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云原生应用构建:基于OpenShift
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这是一部从发和运维两种视角讲解如何基于OpenShift构建云原生应用的著作。三位作者分别来自红帽和微软公司，都是OpenShift和云原生领域的布道者和领军人物，经验非常丰富。 全书一共14章，秉承全栈理念讲解了构建云原生应用需要掌握的云原生技术、OpenShift技术以及源分布式中间件技术。 *部分：云原生篇（第1～11章） 首先，讲解了云原生和与之相关的分布式源中间件的技术，如基于云原生的Java实现等；其次，讲解了云原生构建的6大步骤及其相关的技术和方法，如发展DevOps文化、构建分布式缓存等；*后，讲解了人工智能在容器云上的实践。 第二部分：OpenShift篇（第12～14章） 详细讲解了OpenShift 集群的规划、管理、离线安装与部署，以及OpenShift 在公有云上的*实践。
零基础学JavaScript
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本书由浅深、循序渐地介绍了JavaScript的语法、各对象的方法和属性的使用方法。全书由三篇组成：第壹篇为基础篇，介绍了JavaScript的数据类型、常量、变量、表达式、运算符、语句、函数、对象和数组；第二篇为实用篇，介绍了JavaScript的对象层次与事件、窗口对象、屏幕对象、浏览器对象、历史对象、地址对象和文档对象等；第三篇为Ajax篇，介绍了Ajax的使用方法以及相关技术，还有一些流行的Ajax框架，如JQuery等。 本书适用于掌握了HTML语言、想一步学习如何制作动态网页的门者，也适用于有一定JavaScript基础的想一步提高的网页发者。
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。
互联网安全建设从0到1
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本书详细介绍互联网安全建设的方法、工具、实践，包含互联网整体防御功能的建设，涉及网络安全的方方面面，主要内容包括：主机安全、网络安全、发安全、运维安全、内网安全、日志分析、安全平台、安全监控、应急响应、业务安全、风控体系建设、数据与隐私安全、安全体系建设等。
Prometheus监控技术与实践
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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。
OpenShift云原生架构:原理与实践
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这是一本匠心之作，它将带领你深了解OpenShift和如何基于OpenShift构建云原生应用，以及如何通过以OpenShift为代表的PaaS平台实现数字化转型。 本书的三位作者都是云计算和OpenShift领域的一线资深专家和布道者，本书以他们多年来在云计算和企业数字化转型领域的实战经验为背景，深剖析了OpenShift的架构设计、实现原理，以及集群的部署和运维；深度讲解基于OpenShift的云原生架构，以及如何以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台。 全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理行了深剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。
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。
ROS机器人开发实践
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本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特和使用方法，剖析ROS的发展方向。
Photoshop CC 2017从入门到精通(全彩版)
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功能强大、界面友好的Photoshop如今已是数字媒体艺术行业从业人员不可或缺的工具之一。本书即针对广大Photoshop用户的学习需求和认知盲区，对Photoshop的知识和操作行了精心梳理与总结。全书共18章，可分为3个部分。第1部分介绍PhotoshopCC2017的工作界面和主要功能、图像处理的基本操作等内容。第2部分讲解Photoshop的核心功能与命令，包括图层、选区、图像修复与润饰、绘画、路径、文字、蒙版、通道、滤镜和CameraRaw等。第3部分介绍Photoshop的高级图像处理技术，包括3D成像技术，Web、视频和动画，色彩管理，存储、导出和印，动作和任务自动化等。每一章都从基本的Photoshop功能和操作介绍始，穿插以大量技巧和应用，介绍衍生操作、扩展知识和高效技法，并在末尾通过案例的实际运用巩固本章所学知识。本书既适合初学者行Photoshop的门学习，也适合需要提高图像处理水平的相关从业人员、图像处理爱好者使用，还可作为培训机构、大中专院校相关专业的教学辅导用书。
区块链核心技术与应用
