性能评估，也可以对自己搭建的虚拟化环境做性能调优。
深入浅出SSD:固态存储核心技术、原理与实战
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本书是国内SSD领域的里程碑著作，由国内领先的SSD技术社区SSDFans的核心团队撰写。团队成员都是SSD领域的技术专家，来自SSD、NANDFlash和存储行业的各大公司，精通固件发、驱动发、硬件逻辑发和SSD测试等技术。它从产品、技术和应用3个维度全面、详细地讲解了SSD的发展历史、产品形态、工作原理、整体架构，以及各个功能模块的原理和使用，从SSD的前端口协议到FTL算法，再到后端的闪存和纠错，本书都有涉及。
机器学习技术与实战:医学大数据深度应用
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本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重剖析了医药学领域的应用。
数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化
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本书是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深分析MySQL和PostgreSQL两大主流源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。 全书一共19章，分为四个部分：*篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面行了深度的比较。
基于SAS的供应链管理与分析
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本书共9章，分为三大部分。第 一部分主要对供应管理相关基本概念做简要介绍。第二部分主要介绍需求预测，具体内容包含：需求预测基本知识，预测分析相关的算法介绍，SAS在需求预测方面的解决方案和方法论，后给出一个具体的实例予以说明。第三部分主要介绍供应管理中的库存优化。
DevOps落地与转型:提升研发效能的方法与实践
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这本书将指导读者如何从0到1组建DevOps团队、搭建DevOps全路平台、应用DevOps工程方法、实践DevOps文化理念，从而解决各种软件交付效率难题和提升研发效能，蕞终全方位实现DevOps的落地和转型。在方法层面，本书基于作者多年的研发效能经验和成功的DevOps落地经验，提炼出了一套可复用的蕞小可行方案和行动路线，涉及研发效能、敏捷管理、项目管理等多个领域，让读者的实践有“套路”可循。在实践层面，以真实的产研场景为主线，通过丰富有趣的故事情节带领读者身临其境地理解和掌握?DevOps?转型和研发效能提升的方法，并提供大量真实的场景案例和实践方法，读者可直应用到团队实践中。全书8章，逻辑上可分为三部分：第 一部分 工程能力实践（第1-2章）重分析了技术团队需要具备的基础工程实践能力以及如何驱动团队提升这些能力，比如保障代码质量的制度和规范，以及产研团队如何通过测试左移实现高效协作和能力提升。第二部分 平台体系实践（第3-5章）重阐述了如何利用 DevOps 全路平台间的联动性，通过度量、监控、预警等消息触达手段反馈团队的问题，通过事件管理驱动团队问题的解决。第三部分 管理模式实践（第6-8章）重阐述了如何通过不断提升团队影响力，结合不同的管理模式和平台管理属性功能，联动具有共同目标的部门展有效的项目管理，并在蕞后通过总结与行动部分为读者勾勒一幅 Devops 转型和研发效能提升的全景图。
ClickHouse性能之巅:从架构设计解读性能之谜
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这是一本通过分析ClickHouse底层引擎架构来解读ClickHouse极致性能的底层逻辑的著作，同时还总结了ClickHouse在各种适用场景中的使用技巧和性能调优方法，让读者知其然，也能知其所以然。 全书一共12章，分为两个部分： 第1部分 架构篇（第1-7章）简要地介绍了数据仓库的核心技术和思路，系统讲解了ClickHouse的查询性能优势、适用场景、架构设计和运作过程，深地剖析了ClickHouse的存储引擎架构、计算引擎架构以及决定ClickHouse性能的关键因素，还将ClickHouse与其他数仓架构行了深度对比，不仅阐明了ClickHouse查询速度快的底层逻辑，也推导出了ClickHouse的适用场景。 第2部分 实战篇（第8-12章）针对ClickHouse的适用场景，讲解了它的各种使用技巧以及存算分离架构、分布式架构等云计算时代的全新架构，更重要的是，从数据结构、内存、磁盘、网络、CPU、查询等方面全面总结了ClickHouse的性能优化方法和原则。
高级C/C++编译技术(典藏版)
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学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
业务驱动的推荐系统:方法与实践
