
深入实践Kotlin元编程
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这是一本从基础知识、设计思想、技术方案、应用方法、实践技巧5个维度系统讲解Kotlin元编程,并以此大幅提升Kotlin工程师发水平、研发效率和发体验的著作。作者是Kotlin领域的资深专家和布道者,本书源于他对Kotlin编译器源码的反复研读和大量的工程实践,不仅细致讲解了反射、程序静态分析、 Java注解处理器、Kotlin符号处理器、Kotlin编译器插件、元程序的发和调试等核心元编程技术,而且详细剖析了Jetpack Compose的编译器插件和IntelliJ 插件、AtomicFU 的 JVM 字节码和JavaScript代码的生成逻辑。本书的出版破了元编程技术资料少、门槛高的行业现状。本书包含大量案例,这些案例大多来自真实的生产实践,相对成熟和完善,可以作为元编程项目的范本。同时,本书提供大量的代码,为了提升阅读体验,在注释、书写和排版等方面对代码做了精心的优化。全书的源文件均可免费下载,读者可以通过作者的网站实时与作者互动和交流。

Go程序开发实战宝典
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《Go程序发实战宝典》结合典型案例行知识讲解,内容通俗易懂、重突出、实用性强,囊括Go语言的主要功能。全书共14章,前6章主要包括基础数据类型、循环控制、函数和指针、内置容器、字符串处理等;第7章主要讲解Go语言的面向对象编程,主要包括结构体、方法、口、设计模式、反射等内容;第8~13章主要介绍服务端发经常需要处理的问题,主要包括Go语言的编写规范、错误处理、异常处理、文件读写操作、JSON编码解码、网络编程、gRPC、并发编程、数据库编程、网络安全和测试等内容。此外,本书还对一些数据类型的底层结构、并发机制、垃圾回收行了深的讲解,*后一章通过对Gin框架的介绍和使用,完成了一个基础的分布式网盘项目。 《Go程序发实战宝典》附赠了相关知识的视频讲解及案例源代码,读者可自行下载(详细方法见本书封底)。 《Go程序发实战宝典》适合所有对Go语言感兴趣的发人员阅读,即使没有Go语言基础也可以直上手使用,同时也可作为计算机相关专业师生的参考用书。

Node-RED物联网应用开发技术详解
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本书从技术角度系统讲解了Node-RED的使用方法和如何应用Node-RED发物联网应用,是Node-RED领域的标准性著作,得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。 具体地,本书包含Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法,以及解决常见需求的44个流程,几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识,能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。 本书注重使用Node-RED发物联网应用的各种技术和方法,它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发工程实践》,讲解了Node-RED的官方扩展节、自定义节、团队发等物联网应用端到端发的细节,以及数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4大工程实战案例。 这两本书都配有大量辅助资源,包括流程实例、配置文件、实例代码等,可以通过本书的配套网站(Node-RED中文站)来获取。

加速:*能软件交付之道
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本书是关于DevOps的实用指南,使用GitHub作为平台,展示了如何利用GitHub工具集的强大功能行协作、精益管理,以及实现安全快速的软件交付,从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案,读者将学习如何找到正确的度量标准,以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付,具体包括:使用GitHub Projects实现工作的可视化,使用GitHub Insights衡量正确的指标,使用GitHub Actions和Advanced Security展可靠的和经过验证的工程实践,以及迁移到基于事件的、松散耦合的软件架构。zui后,本书介绍了影响软件交付性能的因素,并指出了一些可持续改的方向。

信息流推荐算法
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本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度,阐述在资讯内容类App中,如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系,如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习,如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验,以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案,对比理论推导为主的机器学习书籍,本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

一本书讲透Java线程:原理与实践
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本书由科大讯飞高级系统架构师撰写,结合大量源码与图示,通俗易懂;自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程通信机制、同步机制、锁机制、原子计数器、线程安全容器、线程池的实现原理与应用技巧。全书共12章,分为三篇。 基础篇(第1~5章),从Linux的线程基础讲起,重从JDK、JVM、Linux多个维度讲解Java线程的设计、通信与同步机制,如内存一致性、内存屏障、多线程间数据通信、并发控制等核心知识,从而在实际发中提高程序的性能和稳定性。 阶篇(第6~9章),从CPU的架构讲起,重讲解锁算法(MCS、CLH、AQS)、Java锁机制、原子计数器、线程并发容器、线程池的设计原理与实现,以期让读者掌握Java线程的阶知识,不仅能发出高性能的程序,而且遇到问题可以举一反三,找到最佳方案。 应用篇(第10~11章),详细讲解Java线程的常见模型与使用技巧。以电商真实场景为例,从面临的挑战、基于Java多线程的实现方案与优化等角度层层递,让读者感受真实的Java线程“威力”。 最后,总结多线程编程的常见问题与使用技巧。

