强化学习:原理与Python实战
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本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面,深介绍了主流强化学习理论和算法,覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法;实战方面,每章都配套了编程案例,以方便读者学习。 全书从逻辑上分为三部分。 第1章:从零始介绍强化学习的背景知识,介绍环境库Gym的使用。 第2~15章:基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型,介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论,而在理论的基础上讲解算法,并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分,算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法,包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应,还给出了深度强化学习算法的TensorFlow和PyTorch对照实现。 第16章:介绍其他强化学习模型,包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等,以便更好了解强化学习研究的全貌。
银行数字化转型方法与实践 ——转型框架、领域建模与业务模式创新
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本书从方法和实践两方面介绍了商业银行如何行数字化转型。在方法层面,给出了独到的行业数字化转型框架,讲解了领域建模方法,介绍了银行业务模式的创新方法;在实践层面,通过介绍一个银行数字化转型项目,对书中提及的理论及方法行了验证。 本书读者对象为银行CEO、CDO、CIO、IT总监,从事企业数字化转型规划建设的相关人员。
FastAPI Web开发入门、进阶与实战
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这是一本从实战角度介绍FastAPI web发的门与阶型技术书。本书没有过多的理论介绍,完全从一线工作角度手,介绍日常web发需要掌握的相关知识。本书共分为4篇16章: 第1篇是基础篇,主要介绍FastAPI的基础知识,包括FastAPI的基本信息、安装使用、常规操作、中间件、数据库相关内容。作为初学者,掌握这部分内容就可以快速上手使用FastAPI,处理各种日常问题。 第二篇是阶篇,主要围绕与FastAPI相关的高级技能展,包括异常处理、功能扩展、安全认证、性能、测试等相关内容。 第三篇是实战篇,主要从案例的角度对FastAPI在典型应用场景中的落地行分享,包括短应用、websocket、基于公众号的挂号系统等应用场景。 第四篇是部署篇,这部分重介绍如何实现FastAPI的自动化部署,这数据高阶人员技能。本篇提供了三种自动化部署方式。
.NET安全攻防指南(上册)
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内容简介这是一本系统、深度讲解.NET安全技术原理和攻防实操的著作。全书分为上、下两册,全面覆盖.NET安全领域的关键知识。上册主要介绍了.NET Web安全审计的精髓,从.NET安全基础讲起,逐步深到高级攻防技巧,内容涵盖Web安全审计的流程、工具与技巧,帮助读者有效识别并修复漏洞,深理解.NET平台下的安全对抗方法。下册则揭秘了.NET逆向工程与实战对抗秘籍,包括免杀技术、内存马技术、Windows安全、实战对抗等多个关键维度。通过深浅出的讲解与丰富的实战案例,读者将掌握应对各种安全威胁的实战技能,加强逆向工程分析能力,并深了解Windows系统安全机制与.NET的相互操作。通过阅读本书,你将收获:(1)深理解.NET安全:从架构到上层应用,全面剖析.NET潜在威胁。(2)精通.NET代码审计:学习代码审计的流程、工具与技巧,有效识别并修复漏洞。(3)Web免杀技术揭秘:了解如何绕过安全检测,提升防护设备精准识别风险的能力。(4)内存马技术探索:揭内存马技术的神秘面纱,了解在.NET环境中的应用场景。(5)红队渗透测试:模拟黑客攻路径,行红队渗透测试,提高防御与应急响应能力。(6)逆向工程实战演练:深剖析恶意软件的行为模式,加强逆向工程分析能力。(7)Windows安全技术:深了解Windows系统安全机制,学习如何与.NET相互操作。无论你是安全初学者,还是希望一步提升技能的资深从业者,本书都将是你不可或缺的宝贵资源。
AD域攻防权威指南
