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微信小游戏开发:后端篇
￥65.35
“微信小游戏发”系列图书包含《微信小游戏发：前端篇》和本书，融合了腾讯云TVP李艺多年来的一线项目研发和教学经验。本书在前端篇的基础上，继续讲解微信小游戏发后端部分的内容，主要包括本地功能发、云发实践、后端程序编写等，终让读者掌握微信小游戏全栈发的知识体系与核心技能，并完成一个精心设计的实际项目。本书随附完整的项目源码，以方便读者学习和实践。 本书共7章，主要内容如下。 第1～3章 本地功能 学习微信小游戏发，少不了要学习平台组件和口。这3章主要介绍如何利用平台组件和口实现微信小游戏发中常用的本地功能，比如读写本地缓存和本地文件、显示用户的位置信息、添加背景图片、监听并记录错误、添加排行榜和广告等。通过这3章的实践，我们将使小游戏项目的本地功能更加完善，同时一步了解微信小游戏的平台能力，为以后自学平台组件和口下基础。 第4、5章 云发 云发可以显著降低运维成本和运维复杂度，对于独立发者来说尤为适合。云发技术一直在快速演，不断有新功能、新口出现。在这两章中，我们将行基础云发（云函数、云数据库、云存储）方面的实践，了解其运行机制，这样无论以后云发技术如何推陈出新，我们都能快速掌握并运用。 第6、7章 后端 编写后端程序是重中之重。在这两章中，我们在保证技能实践的全面性的前提下，尽量将内容简化。我们将使用两种常用的后端技术Node.js和Go编写同一套口，实现相同的后端程序功能。在编写后端口程序和Web后台管理程序时，书中提供了分别基于koa2（Node.js Web框架）和Iris（Go Web框架）的快速发项目模板，即使你是初学者，也能很快门。
HTML5 Canvas核心技术:图形、动画与游戏开发
￥65.35
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。
Prometheus监控技术与实践
￥65.35
Prometheus是云监控领域的瑞士军刀，本书系统地介绍Prometheus的基本理论与应用，包含作者多年的实战经验。本书主要内容分为三部分，共14章。 *部分（1-2章）介绍监控系统的技术发展与基础原理以及Prometheus的核心组件及架构； 第二部分（3-8章）介绍Prometheus的Exporter导出器、服务发现、PromQL数据查询、告警处理、可视化Grafana、Pushgateway等； 第三部分（9-14章）介绍Prometheus与其他系统结合的综合案例，如与OpenStack、Docker、Kubernetes、日志系统等结合，*后介绍了Prometheus监控系统的生产部署和统一监控系统平台的构建。
TensorFlow自然语言处理
￥65.35
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。
微信小程序商城开发:界面设计实战
￥65.35
本书系统化介绍微信小程序商城的发原理和实战案例，内容全面、案例丰富，可帮助读者快速掌握微信小程序商城的发。主要内容分两大部分：基础知识、实战案例。基础知识包括微信小程序起步、商城发知识分析、商城发的页面基础知识、商城发的页面基础知识、商城界面UI常用组件、商城界面UI常用组件，实战案例分析包括首页、分类和产品案例、微信小程序支付、物车和下单、会员界面、公用功能。
TensorFlow深度学习实战
￥65.35
本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
JavaScript编程精解(原书第3版)
￥65.35
本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
PyTorch神经网络实战:移动端图像处理
￥65.35
本书主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构，对其在多个领域的应用行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等，对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程行了详细描述，并提供相应的源码，适合读者从0到1构建移动端智能应用。 本书适合对人工智能实际应用感兴趣的本科生、研究生、深度学习算法工程师、计算机视觉从业人员和人工智能爱好者阅读，书中介绍的各项视觉任务均含有相应的安卓平台部署案例，不仅对学生参加比赛、课程设计具有参考意义，对相关从业人员的软件架构和研发也具有启发价值。
深度探索嵌入式操作系统:从零开始设计、架构和开发
￥65.35
本书的*终目的是构建一个用于学习的嵌式操作系统内核，并工作在真正的物理机上。为了达到这一目的，本书大体上分为两部分：硬件部分和软件部分。硬件部分首先分析了我们选择的平台，以及这个平台上的组件。软件部分首先分析了操作系统内核是干什么的，其中都有些什么组件，这些个组件分别是干什么的有什么作用。然后是如何设计操作系统架构并将这些重要的组件组合在一起，以及设计时需要注意些什么。*后介绍了构建操作系统的工具。
InDesign CC实战从入门到精通:全彩版
￥65.35
InDesign是当今流行的专业排版软件，被广泛应用于平面设计、印刷出版、数字媒体等诸多领域。本书从初学者的学习需求出发，由浅深地讲解InDesignCC的功能及应用，以帮助读者充分运用软件的强大功能来扩展自己的创意空间。全书共13章，可划分为3个部分。第1部分为软件基础门，包括第1章，主要介绍InDesignCC的工作界面及操作环境设置。第2部分为软件主要功能，包括第2～12章，讲解了软件基本操作、对象的编辑与设置、文本处理、段落文本编辑、颜色和图像的管理与应用、图文排版、矢量图形和表格的创建与编辑、书籍和版面、文档的输出与印等InDesignCC的功能及实际应用。第3部分为软件应用实战，包括第13章，选取了书籍封面、地产广告、企业画册3个极具代表性的综合实例行详细解析，在一步巩固前面所学内容的基础上培养综合应用能力。