机器学习中的加速一阶优化算法
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本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容,以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线,涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化,以及随机优化和分布式优化。

中小银行运维架构:解密与实战
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本书为商业银行构建运维体系和掌握核心运维技术提供了指导。以一家中小型的商业银行为蓝本,讲述商业银行运维涉及的技术以及运维体系的搭建。 全书一共9章: 第1-3章抓哟讲解了商业银行运维在当下面临的挑战,以及传统银行的IT基础架构的前世和今生; 第4章详细介绍了商业银行运维的各项主要工作和技术; 第5-7章介绍了自动化运维和智能化运维,以及全路监控; 第8-9章介绍了同城双活数据中心以及下一代数据中心的架构。

机器意识:人工智能如何为机器人装上大脑
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本书涵盖许多无论是在理论还是在实践中都非常有趣的话题。书中介绍了包括控制范式、导航、软件、多机器人系统、群体机器人、社会角色中的机器人以及机器人中的人工意识。阐述了几个宽泛的主题,如人工智能理论与应用、拟人化、化身与情境、将心理学和动物行为理论扩展到机器人的理论以及未来的人工智能的新定义。

深入理解Kubernetes网络系统原理
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这是一本虚拟化网络技术学习指南,融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发,结合内核源码,以实例化的方式讲解虚拟化网络技术(包括容器网络和Kubernetes网络),覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时,对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。(1)通用网络技术,首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术,着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的,包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。(2)容器网络技术,首先介绍Linux的网络命名空间,着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。(3)Kubernetes网络插件原理,介绍Kubernetes网络插件的工作原理,之后综合全书讲述的技术,实现Kubernetes网络插件,达成优化Kubernetes网络的目的。

多智能体强化学习:基础与现代方法
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多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是机器学习中的一个领域,研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用,包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作,清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识,包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后,书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法,涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库,其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释,并通过大量示例行说明,既为初学者阐明了MARL的概念,也为专业的读者提供了高层次的见解。

ToB营销增长:B2B和SaaS市场人工作指南
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这是一部面向所有ToB从业者的营销增长标准性著作,不仅浓缩了作者在创蓝云智、明源云等知名企业10余年的ToB从业经验,而且还融合了作者为100余位市场人员提供咨询以及与200余家企业的创始人和高管深度交流后的所获、所思和所感。本书内容得到了10余位高校教授、20余位机构投资人、50余位行业专家、200余位CEO和创始人、500余位CMO和COO的高度评价。 本书将ToB从业者需要掌握的营销增长方法论,该方法论包含ToB营销增长的正确认知、营销策略、品牌营销、数字化营销、内容营销、活动营销、私域营销、营销数字化、增长型组织搭建9大主题。根据不同行业、不同阶段的企业的需求,提供了针对性的营销增长方法和建议,能帮助读者升维认知、建立体系化思维、构建完整知识架构、掌握经验证的方法论、找到疑难问题的解决方案。 为了提升这本书的实操性,全书总结了大量的工具、方法、步骤、模板、模型,比如品牌战略工具、内容营销体系规划、用户画像5步法、ToB-O6A品牌关系资产模型、内容创作模板、ToB私域营销模型等,其中很多都是整个ToB行业的经验总结,非常有价值,能确保读者看了就能懂,懂了就会用。此外,书中分析了大量来自华为、神策、创蓝云智、明源云等企业的案例。 每一章结尾都有思考和练习题,既能帮助读者检验阅读和学习的成果,又能帮助读者检阅自身企业的现状,边阅读、边思考、边事件,学以致用。

视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础,然后介绍英特尔的GPU处理器架构,着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持,以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分,首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制,下来是编程实战,并针对发者反馈较多的情况,介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。

语音优先:智能语音技术驱动的交互界面设计与语音机器人设计
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本书涵盖了语音应用程序的各个方面,不仅深浅出地讨论了对话技术和智能语音交互设计的细节,还谈到了产品的整体愿景和参与设计过程的人,充满了有用的技巧和实践,是一本语音用户界面(VUI)设计指南和实战手册。本书首先介绍有关语音、音频和对话式语音建模的基本概念,然后针对具体挑战提供详细建议,最后提供了概念工具和实践工具,帮助设计师有效地剖析设计策略,并一步强化思维方式。虽然本书面向的是专注于语音界面的对话设计师,但从事产品、研究和发工作的人也能从本书中获益。

设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连方式,然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在始时讨论需求,着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。

