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可观测性工程
￥65.00
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。
计算机系统开创性经典文献选读与解析
￥65.00
本书是国际上首次精选了14篇计算机科学的创性的文献，用中文准确翻译，并逐段详细解析，每篇有整体解析、篇篇之间有呼应和联系，14 篇文献中覆盖了人工智能、计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等方向，全书采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源，行原创性基础研究具有重要意义。
深入实践Kotlin元编程
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这是一本从基础知识、设计思想、技术方案、应用方法、实践技巧5个维度系统讲解Kotlin元编程，并以此大幅提升Kotlin工程师发水平、研发效率和发体验的著作。作者是Kotlin领域的资深专家和布道者，本书源于他对Kotlin编译器源码的反复研读和大量的工程实践，不仅细致讲解了反射、程序静态分析、 Java注解处理器、Kotlin符号处理器、Kotlin编译器插件、元程序的发和调试等核心元编程技术，而且详细剖析了Jetpack Compose的编译器插件和IntelliJ 插件、AtomicFU 的 JVM 字节码和JavaScript代码的生成逻辑。本书的出版破了元编程技术资料少、门槛高的行业现状。本书包含大量案例，这些案例大多来自真实的生产实践，相对成熟和完善，可以作为元编程项目的范本。同时，本书提供大量的代码，为了提升阅读体验，在注释、书写和排版等方面对代码做了精心的优化。全书的源文件均可免费下载，读者可以通过作者的网站实时与作者互动和交流。
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。
GD32 MCU原理及固件库开发指南
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这是一本从原理和实践两个层面解读GD32 MCU原理及标准库发的专业技术书。本书内容均来自兆易创新内部及周边一线使用的企业，主要面向初中及人员，解决其在实际工作中门、使用的问题。 全书共分为7章，首先分析了MCU的基本情况，然后聚焦于GD32，分别介绍了其产品形态、选型技巧，然后从原理和实践两个维度对门知识、内核、存储器、电源管理、时钟系统、基础外设、模拟外设、通信外设行深解读。
加速:*能软件交付之道
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本书是关于DevOps的实用指南，使用GitHub作为平台，展示了如何利用GitHub工具集的强大功能行协作、精益管理，以及实现安全快速的软件交付，从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案，读者将学习如何找到正确的度量标准，以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付，具体包括：使用GitHub Projects实现工作的可视化，使用GitHub Insights衡量正确的指标，使用GitHub Actions和Advanced Security展可靠的和经过验证的工程实践，以及迁移到基于事件的、松散耦合的软件架构。zui后，本书介绍了影响软件交付性能的因素，并指出了一些可持续改的方向。
脑洞大开:渗透测试另类实战攻略
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这是一本能让你脑洞大的渗透测试类著作，不仅能让你零基础快速掌握渗透测试的思维能力、知识体系和动手能力，并成功拿下30种各式配置的目标主机；还能让你深理解网络安全攻防实战场景中的各种渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施。 全书从逻辑上分为三个部分： 第 一部分 准备篇（第1章） 全面介绍了主机环境的搭建、常见工具的使用以及常见问题的求助渠道，让读者能快速做好实战前的准备。 第二部分 基础实战篇（第2-3章） 手把手教读者如何一步步拿下世界知名的5台Kioprtix系列目标主机和10台配置各异的其他目标主机，帮助读者在实战中从0到1构建渗透测试所需的大部分知识和技能。 第三部分 实战阶篇（第4-10章） 全面讲解了渗透测试在网络安全攻防7大场景中的应用，通过实战的方式讲解了40 个渗透测试难题的技术原理、漏洞线索和攻防措施，帮助读者从1到10提升渗透测试的经验和能力。 本书纯实战导向，注重提升读者动手解决实际问题的能力，理论知识体系融实战中。在内容组织和叙述方式上，本书采用了游戏化的设计，带领读者从“新手村”步“江湖”，通过闯关的方式完成一个又一个任务，逐渐成长为力主一方的英雄。
技术分析(原书第5版)
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自30年前本书次出版，投资的外在形式已经发生巨变，但有一个基本元素却始终如一，那就是人类行为。不论你的交易对象是大宗商品还是创新投资产品，通过技术分析观察历史上投资者对各类事件的反应都是你预测和卖出时机的关键。经过全面更新，本书第5版将向我们展示如何在应用技术分析这一有力工具时做到量体裁衣，在当今复杂的市场中做到利润*化。 全球的个人和专业投资者都通过使用本书来理解、诠释和预测个股及总体市场的重大变动实现财富增长。*版本对本书经典的获利方法加以精简，同时针对我们在日常交易中面临的各种真实情境在每个章节加新的例子、图表和解析。 作为专业人士的经典和权威之作，新版本有如下特： 加新的章节，包括衡量投资者信心的独特技术指标、新的SPK指标分析，诠释极长期趋势 针对ETF在全球各市场、板块和各类大宗商品创造的获利机会行扩展 就如何避短期时间框架下出现的虚假、逆趋势信号提出切实可行的建议 针对价格形态、蜡烛图、相对强度指标、动能指标、人气指标和全球股票市场指标纳更多的素材 正确地理解和平衡各类技术分析指标是一门艺术。没有其他任何一本书就如何采用可重复步骤掌握其中要领所做的诠释比本书更好。 辅以耐心和自律，《技术分析》将助你成为更优秀的决策者，为你带来更大的获利机会。