Linux内核API完全参考手册(第2版)
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本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本，对常用的内核API作了系统归纳，并编写了典型验证程序，使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括：模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
深入理解Spark:核心思想与源码分析
￥65.35
本书对Spark源代码行了全面而深的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。*集团专家鼎力推荐，*资深Java发和大数据专家撰写。本书对Spark的核心模块、部署和协作模块的实现原理与使用技巧行了深的剖析与解读。 本书分为三篇： 准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。 核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能行调优。 扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力。
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
￥65.35
本书从Metasploit的配置始介绍，然后探索Metasploit术语和Web GUI，并带你深测试流行的内容管理系统，例如Drupal、WordPress和Joomla，还将研究新型CVE并详细介绍漏洞形成的根本原因。之后，深介绍JBoss、Jenkins和Tomcat等技术平台的漏洞评估和利用。读者还将学习如何使用第三方工具对Web应用程序行模糊测试以查找逻辑安全漏洞等。
飞桨PaddlePaddle深度学习实战
￥65.35
本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐、由浅深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者展实践练习、深掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424
*B2B电商算法实战
￥65.35
这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并行实践发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse*核心的部分——MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧行了详细解读。 ?本书采用浅显易懂的语言 大量演示案例 大量示意图例的形式呈现，以求让读者在*短的时间内，以*舒服的方式，获得*核心的知识。本书的理论观来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。 ?本书在逻辑上分为三大部分： ?第1~2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特。其中，对MOLAP、ROLAP和HORAP三种架构形态的优缺行了详细解读，对ClickHouse的发展历程和架构形态行了深度剖析，目的是帮助读者从根本上了解ClickHouse为什么具有这么高的性能。 ?第3~5章从实践应用的角度出发，详细介绍了ClickHouse基础功能的使用方法和技巧，其中包括对数据库、数据表、视图、数据字典等重功能的剖析和演示。 ?第6~11章从原理的角度出发，解析了ClickHouse核心功能的运行机理。重介绍了六大类数十种表引擎的主要特与使用方法。其中对MergeTree的原理行了深度解析，对它的基础数据结构、分区索引、一级索引、二级索引、压缩数据块、数据标记等重要概念行了解读；对副本与分片的运行原理也行了详细剖析；对它的基础数据结构、分布式DDL、分布式协同的核心操作过程等行了解读。
好设计,有方法:我们在搜狐做产品体验设计
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那些激动人心、让人拍手叫好的设计，到底有没有方法可循？背后到底有没有设计理论支撑？答案是肯定的！本书将试图为大家总结和揭示那些优秀设计背后的理论和方法。 好的设计一定不能脱离产品而存在，搜狐媒体UED中心从产品经理和设计师的双重视角，从宏观到微观，从设计技巧到设计团队管理，全面、细致地总结了他们在用户体验设计方面的先思想和实操经验，得到了搜狐高层，以及滴滴、携程、迅雷、宜信、腾讯等知名企业近10位设计专家的高度评价。 全书一共13章： 第1章从用户需求、用户画像、引导设计等多个角度讲述了如何真正做到以用户为中心行设计； 第2章讲解了有源设计，重是设计语言，让读者知道好的设计有据可依； 第3~4章讲解了如何区分不同载体的设计，以及如何利用竞品来帮助我们做设计； 第5~8章深探讨了弹出层的体验、情感化、列表、轻量化等设计中的重要主题； 第9章介绍了设计如何为品牌赋能； 第10~11章总结了设计的3大原则和6个禁忌； 第12章介绍了设计师应该如何正确地理解、解构和合理地利用用户使用产品的场景，这对设计师尤为重要； 第13章介绍了如何做好设计团队的日常管理工作，以及如何处理各种疑难问题。
边缘计算:原理、技术与实践
￥65.35