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这是一本全面覆盖“本地 云”混合域环境攻防的实战指南,帮助安全从业者和企业构建更强大、完善的防御能力,使其更从容地应对复杂多变的安全场景与挑战。 本书由微软全球最有价值专家与360安全专家倾力造,结合大量AD及Microsoft Entra ID(原Azure AD)攻防案例,从攻防两端视角设计了一整套域攻防实战条:以混合域攻防实战为主线,基于ATT&CK框架模型,系统解析AD域和Microsoft Entra ID在攻防各阶段涉及的技术原理、攻手段、典型漏洞以及防御策略。 全书内容丰富翔实、讲解深透彻,覆盖信息收集、AD权限获取、域信任、Kerberos域委派、ACL后门、ADCS攻防、Microsoft Entra ID攻防等核心技术,配合大量实例。既能帮助从业者理解域攻防本质,掌握实际攻手段,做到知己知彼;又能助力企业以攻促防,构建更坚实的安全防线。 本书适合各层次的网络安全从业者阅读,无论是技术初学者还是安全团队管理者,都能从中获得深刻启发与实践指导。
程序员必会的50种算法(原书第2版)
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本书是算法学习的宝典,为解决实际编程难题提供了强大工具。书中精心挑选50种在软件发中极为重要的算法,对每种算法与示例都行了详尽解释,涵盖数据结构操作、搜索策略、排序方法、图形处理技术等。相比第1版,新版内容更丰富,范围更广泛,更新了部分过时信息,增加了如机器学习中的算法优化技巧、大数据处理方法,以及现代顺序模型及其变体、实现大语言模型(LLM)的算法、方法和架构等新兴领域算法。每一章都遵循相同结构:先介绍算法基本概念与适用场景,着通过代码展示工作原理,最后行实际案例分析,助力读者将知识转化为实践技能。此外,本书注重培养算法思维,剖析算法背后的逻辑推理过程,可帮助读者学会设计有效算法,在不断变化的技术环境中保持竞争力,是程序员提升自我的宝藏资源 。
Flask从入门到进阶:Python Web开发工程化实践
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内容简介 这是一本为各水平层次的Python Web开发者提供完整Flask Web开发知识体系的鸿篇巨著,由 Flask 官方团队成员撰写,获得 Flask 之父Armin Ronacher的高度认可和推荐。 本书内容系统*,从Flask的基础知识到完整的Flask项目实战,从Flask Web API开发到Flask应用的性能优化,从Flask项目的生产部署到Flask的源码解析,本书提供了完整的Python Web工程化学习路径。 本书实战案例丰富,基础篇的大部分章节都针对相应的知识点提供了完整可运行的示例程序,实战篇则通过2个较为完整的Flask项目讲解了Flask项目的组织方式和技巧,以及Flask开发中各类功能的实现方法和技巧。 内容紧跟技术发展,书中的代码和示例程序均基于 Flask 新发布的稳定版 3.x 编写,书中涉及的其他 Python 包和前端库也全部采用当前的新版本,确保本书在未来较长一段时间内仍可保持先进性和实用性。 本书共 14 章,分为三部分: 基础篇(第 1–7 章):通过丰富的示例讲解了 Flask 的核心基础与进阶技巧,为后续学习打下坚实基础。 实战篇(第 8–10 章):通过两个完整项目案例,将 Flask 的知识点融会贯通,带领读者完成从 0 到 1 的开发过程。 进阶篇(第 11–14 章):涵盖基于 Flask 与 APIFlask 的 Web API 开发、性能优化与生产部署,并深入剖析 Flask 的源码实现与核心机制。 本书不仅提供系统的知识讲解和完整的项目源码,还提供丰富的在线资源和活跃的读者社群。只要你了解Python的基本语法,无论你是零基础Web开发爱好者,还是想从事 Python Web 开发的后端工程师、运维工程师、爬虫工程师、数据科学工程师等,抑或是想要从 Django、FastAPI 等其他 Python Web 框架转向 Flask 的 Python 工程师,都能从中获益匪浅。掌握本书,你将不再畏惧任何复杂的Web开发需求,在AI时代构筑自己坚不可摧的核心竞争力。
大型企业数智化
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这是一本从认知、方法和实践等多个维度为大型企业数智化提供全面指导的著作,能帮助大型企业通过数智化转型不断壮大和可持续发展。本书是用友为数万家大型企业客户提供数智化服务的方法和实践的全面总结,为准备展或正在展数智化转型的大型企业提供全路、可借鉴、能复用的实战指南。 全书共10章,内容从逻辑上分为三篇。 规划篇(第1~6章) 首先分析数智时代大型企业的变革发展,绿色化、全球化、数智化是当今企业三大发展方向。企业的数智化就是向数智企业新范式转型。然后阐述什么是数智企业、数智企业的特征以及企业数智化的目标体系、企业数智化阶模型、数智化时期的关键基础工作。最后总结大型企业数智化转型的总体框架、关键行动,以及落地实施的重要策略。本篇旨在帮助企业正确、成功地推企业数智化转型。 实施篇(第7~9章) 详细介绍数智化在助力大型企业实现业务敏捷、精益管理和全球运营三大价值中的典型场景实践,为企业数智化转型提供实操指导。 案例篇(第10章) 总结行业领先企业借助用友BIP推数智化转型的成功实践案例,为大型企业提供极具价值的参考。
数据治理:概念、方法与实践