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。
智能网联汽车:激光与视觉SLAM详解
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书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略，还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术，并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战，展示了SLAM技术的实际应用。此外，着重讲解了深度学习在SLAM中的应用，如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后，展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势，提供了宝贵的行业洞察。
深入理解Kubernetes网络系统原理
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这是一本虚拟化网络技术学习指南，融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发，结合内核源码，以实例化的方式讲解虚拟化网络技术（包括容器网络和Kubernetes网络），覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时，对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。（1）通用网络技术，首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术，着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的，包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。（2）容器网络技术，首先介绍Linux的网络命名空间，着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。（3）Kubernetes网络插件原理，介绍Kubernetes网络插件的工作原理，之后综合全书讲述的技术，实现Kubernetes网络插件，达成优化Kubernetes网络的目的。
多智能体强化学习:基础与现代方法
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多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后，书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法，涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库，其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释，并通过大量示例行说明，既为初学者阐明了MARL的概念，也为专业的读者提供了高层次的见解。
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。
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。
系统思维:软件开发中复杂问题的应对之道
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本书聚焦软件从业人员的系统思维修炼，专为应对现代软件系统的复杂性与非线性挑战而作。全书分四部分展开：从系统思维的定义、核心特质切入，逐步深入个体思维（自我意识、回应式思维、系统化学习）、群体思维（集体推理、反馈循环、模式思维），*终落地到思维系统设计（共同建模、系统领导力、成功重构）。通过虚构案例 MAGO 的困境、大量实操练习与跨领域洞见，帮助读者突破线性思维局限，掌握非线性思考与协作方法，从容应对软件设计、团队协作、系统运维中的复杂问题。
ANSYS Fluent流体计算从入门到精通(2024中文版) 第2版
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ANSYS Fluent软件是目前国际上主流的商业CFD软件，只要涉及流体、热传递及化学反应等工程问题，都可以用该软件行求解。本书通过大量实例系统地介绍了Fluent 2024的使用方法。 全书共12章，首先讲解了计算流体力学的基础理论与Fluent的基本情况，随后针对Fluent可以解决的流体仿真问题，包括稳态模拟、瞬态模拟、内部流动、外部流动、离散相模拟、传热流动、多孔介质和气动噪声、动网格模拟、滑移网格模拟、理想气体模拟、多相流分析等行应用分析，同时均辅以案例，从几何建模到网格划分，再到计算求解，最后到结果后处理的整个分析过程展了详细讲解，通过利用Fluent行流体模拟计算的每一步骤，帮助读者掌握使用Fluent软件的工作流程和计算方法。 本书结构严谨、条理清晰、重突出，提供了教学视频、案例文件和授课用PPT等学习资源，非常适合广大Fluent的初中级读者学习使用，也可以作为大中专院校相关专业、培训机构流体计算方面的教材，同时还可以作为工程技术人员的参考用书。