随着通信和计算技术的快速发展、计算成本的不断降低，物理世界与信息世界正在发生加速融合。不仅仅是物理世界的信息被映射到网络当中，通信和计算的能力也随着嵌式技术的发展融到了世间万物。随着物联网和5G通信产业的快速兴起，越来越多的人和物始持续产生大量、多样的计算任务，“无处不在的计算”成为了各类应用共性而迫切的需求，边缘计算应运而生。 相比于云计算，边缘计算将计算资源下沉到网络边缘设备、甚至嵌到各类网络系统当中，为大至自动驾驶车联网、小到可穿戴设备提供快速、稳定、无处不在的计算服务。如果说物联网让物理世界具备了“感知”和“沟通”的能力，那么边缘计算的使命则是让世间万物具备“思考”的能力。网络边缘在形态上可以千变万化，既可以是部署在移动蜂窝网络的数据中心、亦可以是随车而载的小型服务器，甚至可以是随身携带的迷你节，以完成各类场景的计算服务，这些场景包括移动计算、自动驾驶车联网、智慧工业、智能家居、可穿戴计算等。
云安全:安全即服务
￥65.35
这是一部从安全即服务（Security as a Service）的角度讲解云安全的著作。 作者有超过15年的安全行业工作经验，超过8年的云计算行业工作经验，曾就职于IBM和绿盟科技，本书是他多年工作经验的总结。作者结合自己在云计算和安全领域的经验，详细讲解了安全即服务的五个重发展领域：云扫描、云清洗、云防护、云SIEM、云IAM。针对每个领域，从实际需求、实现原理、技术架构、常用工具等角度行了详细阐述，并且提供了多个测试用例，通过这些测试用例，读者可以很容易对云安全有清晰的理解。 全书共5章，主要内容如下。 第1章 云扫描 首先介绍了扫描的主要内容（资产扫描、漏洞扫描、网站扫描以及安全配置核查）和常用的扫描工具；然后介绍了云扫描的概念、架构以及服务提供商和产品的选择； 第2章 云清洗 首先介绍了DDoS攻的概念、形成和危害，以及DDoS攻的类型和防御手段，然后讲解了云清洗的技术原理、流量牵引方式以及服务提供商和产品的选择； 第3章云防护 首先介绍了Web应用的常见攻方式、攻场景、攻工具和防御方式，然后介绍了云WAF的功能使用、部署架构，以及服务提供商和产品的选择； 第4章 云SIEM 首先介绍了SIEM的功能模块、技术架构和产品选型，然后讲解了云SIEM的概念、部署架构、优缺，以及服务提供商和产品的选择； 第5章 云IAM 首先介绍了与IAM相关的用户、账号、身份管理、认证、授权、单登录方面的知识，然后讲解了云IAM的概念、优缺以及服务提供商和产品的选择。
RT-Thread内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
￥65.35
本书基于野火STM32全系列发板介绍RT-Thread内核实现与应用发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把RT-Thread内核写出来，从底层的汇编始讲解线程如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现、如何支持多优先级、如何实现定时器以及时间片等RT-Thread的核心知识；第二部分则讲解RT-Thread内核组件的应用以及如何使用RT-Thread行多线程编程。 本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域科技工作者的参考书,也适合相关专业学生学习参考。
智能物联网的存储器设计与实现
￥65.35
本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现，阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器，讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路；探讨了具有嵌式存储器的微控制器，用于多种互联网设备的智能控制；详述了用铁电RAM（FeRAM）、电阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技术制作神经形态存储器，用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容的存储器技术，包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
Apache Kylin权威指南(第2版)
￥65.35
Apache Kylin 是由中国人主导的Apache项目，是Hadoop大数据平台上的一个源 OLAP 引擎，将大数据的查询速度和并发性能提升百倍以上，为超大规模数据集上的交互式大数据分析了大门。本书由 Apache Kylin 核心发团队编写，系统地介绍了 Apache Kylin 安装、门、调优、可视化、运维管理、流式计算、Spark 构建、扩展发、跟主流云平台的集成，以及经典案例等各个方面，是系统学习Apache Kylin的优秀材料。 第1章和第2章是基本概念和快速门，为初学者下坚实基础。第3章和第4章介绍基本的 Cube 优化手段和增量构建。第5章展示丰富的查询口和其上的可视化能力。第6章介绍了基于 Cube Planner 的自动优化的核心算法和原理。第7章是阶的流式准实时构建，以将构建的批次间隔缩短到分钟级。第8章介绍如何使用 Spark 行 Cube 构建，以及如何调优性能。第9章通过介绍若干 Kylin 的重案例，以帮助读者理解 Kylin 的使用场景和重要价值。第10章介绍可扩展架构和二次发口，适合高级发者。第11章则介绍企业级功能、用户的认证和授权相关知识。第12章着重于问题的排查诊断、日常的运维管理，以及如何通过社区获得帮助等内容。第13章分别以AWS，微软 Azure 和阿里云为例，介绍如何在主流云平台上部署和使用 Kylin。第14章说明如何参与和贡献到源项目。*后的第15章，介绍了 Apache Kylin 的未来发展方向。