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本书是一本数据治理领域的实战型手册,共8章,内容包括:数据治理的基本概念、数据治理的价值、数据治理的核心职能、实施数据治理的前提、实施数据治理的五个阶段、数据治理的十大核心能力建设、数据治理工具与技术、数据治理行业实践案例。本书语言通俗易懂,体系完整,案例丰富,系统全面地介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等相关知识,可以帮助读者快速理解数据治理的概念,认识数据治理的架构,掌握数据治理的基本方法。 本书读者对象主要是CEO、CDO、CIO、CTO,以及数据治理、企业数字化转型领域的相关管理者和项目负责人。本书也适合作为高校数字经济、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等专业的数据治理相关课程教材。
深度学习扩展之道:软硬件与数据协同构建可扩展大模型系统
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本书聚焦大规模深度学习的实现与扩展,围绕软件、硬件与数据的融合展开,构建了从基础到进阶的完整知识体系。全书共13章,分为三大部分:*部分 “深度学习基础” 讲解深度学习数据流、计算图、硬件架构等核心概念,通过Python和PyTorch动手练习帮助读者理解模型开发与性能分析;第二部分 “分布式训练” 深入分布式系统通信、数据并行、模型并行等关键技术,提供多场景动手实践;第三部分 “极限扩展” 探讨以数据为中心的扩展、实验管理、大模型微调与基础模型开发,覆盖LoRA微调、数据质量优化等前沿内容。整体以“理论+实践”为核心,配套GitHub代码仓库,助力读者掌握*扩展深度学习项目的技术与方法。
大模型驱动的云原生可观测性
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内容简介 这是一部系统讲解如何将大模型技术应用于云原生可观测性领域的实战指南。它为读者构建了智能可观测性的完整知识图谱,能为研发团队与技术决策者提供从方法论到工程落地的完整路径,从而将数据转化为洞察,将被动响应转化为主动决策。 全书共11章,分为四个部分。 *部分(第1、2章):剖析云原生时代运维的根本挑战,首次提出将大模型作为应对这些挑战的新范式,涵盖可观测性基础知识、大模型核心特征与能力边界。 第二部分(第3~7章):深入解析大模型与可观测性的核心技术体系,包括大模型生态框架、应用部署工具链、云原生可观测三大支柱(日志/指标/追踪)、OpenTelemetry/eBPF关键技术,以及GPT/DeepSeek/Llama等国内外主流大模型的架构设计与*佳实践。 第三部分(第8、9章):详细阐述大模型与可观测性技术融合的机制和创新点,提供从数据处理到智能决策的完整技术路径。围绕OpenTelemetry剖析其在大模型可观测性中的演进,深度解析大模型与云原生架构的深度融合机制、与可观测性生态的交互模式,以及与AIOps的深度融合范式。 第四部分(第10、11章):聚焦工程化落地,系统回答“如何落地”。通过某AI平台智能日志分析与自然语言查询实践、某证券公司Agent及智算可观测性建设实践两大真实案例,详细展示从架构设计到实战部署的可借鉴、可复用、可扩展路径。
奇点临近(精装版)
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人工智能作为21世纪科技发展的最新成就,深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响。本书结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法,把人工智能的应用程序应用于实际环境中,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能行了独特的讨论。本书提供了一个崭新的视角,展示了以人工智能为代表的科技现象作为一种“奇”思潮,揭示了其在世界范围内所产生的广泛影响。本书全书分为以下几大部分:第一部分人工智能,第二部分问题延伸,第三部分拓展人类思维,第四部分推理,第五部分通信、感知与行动,第六部分结论。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法,还描述了其各个研究方向最前沿的展,同时收集整理了详实的历史文献与事件。
人机交互十讲
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在现代社会中,利用通信、计算机等信息处理技术进行社会活动是人们日常生活的一部分。因此,在人与计算机等机器之间连接一座桥梁至关重要,而研究人与机器的相互关系和相互影响的人机交互技术已成为现代信息技术、人工智能等领域中的热门研究方向。本书从十个方向*阐述人机交互领域的重点理论知识、前沿热点技术,引导读者系统、*、深入地了解人机交互的关键研究方向和未来发展趋势。本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等专业一年级研究生或高年级本科生学习人机交互的教材,也适合作为人机交互领域研究人员和从业人员的参考书。
