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分布式实时处理系统:原理、架构与实现
￥65.35
多位大数据专家联袂推荐，Autodesk资深系统研发工程师撰写，参透大规模分布式实时处理系统。抽丝剥茧，从概念、原理到分布式实时计算框架实现，兼顾理论与实践，带领读者逐步实现一个高性能、基于C 11的分布式实时处理系统Hurricane。 第1～5章，分布式实时处理基石。 这部分涵盖分布式系统原理与特性，分布式系统通信基础与高层抽象，C 11的高性能编程基础与阶（内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理、线 程模型等），以及Hadoop与Storm基本模型和可靠消息处理的基本思想。同时结合所讲知识带领读者发公告牌服务、留言板系统等，加深理解。 第6～11章，动手时间！ 这部分是本书重，带领大家实现一个基于C 11的高性能分布式实时处理框架，对读者日后的框架理解、发与定制能力大有裨益。涵盖实时处理系统的总 体架构设计，实时处理系统中各口、服务组件、管理服务组件、可靠消息处理方案，以及底层数据传输层及高性能网络库Meshy（实现可靠的TCP/IP传 输和消息队列，提供底层网络传输基础）的设计与实现。 第12～14章，高级技能get！ 这部分介绍一些实用的高级技能。涵盖事务性拓扑实现方案，多语言口与优化方案，以及高级抽象元语、DRPC的*佳实践。 第15～17章，用起来！ 这部分给出了框架的应用案例，一步加强读者实践技能。涵盖基于Hurricane发的日志流处理实例、频繁二项集挖掘系统，以及在AWS和阿里云上部署Hurricane。
零基础学算法(第4版)
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本书从日常生活中常见的实例手，引领读者算法和数据结构的抽象世界。由于数据结构、算法的知识比较抽象，使许多读者望而却步。本书在编写过程中，尽量使用读者容易理解的、简单的语言来描述算法和数据结构，对于一些复杂的内容，采用图文并茂的方式介绍其原理，使读者能很快理解相关知识。第1~5章介绍了常用算法和数据结构的相应代码，第6~8章介绍了使用数据结构和算法解决一些经典问题的程序，第9章介绍了信息学奥赛部分试题的解题代码，第10章给出了与算法和数据结构相关的常见面试题。书中的所有程序都是在Dev-C++发环境中编写而成的，本书附录简单介绍了该发环境的使用。
C语言编程魔法书:基于C11标准
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阅读建议：本书从基础到高级，全面而深，不同层次的读者可选择适合自己的章节阅读，参见前言“如何阅读本书”模块。 预备知识篇（第1～3章），为初级读者提供计算机理论知识和相关概念，如编程模式、主流源编译器，以及搭建C编程环境的方法。 基础语法篇（第4～11章），学习C语言的基石——基本语法与使用讲解，涵盖基本元素、基本数据类型、用户自定义类型、数组和指针（难）、控制流语句、函数。 高级语法篇（第12～16），讲述了C11编程的一些高级特性，阶之用。涵盖： 目前所支持的所有预处理器特性； 编译上下文作用域、名字空间、连属性； C11标准支持的类型限定符的标准用法与注意事项； 深刻解读C语言语法体系的核心——类型系统； C11标准中表达式及其计算优先级，以及“左值”； 主流编译器所采用的函数调用约定； 主流C语言编译工具构建静态库/动态库的方法与实践。 语法扩展篇（第17～19章）讲述了GCC与Clang编译器对C语言的扩展，以及C语言的设计理念、未来C语言新添与排除特性。需要对底层交互与发深了解的读者大有裨益。 项目实践篇（第20～21章），UTF-8与UTF-16编码程序编写，基于控制台的计算器程序。精巧而知识全面。
Android App开发入门:使用Android Studio 2.X开发环境(第2版)
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本书从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富的实例，详细介绍使用AndroidStudio2.X发环境发Android应用程序应该掌握的各种技术。全书共分16章，内容包括：使用AndroidStudio发AndroidApp，Android程序设计基础讲座，应用程序界面设计，事件处理，用户界面的基本组件，高级UI组件，即时消息与对话框，用Intent启动程序中的其他Activity，用Intent启动手机内的各种程序，拍照与显示照片，播放音乐与视频，用传感器制作水平仪与体感控制，WebView与SharedPreferences，GPS定位、地图与菜单，SQLite数据库，Android互动设计等。书中所有知识都结合具体实例行介绍，以使读者轻松领会Android应用程序发的精髓，快速提高发技能。