ChatGLM部署、微调与开发
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本书系统介绍了ChatGLM大语言模型的部署、微调与发，并提供了极具参考价值的大模型应用实战案例。所设计的学习架构包含三个核心部分：①应用技术篇。首先深浅出地介绍什么是人工智能和大模型，并详细介绍"智谱清言"这一款大模型产品的使用方法，以帮助读者获得一个有效提升工作和学习效率的技术手段。其次，从技术和应用角度介绍了大模型的国内外研究和发展现状，并展望了大模型未来的发展趋势。②理论基础篇。该部分给出了大模型相关理论、模型和任务框架，以及GLM训练、微调、部署及评估等基础知识，还论述了大模型与知识图谱相结合使用的情况。③实践案例篇。由于当前大模型技术的独特性，目前还没有整合大模型的集成发环境，本书给出了一套基于当前已有工具并对其行优化配置的发方案，通过"新手验证"模式，手把手教会读者发一套完整的案例系统。通过该系统可以学会如何应用语言大模型技术、大模型代码生成技术、多模态大模型技术和智能体技术，同时也掌握了发部署基于大模型技术的智能信息服务系统的实践知识和经验。 本书面向大模型技术兴趣爱好者，也可供普通高校计算机专业本科生和研究生教学使用，还可以作为大模型应用系统设计及发的培训教材。
语音优先:智能语音技术驱动的交互界面设计与语音机器人设计
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本书涵盖了语音应用程序的各个方面,不仅深浅出地讨论了对话技术和智能语音交互设计的细节，还谈到了产品的整体愿景和参与设计过程的人，充满了有用的技巧和实践，是一本语音用户界面（VUI）设计指南和实战手册。本书首先介绍有关语音、音频和对话式语音建模的基本概念，然后针对具体挑战提供详细建议，最后提供了概念工具和实践工具，帮助设计师有效地剖析设计策略，并一步强化思维方式。虽然本书面向的是专注于语音界面的对话设计师，但从事产品、研究和发工作的人也能从本书中获益。
Linux系统编程
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Linux是世界上流行的源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统，并与系统上的其他程序行通信。 本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合（GCC）和Linux系统调用；讲述了如何处理程序中的错误，以及如何捕获错误并印错误相关信息；介绍了在系统上读写文件的多种方法，包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深，你将深研究创建程、创建僵尸程和守护程，并学习使用systemd处理守护程的方法；了解如何创建共享库，并探索不同类型的程间通信（IPC）；还将学习如何使用POSIX线程编写程序，以及如何使用GNU调试器（GDB）和Valgrind调试程序。 学完本书，你将能够在Linux系统中发自己的系统程序，包括守护程、工具、客户端和过滤器。 通过阅读本书，你将： ◎ 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。 ◎ 深研究POSIX函数的工作原理。 ◎ 理解并学会使用信号、管道、IPC和流程管理等关键概念。 ◎ 了解如何集成程序与Linux系统。 ◎ 探索高级主题，例如，文件系统操作、创建共享库和调试程序。 ◎ 全面了解如何使用Valgrind调试程序。
ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解(2022版)
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《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解（2022版）》从仿真计算基础理论讲起，详细讲解了ANSYS Fluent 2022中文版的仿真计算操作、设置方法及工程案例。本书前两章介绍了仿真理论基础及Fluent仿真计算的功能使用方法，然后精选了建筑、汽车、能源、化工及高压直流输电等行业中的综合应用案例行讲解，包括锂离子电池模组散热、管道冲刷侵蚀、噪声、天然气管道泄漏、高压直流输电阀厅内温度分布、火灾后烟气扩散、颗粒物运移特性、气液两相、烟气脱硝及化学反应釜传热等，读者可通过案例学习来深理解实际工程问题仿真分析的思路与方法。本书配有所有案例的模型文件和结果文件，以及软件基本功能和所有案例的操作视频，云图多数放在了彩色插页中，以方便读者学习。 《ANSYS Fluent中文版流体计算工程案例详解（2022版）》结构严谨、条理清晰、重突出，非常适合Fluent的初中级用户学习，既可作为相关行业工程技术人员及相关培训机构教师和学员的参考书，又可作为高等院校汽车设计、建筑设计、油气储运及管道工程等相关专业的教材。
指标体系与指标平台:方法与实践
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内容简介这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深零售、金融、制造、消费品、连锁加盟等行业，从不同行业的特出发，介绍不同行业的指标体系建设、平台设计和应用的全景图，结合行业的最佳实践，为想要行数据智能决策的企业提供参考。（5）探索两大趋势——数据民主化以及大模型在数据智能、指标管理中的应用，探索时下最先的技术带给企业经营的无限价值。