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全书分为三篇。核心技术篇（第1-6章）：介绍区块的沿革、社会价值，以及核心技术，包括架构、共识算法、加密算法、P2P网络等。实战篇（第7-9章）：介绍区块主流平台的架构、原理与基本应用。阶篇（第10-12章）：介绍富有特色和潜力的区块平台、常见的问题以及区块的测评细节。
微信小程序商城开发:界面设计实战
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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。
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。
深入以太坊智能合约开发
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这是一部能指导读者从门到阶的以太坊智能合约发指南。HiBlock区块技术社区官方出品，4位区块技术专家联合撰写。 从发工具与生态、编程语言（Solidity）、编写方法、实践、以太坊虚拟机、合约安全、软件工程等维度全景呈现以太坊智能合约发的各个方面。更重要的是，以实战为导向，包含若干个翔实、完整的DApp案例讲解。 全书共12章，分为4个部分： 准备篇（第1～2章） 介绍了以太坊的常识、基础交互和发工具套件。 基础篇（第3～6章） 详细讲解了智能合约发语言 Solidity 的所有语法和编写合约的基本方法，同时也介绍了编译器和 Solidity 集成发工具的使用。 阶篇（第7～10章） 首先详细讲解了以太坊协议的细节和以太坊虚拟机的实现原理和架构设计；然后讲解了用于以太坊虚拟机函数调用的应用二制编码的细节，以及公共基础合约库 openzeppelin-solidity 的源码实现；*后为智能合约的安全发提供了经验性的指导，有极高的参考价值。 实战篇（第11～12章） 结合若干 DApp 实例讲解了如何基于智能合约来构造可用的去中性化应用程序。这部分内容可以帮助发者快速上手构建基于以太坊的新一代互联网应用程序。 本书的附录中还包含了对以太坊协议中涉及的部分基础算法、以太坊虚拟机的费用设计和指令设计、 Solidity 内联汇编等的简单介绍。
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。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
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本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
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本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
架构启示录
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本书研究传统的建筑工作与数字产品的架构工作之间有着怎样的联系，探讨了Christopher Alexander、Richard Saul Wurman、Cedric Price 与Nicholas Negroponte 4 位建筑师的工作。 作者总是先讨论他们在各自的工作中所用的技术范式，例如，他们所依循或提出的究竟是控制论领域之中的工作方法，还是人工智能或计算机程序与界面领域之中的工作方法。 然后，探寻这几位建筑师怎样影响数字化的世界，例如怎样影响 1980 年代末至今的编程语言、信息架构，以及当前其他一些数字产品的设计工作。 为此，我们要思考，这些工作与建筑有什么相通之处？这几位建筑师怎样运用计算机等技术来做试验，从而拓宽其工作领域？计算机、控制论以及人工智能方面的研究者与工程人员，能够通过这些建筑师与他们处理过的建筑问题，获得哪些启发？传统的建筑知识，对新兴的数字产品来说，有着什么样的意义？
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。
TensorFlow深度学习实战
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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。
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。
PHP 7底层设计与源码实现
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滴滴出行专家联合撰写，多位PHP领域大咖推荐，全面吃透PHP底层设计不二之选，全面讲解PHP内核架构、核心构成与内存管理、词法与句法解析、Zend 虚拟机、函数及关键扩展等设计细节与源码实现。 本书逻辑上分为四部分，共计14章内容。 ?第１～2章解读PHP 7的新特性、源码的整体框架（各目录的源码和功能）。 ?第3～6章详细介绍PHP 7的变量实现，涵盖基本变量zval的结构、字符串zend_string的实现、核心结构HashTable（即数组）实现，以及类与对象的实现。 ?第7～11章剖析PHP 7核心的实现，重是PHP 7的生命周期，涵盖生命周期的模块初始化阶段中配置文件的解析，内存管理原理与实现，词法和语法分析的实现，核心Zend虚拟机的实现。 ?第12～14章介绍PHP 7中基本语法、函数、扩展的实现。 ?其中，第3章、第4章、第5章和第14章为本书的重章节。