因果AI:深度学习与因果推断融合实战
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本书系统阐述因果AI理论与实践,*覆盖从基础理论到前沿应用的完整知识体系,为读者搭建起系统、连贯的因果人工智能学习框架。本书共分四部分。*部分介绍概率生成建模、因果AI定义等基础知识;第二部分讲解因果有向无环图的构建、验证及与深度学习的融合;第三部分说明干预、反事实推理、因果识别等核心概念,结合代码实现结构因果模型;第四部分聚焦应用,包括因果效应估计工作流、强化学习中的因果决策、大语言模型与因果关系融合。通过大量案例,本书帮助读者掌握从因果问题拆解到算法实现的全流程,实现因果推理与深度学习的有效融合。
现代计算机组成与体系结构(原书第2版)
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本书是一本关于现代处理器与计算机体系结构的实用指南,既深浅出地介绍了现代计算机系统的工作原理并探索了处理器的内部行为,又通过大量实例阐释计算机体系结构的应用,并对计算机体系结构相关重要领域的新技术行介绍,使抽象的理论知识得以具体化,帮助读者快速了解现代处理器关键技术、组件及发展趋势,设计更高效、可扩展性更好的软件系统。本书包含了自第1版出版以来的一些最新技术,并增加了计算机体系结构相关重要领域的新内容。新的章节包括网络安全、区块和比特币挖矿,以及自动驾驶汽车计算体系结构等。
数据治理项目实施指南:方法、技巧与实践
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内容简介 这是一本讲解如何成功实施数据治理项目的实战指南,能够帮助组织更清晰地认识到数据治理的本质,启发它们结合自身业务,找到适合自己的、务实的、有价值的数据治理策略。本书源自数据治理头部厂商亿信华辰在数据治理领域10余年经验的总结,提供了大量可立即上手的实用方法与技巧,旨在帮助读者切实解决数据治理项目实施过程中遇到的各种实际问题。书中案例丰富翔实,通过多个不同行业的真实项目实践案例,生动展示了数据治理在不同业务领域的应用成果和成功落地经验,为读者提供了极具价值的参考和借鉴。 本书分为四篇,*覆盖了数据治理项目的各个方面。 建设篇(第1~3章):阐述了数据治理的价值与意义,并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程,为组织提供了数据治理项目实施的*框架和方法论。 场景篇(第4~9章):深入探讨了主数据治理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享交换、数据资产管理以及数据应用等典型应用场景,并分析了这些场景中要解决的问题和实践方法。 案例篇(第10~16章):通过多个行业的数据治理项目实践案例,展示了数据治理在不同领域的应用成果和落地经验。这些案例涵盖了金融、汽车、新能源、教育、政务、ICT以及环保等不同业务场景中面对的问题、对应解决方案以及项目建设过程和复盘,为读者提供了丰富的参考和借鉴。 总结篇(第17章~19章):总结了数据治理项目实施的常见问题与解决方案,以及成功实施数据治理项目的几大技巧。同时,展望数据治理的发展趋势,为组织未来的数据治理实践提供了指导。
AI处理器硬件架构设计
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《AI处理器硬件架构设计》基于当前工业界主流的设计规格,详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理,并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括:业界主流AI处理器架构及基础背景知识(第1章);AI处理器指令集设计与硬件架构总体设计(第2、3章);核心计算单元,即向量处理单元、矩阵处理单元、标量处理单元的微架构设计实现(第4~6章);数据搬运单元与存储系统设计(第7、8章);AI处理器设计实例剖析(第9章)。 《AI处理器硬件架构设计》可作为从事AI处理器相关研发工作的专业人员的参考书,也可用作高等院校计算机、集成电路相关专业研究生、高年级本科生的教材和参考书,还可供对AI处理器设计感兴趣的读者自学。
数据要素价值变现