注册电气工程师(发输变电)执业资格考试历年真题解析
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《注册电气工程师（发输变电）执业资格考试历年真题解析》是注册电气工程师（发输变电）执业资格考试的参考书，汇编了2008—2014年共7年的注册电气工程师（发输变电）执业资格考试的真题及解析，包含了较为完整的专业知识及案例分析题。 《注册电气工程师（发输变电）执业资格考试历年真题解析》专业知识题的答案部分将各个重要论坛及考试网站的真题答案行了系统的分析和总结，并完全依据相关手册及规范中的描述行讲解，同时配有详细的规范条文说明，表述严谨、科学权威。本书的案例分析题配有详细的计算过程，特别是答案后面的评对题目行了深度的分析和延伸，总结、归纳了关于此种类型题目的解答和注意事项，对于有争议的题目，列出了关于争议之处的不同解答方法，供考生参考。 本书更适合相关专业考生在考前冲刺阶段复习使用。“真题与答案分”的设置既符合学生自测要求，也符合将终知识统一归纳的要求。通过“真题”“答案”“评”的设置，可使考生依据不同要求掌握相应的知识要，避免了简单堆砌知识的弊病。 ?
云计算安全:关键技术、原理及应用
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《云计算安全：关键技术、原理及应用》采取理论与应用相结合的方式，对云计算相关的主要技术、常见信息安全风险和威胁、云计算安全关键技术以及云计算的安全运维与服务等内容行了系统阐述，对云计算安全相关的国内外法律法规和标准做了深解读。通过本书的学习读者可以了解云计算安全领域相关的技术和方法，以及云安全工程师认证考试的全部知识。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》共8章，主要内容包括云计算基础知识、云安全模型与风险分析、云平台和基础设施安全、云数据安全、云应用安全、云安全运维、云安全服务和云安全治理。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》是对编者多年的理论研究、实践经验的系统总结和归纳，同时也参考了国内外*新的理论研究成果和当前主流厂商相关的产品与解决方案。 《云计算安全：关键技术、原理及应用》可作为信息安全咨询服务、测评认证、安全建设、安全管理等领域从业人员的技术读本和工具书，还可作为高等院校信息安全相关专业本科生和研究生云计算相关课程的教学参考书。
深入分析GCC
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本书结合GCC4.4.0源代码，围绕GCC编译过程，详细介绍了GCC的设计框架和实现过程，包括从源代码到AST、从AST到GIMPLE、从GIMPLE到RTL，以及从RTL到终的目标机器代码的详细过程，涉及各个阶段中间表示的详细分析、生成过程，使读者在了解编译原理的基础上一步掌握其实现的总体流程和实现细节，让更多的读者对编译技术不再只是停留在理论层面，而是学会如何实现一个编译系统实例。
OpenStack高可用集群(上册):原理与架构
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本书是一本理论与实战结合，并全面讲解OpenStack相关技术知识的书籍。书中首先介绍了与OpenStack相关的基础架构软件，同时深讲解和分析了OpenStack三大核心组件——计算(Nova)、存储(Cinder/Ceph)和网络(Neutron)的架构原理及使用方式。在具备完善的理论知识后，本书又从实战角度讲解了如何对OpenStack的基础架构软件和核心组件项目行高可用集群部署，并在成功部署OpenStack高可用集群后，介绍了如何在实际应用中对OpenStack高可用集群行运维分析与故障解决。
微信公众平台开发:从零基础到ThinkPHP5高性能框架实践
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微信是时下热门的社交通信平台，它已经全面融我们的生活，正如它的口号所说，微信是一种生活方式。本书介绍微信及微信公众平台上的发，涵盖了包括微信支付在内的所有口的技术讲解，以各类应用发为实例，将前沿的技术融微信发中。
数码摄影构图·光影·色彩
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要创作出完美的摄影作品，摄影理念是重要的因素。从眼前的拍摄场景中提炼出构图、光影与色彩的要，并行综合抽象，终形成作品，是一名摄影师应具有的基本的素质，也是拍摄出完美照片重要的环节。 郑志强，骆军等编著的这本《数码摄影构图·光影·色彩》分为三篇。篇为构图，介绍构图基础、构图法则、具体的构图形式等知识；第二篇为光与影，介绍光的基本概念、测光与曝光、各时段的光线特性、光影的艺术、闪光灯的效果等知识；第三篇为色彩，介绍色彩基础、摄影配色、摄影中影响色彩的因素、色彩的综合运用等知识。 《数码摄影构图·光影·色彩》涉及的知识面广泛，从摄影基础知识到创作阶均有详细讲解，适合摄影爱好者、摄影新手、职业摄影师等各层面的读者阅读。