Google系统架构解密:构建安全可靠的系统
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作为系统架构的重中之重,安全性和可靠性是设计和维护可扩展系统的核心。在本书中,Google安全团队分享了成功设计、实现、维护系统的实践。你将了解系统的设计策略,如何在编程、测试、调试等环节中实现安全性和可靠性,以及如何应对不可预知的安全事件。全书分为五大部分,共21章,内容涉及安全性和可靠性的关系,系统的设计原则、实现原则、维护原则,还辅以丰富的案例分析。阅读本书,你不仅能学到丰富的系统架构技巧,而且能看到相关从业者在面临复杂的实际状况时如何权衡利弊,从而真正提高系统的安全性和可靠性。

1小时出片——短视频制作从入门到精通
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本书是一本讲短视频制作与剪辑全流程教程图书,全书分为4个章节,从基础的短视频制作知识到综合案例,由浅深,循序渐。第1章介绍了短视频前期创作的准备工作和工具选择,前期工作做好,才能为制作短视频时下基础。第2章讲解了短视频的理论知识和拍摄技巧。第3章讲解了短视频的剪辑技巧,覆盖了转场、声音和调色等。第4章是综合案例,从4种类型的短视频类型行讲解,介绍了从前期准备到后期剪辑的全流程。

MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
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内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写,从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面: (1)MLOps的核心概念和方法,可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理; (2)MLOps涉及的几种角色,以及这些角色之间如何协作; (3)机器学习项目的基础知识和全流程,是学习和应用MLOps的基础; (4)MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik,为读者系统讲解MLOps的技术和工具; (5)云服务供应商的端到端MLOps解决方案; (6)第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验; (7)MLOps的成熟度模型,以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分; (8)针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践,帮助他们量身定做MLOps策略; (9)MLOps的未来发展趋势,以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化,以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案,帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。

6G关键技术权威指南
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全面介绍6G的标准化和技术演,以及6G在架构、算法、协议和应用程序方面的发展前景。深探索6G中的全频谱无线技术,包括增强毫米波技术、基于太赫兹的通信和联网、可见光和光无线通信。对智能无线电网络和6G新空中口技术行了详尽的讨论,包括智能反射面、蜂窝大规模MIMO、无蜂窝大规模MIMO、自适应和非正交多址技术。

响应式编程实战:构建弹性、可伸缩、事件驱动的分布式系统
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本书展示了如何利用事件驱动和响应式原理来构建健壮的分布式系统,减少延迟并提高吞吐量——特别是在微服务和无服务器应用程序中。本书分为四部分:第一部分介绍响应式的背景、环境和内容;第二部分深讲解响应式,涵盖分布式系统的弊端、响应式系统和响应式编程;第三部分阐述如何使用Quarkus构建响应式应用程序,涵盖响应式引擎、响应式编程库SmallRye Mutiny、HTTP以及响应式数据访问的相关知识;第四部分介绍基于Quarkus构建响应式系统的技术实践。通过本书,你将学习Quarkus的基础知识,在云平台中创建真正的Kubernetes原生应用程序。

性能之道:分布式系统全栈性能优化
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这是一本从、线、面、体4个维度深度解读分布式系统性能优化方法的专业工具书,更是一套全栈性能优化解决方案。其中,“”指的是代码中的单个语句或函数,“线”指的是代码中的执行路径,“面”则上升到模块、子系统级别,“体”则指的是整个系统。4个维度对应4个不同的优化层次,只有这4个维度配合,才可以真正实现分布式系统的整体性优化。 全书融合了5位长期(最长有近30年工作经验)从事软件发及优化工作的一线专家的实践经验和深刻理解,不仅从理论层面深解读了性能优化的本质,还从软件发整体流程的角度构建性能优化体系和评估策略。全书本着“没有jue对的好设计,只有适合的设计”的理念展介绍,不仅提供可落地的技巧,还直指本质,让读者知其然并知其所以然,从而设计出适合自己的性能优化方案。 本书共分为17章。 第1~4章 主要介绍作者对性能优化的理解以及性能优化体系及评测方法,这部分的目的是帮读者形成性能优化方法论,其中包括架构的本质、性能优化的本质、性能优化策略、性能优化4个维度、影响性能的因素、性能测试工具、性能测试方法和流程等重内容。 第5~9章 对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库这5个性能约束特行深度剖析,并给出具体的优化方法与策略。 第10章和第11章分别对缓存系统、消息队列在性能优化中的应用行解读,这两个是实现高性能的途径,也是研发人员必须掌握的技巧。 第12~15章通过对智能音箱、网上商城、营销红包、交易系统4个典型案例性能设计与优化的全面解读,帮读者学以致用,并更深刻理解性能优化的原理。 第16章和第17章分别介绍全路观测或压测的具体实现方法与应用场景,以及云原生技术对性能的影响。