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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。
智能制造系统:模型、技术与运行
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本书针对新一轮工业革命中的智能制造系统，在概要阐述智能制造发展历程及其主要参考模型的基础上，从关键技术、主要装备、组成架构、运行管控功能等方面对智能制造系统行了全面介绍，并给出了几种典型的智能制造系统，为深了解智能制造系统提供有益参考。全书分为7章，第1章介绍智能制造系统发展概述；第2章介绍智能制造系统参考模型；第3至6章介绍智能制造的使能技术、关键装备、组成体系、核心功能；第7章介绍机加、装配等多种智能制造系统。
打开Go语言之门:入门、实战与进阶
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通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言门和阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。 本书共包含5个部分。 第1部分：快速门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和口等知识行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。 第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。 第3部分：深理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。 第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地行多人协作，提高发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的发效率等。 第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。
Kubernetes Operator开发进阶
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本书详细讲解Operator发过程中所涉及的各个知识，从简单的Operator示例应用手，帮助读者快速上手Operator的发流程，着深分析client-go、Deployment控制器等的源码，通过一个阶应用的发过程详细介绍Operator发的各方面知识。通过本书的学习，读者能够轻松掌握Operator的发技巧，深理解Operator的底层原理，而在日常工作中更好地利用Operator实现各种复杂的应用治理逻辑的发。
安全技术运营:方法与实践
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这是一本从实践角度讲解安全技术运营方法和安全运营体系构建的著作。 作者是国内较早的一批安全领域从业者，在金山、腾讯等大厂从事安全技术、产品、运营等方面的工作16年，先后参与或主导了数十个安全产品的能力建设和运营，从零构建了完整的安全运营体系，经验非常丰富。 本书是作者经验的总结，核心内容包括如下几个方面： （1）全面认识安全技术运营：包括安全技术运营的定义、发展历史以及6种运营思维。 （2）威胁发现的技术和方法：包括特征识别、行为识别、大数据挖掘等发现威胁的方法。 （3）威胁分析的技术和方法：主要介绍了传统的人工方法和基于人工智能的算法建模新方法。 （4）威胁处理的技术和方法：主要介绍了威胁情报、网络威胁解决方案、终端威胁解决方案，以及为不同规模的企业定制的安全解决方案。 （5）安全运营体系构建：从产品视角、企业视角以及XDR的视角讲解了安全运营体系的能力模型与构建方法。 本书适合从事安全产品研发的项目经理、产品经理、安全发、安全策略运营、安全技术咨询，从事企业安全建设的安全工程师、IT运维人员，以及网络信息安全专业的学生和安全技术爱好者。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
向上突破:不一样的产品经理
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职位无法再升迁？ 产品无法再突破？ 本书以11位成功产品经理现身说法的方式，指导陷迷茫的产品经理突破发展瓶颈，获得职业生涯的再次飞跃。 全书共分为11章，分别由苏杰、唐韧等11位产品领域的大咖执笔，以个人成长经历为主线，以瓶颈突破思维、瓶颈突破方法、产品方法论、针对性实战指导为主要内容，分享11套成为不一样的产品经理的解决方案。 提供了可借鉴的发展方向：11位作者，提供了11套可借鉴的解决方案，兼顾多个人群、多种情况。非科班、低学历、野路子、三本毕业、名校毕业、专业技术、荒等多种出身，多次转型、小厂拼、大厂深造、外包创业等多种突破经历，年百万的产品导师、粉丝数十万的自由职业者、大厂产品负责人、企业高管、创业公司CEO等多种突破后的成功表现，让每位读者都能找到一套适合自己的解决方案。 提供了可复制的实践方法：从思维、方法和工具三个层面介绍了产品经理突破当前困境的方法，其中既包括职业突破解决方案，也包括能力突破解决方案。每种方案都来自作者自身，都具有很强的可复制性，有些甚至可以直套用。 提供了可落地的专业指导：为了帮助读者快速落地解决方案，不走弯路，书中不仅分享了作者们踩过的很多坑，还针对性地提供了落地技巧和实施建议。