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内容简介 这是一本既适合企业管理者制定数据战略,又适合数据从业者提升实战技能,同时也为学术研究者与政策制定者提供前沿洞察的数据要素价值变现实用指南。它能指导读者掌握数据从“沉睡资产”转化为“流动财富”的全链路方法,完成从数据资源化到数据资本化的跃迁。 作者团队来自世界500强企业首席数据官、资深数据运营高管、研究院院长及法学博士,兼具战略规划、技术实践、行业运营与合规管理的复合背景。本书基于作者们在数据要素相关领域多年的战略规划、技术实践、产品研发及市场化经验,融合了经济学、计算机科学、法学等多学科知识,系统梳理了数据要素价值变现的理论框架与实践路径。 通过阅读本书,你将收获: (1)系统性的知识体系:填补市场空白,构建涵盖数据要素价值评估、治理、变现策略、安全合规及核心技术的全链路知识框架; (2)可落地的变现模式:深入解析数据交易所、PaaS租户合作、DaaS/SaaS服务、数据信托、数据资产入表及数据资本化等多元化变现模式; (3)全行业的实战案例:覆盖金融、互联网、电信、制造、农业及公共行业,提供针对性的数据要素价值变现解决方案与典型案例; (4)前瞻性的趋势洞察:剖析数据确权、定价、流通中的核心痛点,解读政策法规,展望数据要素市场的未来挑战与发展机遇; (5)技术与合规的双重保障:详解大数据、大模型、隐私计算、区块链等核心支撑技术,并构建数据交易与流通的安全合规体系。
数据资产运营实践指南
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内容简介 这是一部兼具理论深度和实操性的数据资产运营实践指南,由全球数据资产理事会(DAC)官方出品、数据资产标杆运营商高颂数科联合出品,汇聚20余位来自学术界、咨询界、产业界与政策研究界专家的智慧,旨在为政府、企业及其他组织提供从数据资源到数据资本全链路转化的方法论与工具箱。 全书以“理论 工具 场景”三位一体为核心特色,共分五篇,层层递进构建数据资产运营的完整知识图谱: *篇 数据资产基础认知。从数据资产的定义体系、核心特征到政策演进脉络,厘清数据与数据资源、数据资产的本质差异,解读各种与数据相关的核心政策,夯实数据资产化的理论基础。 第二篇 数据资产价值战略。提出“数据资产价值飞轮模型”与“GOALSONG法则”,构建“经济-战略-社会”三维价值倍增体系;独创“数据资产运营八步法”“四步市值管理法”,打通从数据治理到商业变现、从会计入表到资本化的关键链路。 第三篇 数据资产运营实践。首创“数据资产护照”体系,包括数据资产登记卡、数据质量计分卡、数据价值诊断卡、应用场景适配卡、数据合规审计卡五大实战工具,覆盖数据台账管理、登记体系建设、授权运营、收益分配、交易流通等全过程管理;深度解析数据资产入表实务与评估计价方法,提供可直接套用的操作模板。 第四篇 数据资产合规风控。系统解析数据安全与数据流通的法律法规体系,提出“数据合规三道防线”,*披露“数据要素×”12行业数据产品合规评估要点;深度剖析跨境数据流动、金融数据脱敏等高风险场景的合规方案与安全策略。 第五篇 数据资产智能变革。前瞻性提出“数据资产五阶智能模型”(智采·蜻灵级一智汇·蜂巢级一智算·鹰眼级一智创·猎豹级一智领·狮王级),独创“四脑协同框架”(公脑-私脑-专脑-人脑),首次提出“智融体”(CogniFusion)概念;系统讲解DeepSeek认知中枢、多智能体协同平台等AI工具在数据资产运营中的落地应用。 本书适合企业管理者、数据负责人、政府机构、金融机构及广大数字经济从业者阅读,可作为数据资产入表、运营、评估及合规工作的案头指南。
Web漏洞分析与防范实战:卷2
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·内容简介· 知道创宇核心的安全研究部门,持续在网络安全领域进行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的开源分享和推广。 本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础,结合团队多年的网络安全研究和实践经验,延续了《Web漏洞分析与防范实战:卷1》的实战性和系统性,进一步深入探讨了Web安全领域中的高危漏洞类型及其防御策略。书中以实际漏洞案例为切入点,通过四个章节详细分析了远程命令执行漏洞、代码执行漏洞、反序列化漏洞以及Web应用后门等常见且高危的漏洞类型。通过剖析真实案例中的漏洞成因、攻击路径和防御策略,使读者能够直观地理解这些漏洞的危险性和应对方法。 本书主要由四大章节构成。 第1章通过实际漏洞案例介绍远程命令执行漏洞,并介绍漏洞补丁被绕过的原因、绕过方法及防护建议。 第2章通过实际漏洞案例介绍代码执行漏洞的各种形式、成因、带来的影响及防护建议。 第3章介绍PHP、Java和.NET这三种常见语言中出现过的漏洞案例,以及各种反序列化漏洞利用技巧,同时给出了防护建议。 第4章从Web应用的后门开始,深入探究到PyPI库中的恶意库、phpStudy的后门,介绍后门代码的逻辑、相关事件所带来的影响及防护建议。 无论是初学者,还是追求进一步提升专业技能的从业人员,都能从中获得宝贵的知识和指导。
混沌工程:通过可控故障实验提升软件系统可靠性
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混沌工程是一种有意的实验实践,旨在发现系统性问题。在本书中,我们将探讨为什么、何时以及如何应用混沌工程来改善你的计算机系统。你将学习通过一系列模拟真实故障的测试来运行应用程序和基础设施。通过学习像混沌工程师一样思考,以及学习设计适当的实验来确保软件的可靠性,你将掌握混沌工程的理论与技术,并将其应用于实际的系统中。

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