保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作,是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合,从认知到方法,从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术,为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略,形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论,在大量实践中被证明行之有效。 本书内容,逻辑上分为三个部分: (1)保险数字化转型认知(第1~3章) 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇,详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标,以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑,从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 (2)业务转型路径与策略(第4~9章) 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略,包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等,能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 (3)技术转型思路和方法(第10~15章) 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法,首先分析了技术转型的要求和逻辑,从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划;然后根据技术架构总体规划,分5个领域介绍实施的思路和方法,包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外,本书还融了企业架构思想,将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型,重是理论体系的构建和实施方法的总结,并没有过多地罗列技术细节,即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验,全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践;然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分;最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外,本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
现场总线及其应用技术 第3版
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本书从科研、教学和工程应用出发,理论联系实际,全面、系统地介绍了现场总线技术、工业以太网技术及其应用系统设计,力求所讲内容具有较强的可移植性、先性、系统性、应用性、资料放性,起到举一反三的作用。 全书共分9章,主要内容包括:现场总线与工业以太网概述、CAN现场总线与应用系统设计、CAN FD现场总线与应用系统设计、PROFIBUS-DP现场总线、基金会现场总线、CC-Link现场总线与发应用、DeviceNet现场总线、工业以太网,以及基于现场总线与工业以太网的新型DCS的设计。全书内容丰富,体系先,结构合理,理论与实践相结合,尤其注重工程应用技术。 本书是在作者教学与科研实践经验的基础上,结合现场总线技术30多年的发展历程编写而成的,书中详细地介绍了作者在现场总线与工业以太网应用领域的最新科研成果,给出了大量的应用设计实例。 本书适合从事现场总线与工业以太网控制系统设计的工程技术人员作为参考书,同时也可作为高等院校各类自动化、机器人、自动检测、机电一体化、人工智能、电子与电气工程、计算机应用、信息工程等专业的本科及研究生教材。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
互联网启示录:互联网如何改变世界
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这是一本由我国互联网建设和管理的参与者倾力造的富有深度的互联网科普书。无论你是普通百姓还是教育、科研、通信、社会学方面的从业者,都能通过本书对互联网有一个新的认识。本书凝聚了作者几十年来在互联网建设中的所历所见和思想精华。第1章分别从老百姓、电信人和计算机专家的视角对“什么是互联网”行解读,提出互联网的本质规律是“无穷多和无穷少”,互联网的特征是“放”,核心精神是“放共享,合作共赢”等观。第2~4章首先介绍了四代互联网(阿帕网、万维网、搜索引擎与社交网络、移动互联网)的代际更迭;然后,用通俗的语言,以IPv4和IPv6协议为基础,介绍了互联网标志性技术,科普了物联网、大数据、区块、云计算、人工智能等技术的最新发展;最后,分析了如日中天的元宇宙的概念,对元宇宙时代的教育形态行了畅想。第5章和第6章梳理了网络安全治理的逻辑,提出造网络虚拟“公检法”、设高校“第一课”、关注个人隐私保护、重视网络舆论监督等若干建议;分析了互联网面临的国际形势,并提出要警惕互联网领域的霸权行为;提出我国互联网治理要注意理性、强化法制、加强基建和重视文化。第7章阐述了互联网对人类文明发展的影响。分析了互联网对社会方方面面的促作用,提出“信息素养的提高尤为重要”的观;重介绍了互联网如何促教育发展和推动学术交流升级;并提出互联网发展的“五阶段模型”,得出“互联网将启人类文明发展的新航程”的结论。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作,是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典,从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用,是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值,并结合大量的代码案例分析,深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理,同时也讲述了可能引的安全风险,帮助读者从零基础快速了解eBPF技术,始eBPF安全编程。 通过阅读本书,你将了解: ?云原生安全面临的主要挑战,发展现状和理论基础; ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用; ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理; ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理; ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息; ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段; ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线,深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者(2005年正式App发领域)。曾在百度负责多个App的技术架构构建,全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华,是一本真正的干货集。 基础篇(第1~3章),从作者百度讲起,带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例,以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知,包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容,为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇(第4~12章), 围绕搜索全流程业务展,包括搜索客户端中并行化响应输的实现,以及可扩展网页(即功能插件化)、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇,读者可更深理解搜索App的业务流程,掌握技术架构的工作原理,并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇(第13章),从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成,目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述,涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面,难度适中,适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型,以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术,之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践(第4~10章)详细讲解大模型插件应用发、RAG实践,以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
数字化运维创新与实践
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本书基于数字化运维的背景、概念和内涵,全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发,本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架,包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等,同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例,介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具,为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说,是一本优秀的参考书。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统,从零始,带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章,主要包括以下4个方面: 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式,以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法,构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控,包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境,根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准,结合实操,探讨如何实现App合规。 总之,通过学习本书,读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术,还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心,首先带领读者从x86的基础知识始,学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言;然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程;着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解,所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识;最后从防御的角度向读者介绍相关技术,使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心,探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理,不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要,还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作,也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验,兼具方法性和实用性。 具体地,本书主要讲解了如下内容: (1)小微信贷的定义、特征和主要模式; (2)小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范; (3)小微信贷的产品设计与运营; (4)基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营; (5)管理小微信贷产品常用的基础设施,包括智能风控系统、数据与变量等; (6)小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用; (7)小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等;
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题,分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且,通过一个系统性的项目案例,讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码,更提供配套的视频教程。对于每个主题,书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解,使读者递式学习。总的来说,本书具有以下4大优势。- 项目驱动:从零构建微服务案例项目,基于技术组件持续重构和演。- 专项组件:提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能:面向日常微服务系统发需求,提供即插即用的代码模板。- 视频演示:提供项目代码的完整视频讲解,手把手演示框架功能特性。

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