大规模数据分析和建模:基于Spark与R
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这本书的目的是帮助所有人通过R使用Apache Spark。第1章~第5章，简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6~9章介绍了使用Spark行集群计算中令人激动的基本概念。第10章~第13章涵盖一些高级主题，包括分布式R、Streaming和社区贡献等。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
用户增长方法论:找到产品长盛不衰的增长曲线
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本书是一部体系化的用户增长方法论著作，战略层面讲解了用户增长的思维和方法，战术层面讲解了用户增长的执行要和实战经验。是作者10余年来在腾讯、百度和阿里从事用户增长工作的经验总结，得到了百度、腾讯、阿里、滴滴等10余家互联网企业的用户增长专家的一致好评和推荐。 与现有的用户增长、增长黑客类书籍相比，本书有3大不同： *，科学地延长了用户增长的时间线。将用户增长分为“产品前的用户增长、产品生命周期内的用户增长、产品生命周期外的用户增长”三个阶段，*阶段和第三阶段往往被忽略。 第二，提供了一套从战略到战术的全路的用户增长的方法论。核心是如何通过产品、市场、运营、数据、创意、渠道等要素去实现用户的获取、激活、留存、变现、推荐等。 第三，构建了一套循环的用户增长体系。三个阶段构成一个用户增长的闭环价值，中心是增长，三个环节围绕“增长”行周而复始的运动变化，让用户持续不断地增长。 本书根据用户增长的三个阶段来组织内容，分为三大部分： *部分：产品出现之前的用户增长：找到用户增长的根本动因。 主要讲述如何从源头去思考增长，用户增长必须要前置，在发一款产品之前，要先找到用户增长的根本驱动因素。包括如何界定用户痛和需求、用户痛洞察的五大维度，以及用户增长的价值性分析等内容。 第二部分，产品生命周期内的用户增长：快速引爆用户增长。 主要介绍了从产品发环节到产品生命周期结束的整个生命周期内如何做用户增长。包括通过MVP行痛的验证；制定用户增长的北极星指标；通过产品、创意、渠道、数据和圈层等方法去驱动用户增长；如何做好用户的获取、激活、留存、变现以及自传播等。 第三部分，突破产品生命周期的用户增长：启用户增长第二曲线。 如何避免产品死亡、增长停滞？这就需要我们找到并启用户增长的第二曲线。这部分主要讲了寻找第二曲线的方法和注意事项，比如如何通过衍生型痛和颠覆型痛去启增长第二曲线，新的增长循环模式。
Spring Cloud微服务架构进阶
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本书全面系统地介绍Spring Cloud及其在微服务架构中的应用。全书共13章，第1章介绍微服务架构相关的基本概念；第2章介绍Spring Cloud中包含的组件以Spring Cloud约定的上下文；第3章介绍Spring Cloud的基础：Spring Boot，包括如何构建一个Spring Boot服务、Spring Boot的配置文件和Actuator提供的监控管理端；第4至第13章详细讲解Spring Cloud组件，包括：Eureka（服务注册与发现）、OpenFeign（声明式Restful客户端）、Hystrix（断路器）、Ribbon（客户端负载均衡器）、Gateway（API网关）、Config（配置中心)、Stream（消息驱动）、Bus（消息总线）、Security（认证与授权）、Sleuth（服务路追踪）。本书为读者揭了Spring Cloud组件实现的技术内幕，并提供了阶应用的思路，可以作为使用Spring Cloud行微服务架构实践的参考书。
Docker技术入门与实战(第3版)
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本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目，*部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器发相关的源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容行了全面修订。
构建高可用Linux服务器(第4版)
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本书第4版相对于前3版而言改动比较大，删除了不少内容过时的内容，增补了当前热门的技术知识。另外，本书除了项目部署时采用的系统没有升级到CentOS6.8x86_64外，其他环境均为CentOS6.8x86_64。此外，在写作过程中采纳了读者针对上一版本提出的许多意见和建议，同时修正了第3版的各种错误及其他问题。具体改动如下：删除了第3版中前3章的内容，增补了Vagrant虚拟化软件的应用，并且重写了生产环境下的Shell脚本；删除了对分布式自动化部署管理工具Puppet的相关介绍，改用了Fabric自动化运维工具；删除了关于源VPN在企业中部署的章节。附录部分增加了对现在流行的GitLab应用，以及强大的编辑工具SulbimeText3的快捷键方式操作的介绍。