Oracle RAC核心技术详解
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本书共包含13章，**部分：第1章~第9章，包含了对集群管理软件的详细介绍，读者可以在这部分找到关于11gGI和10gCRS核心技术的详细介绍，以及集群的核心组件CSS、CRS和11gR2新增的OHAS组件与守护程，同时还讲解了诊断集群问题常用的诊断工具。*后，由于从11gR2版本始ASM已经变成了集群管理软件的一个组件，作者在这部分内容中还介绍了和集群、数据库相关的ASM知识。第二部分：第10章~第13章，包含了RAC数据库的核心技术——内存融合，作者用大量的篇幅介绍内存融合技术的核心组件以及工作原理，并且还对RAC相关的性能调优知识行了的介绍。*后，作者还讲解了RAC中的连管理和工作负载管理知识。
信息安全测评实战指南
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本书系统地讲述了信息安全测评相关的理论基础、测试评估工具，重讲述了风险评估、网络安全等级保护、商用密码应用与安全性评估、渗透测试的相关技术、基本要求和作业方法。全书共5章，包括信息安全测评概述、信息安全测评基础、信息安全测评工具、信息安全测评方法、信息安全测评实战案例。本书旨在帮助读者在具备一定的信息安全理论的基础上，通过“测评工具+技术+作业方法”的知识结构，系统地掌握信息安全测评的知识体系、测评方法、工具和技能，提高从业人员的信息安全测试评估能力和业务水平，使读者能有效地实施信息系统工程项目的安全测评工作。 本书可作为信息系统工程的测试评估单位、安全服务单位、建设单位、监理单位和政府各级建设主管部门有关人员，以及高校信息安全、测试评估类专业学生的参考书。
SRE原理与实践:构建高可靠性互联网应用
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这是一本从架构、发、测试、运维全流程讲解如何行软件可靠性工程建设的著作，它将帮助读者构建针对软件可靠性工程的完整的知识体系、工程体系和理论体系。 本书作者是虎牙科技的SRE架构师，他基于20余年的架构、研发和运维经验，用4年时间反复磨，代表中国的工程师总结了中国互联网企业的SRE方法和经验。本书得到了中国SRE奠基人、虎牙科技CEO以及华为、腾讯、阿里、B站、亚马逊等企业的10余位技术专家高度评价并一致推荐。 本书参考传统可靠性工程及软件可靠性工程体系，把传统可靠性工程中的“六性”（可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性、环境适应性）转化为互联网软件可靠性工程的6种能力（可靠性设计能力、观测能力、修复能力、保障能力、反脆弱能力、管理能力）。每一项能力都包括：互联网SRE体系中的概念、能力的设计、能力建设的原则与方法、能力的度量与改，以及相应的实践案例。通过这6种能力把可靠性相关的工作组织起来，6种能力对应6个工作方向，不仅清晰地描绘出互联网软件可靠性工程体系的全貌，而且详细阐述了每一种能力的获得方法。 本书基于传统可靠性和软件可靠性的研究成果，借鉴和应用它们的成熟理论和工程方法，结合互联网软件的实际情况并加以融合和改，提出了一套符合互联网时代的软件可靠性工程方法。 此外，本书还介绍了可靠性管理能力，对互联网软件发团队、运维团队的技术领导者以及希望转型为可靠性工程师的传统运维人员、发人员应该都有一定参考价值。
中台战略:中台建设与数字商业
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中台究竟该如何架构与设计？ 中台建设有没有普适的方法论？ 现有应用如何才能顺利向中台迁移？ 中台要成功必须具备哪些要素？ 中台成熟度究竟如何评估？ 中台如何全面为数字营销赋能？ 中台如何在企业的数字化转型中发挥关键作用？ 这些问题都能在本书中找到答案！ 这是一本全面讲解企业如何建设各类中台，并利用中台以数字营销为突破口，终实现数字化转型和商业创新的著作。 云徙科技是国内中台系统和数字商业云领域领先的服务提供商，在中台领域有雄厚的技术实力，也积累了丰富的行业经验，已经成功通过中台系统和数字商业云服务帮助良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、长安福特、长安汽车等40家国内外行业龙头企业实现了数字化转型。 全书一共12章，逻辑上分为三个部分： 部分（第1-2章） 从宏观上交代了所有企业都面临数字化转型的大时代背景，并指出中台是企业数字化转型的关键驱动力，数字营销是企业数字化转型的3个重领域之一。 第二部分（第3-7章） 从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。 第三部分（第8-12章） 从数字化转型和商业创新的角度讲解了中台为数字化营销赋能的底层商业逻辑、技术架构和实施路径，用3个真实的综合案例展示了实践的完整过程。
电脑软硬件维修从入门到精通(第2版)
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本书通过对电脑软硬件故障诊断修复方法的总结和大量经典案例的分析，旨在使读者掌握电脑故障的维修方法。 本书内容包括：多核电脑维护与调试、系统和网络故障诊断维修、电脑硬件故障诊断与维修、电脑周边设备故障维修、电脑芯片级故障与修复、数据恢复与加密技术。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
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本书是HTML5 Canvas领域的标杆之作，也是迄今为止该领域内容*为*和深入的著作之一，是公认的权威经典、Amazon五星级超级畅销书、资深技术专家David Geary*新力作。它不仅*讲解了canvas元素的API，以及如何利用Canvas进行图形绘制、动画制作、物理效果模拟、碰撞检测、游戏开发、移动应用开发，还包含大量实例，可操作性极强。
视觉设计法则:你不可不知的95个原则
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本书面向广大设计师、插画家、摄影师、艺术家以及因职业或个人目的而进行艺术创作的人。书中提供了丰富且广泛适用于美学、风格、色彩、文字编排及印刷等多个领域的设计准则。此外，重要的一点是，本书从主题到画面视觉，剖析了那些令人着迷的构图、插图与照片创作背后所体现的概念与巧思。
深入理解XGBoost:*机器学习算法与进阶
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本书以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 ?第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 ?第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。 ?第5～7章是本书的重，从理论推导与源码层面深剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。 ?第8～9章为阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难，而帮助读者更好地解决实际问题。 ?第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以拓眼界，拓展思路。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
Three.js开发指南:基于WebGL和HTML5在网页上渲染3D图形和动画(原书第3版)
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本书将介绍如何直在浏览器中创建漂亮的3D场景和动画，并且充分发挥WebGL和现代浏览器的潜能。首先介绍基本概念和基础组件，然后通过逐渐扩展示例代码逐步深讲解更多高级技术。在本书中读者将学到如何从外部加载3D模型和具有真实效果的材质纹理、学习使用Three.js提供的摄像机组件来实现在3D场景中飞行和走动、如何将HTML5视频和画布作为材质贴在3D模型表面。此外还将学习变形动画和骨骼动画，甚至还会涉及在场景中使用物理模拟的方法，例如重力、碰撞检测等等。
Julia语言程序设计
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本书系统地介绍Julia编程语言的基本概念、各种功能、编程要，包含大量示例代码以及编程技巧。全书共16章。第1~2章介绍Julia语言的基本特、基础概念。第3~4章介绍Julia语言的数值系统、各种运算符使用规则。第5~6章介绍类型系统，以及经典的判断、循环逻辑。第7~8章介绍函数与方法，以及Julia的核心优势——多维数组。第9~11章介绍字符串与日期处理方法以及元编程。第12章介绍与I/O相关的内容，包括流、文件操作、网络通信及序列化等。第13章介绍Julia代码的组织方式，包括模块、文件以及包。第14章介绍Julia原生提供的并行计算特性，是Julia颇具魅力的内容之一。第15章介绍Julia与C/C++、Python行混合编程的基本方法。第16章总结了Julia编程方面的经验以及优化建议。本书内容丰富，讲解细腻，适合于所有软件发人员，以及高等院校相关专业师生。
