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实战Drools规则引擎
￥65.35
这是一部由浅深、从理论到实践、以实战方式讲解源规则引擎Drools的原理、模型、使用方式、适用场景和案例实现的著作，得到了国内外众多知名企业专家的一致好评。 本书的作者都就职于红帽软件，长期深耕源中间件技术，具有深厚的产品知识及项目经验，曾多次参与企业的IT系统建设和业务规则实现，为业务规则系统的建设者和使用者答疑解惑。本书正是对作者多年实战经验的总结，对国内外企业的规则系统建设具有很高的参考价值。 全书共14章，按照难易程度，可分为初级、中级和高级三个层次。 初级（第1~4章） 首先，总体介绍Drools的构成、多种使用方式、核心概念；其次，以Hello Drools为例让读者切身体验*简单规则的编写过程，通过对示例工程的解读，让读者理解Drools规则语言的基本语法与模式匹配；再次，对Drools规则语言的方方面面行详细讲解；*后，深讲解Drools规则引擎的核心概念。 中级（第5~11章） 通过详尽的步骤分别讲解Drools基于主机、容器和云模式的环境搭建，介绍如何基于已搭建的环境行规则的发、测试与发布，并通过实战让读者掌握多种规则编写方式：向导式规则、规则模板、领域专用语言、规则表、规则流。 高级（第12~14章） 有针对性地讲解Drools在流模式下的复杂事件处理原理、基于决策模型和表示法的规则编写及Drools对机器学习的支持和使用，以帮助读者拓宽思路，将Drools应用到更广阔的领域。
零基础学Java(第5版)
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Java是使用面很广的面向对象的发语言。本书站在零基础学习的角度，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，帮助初学者尽快掌握Java语言程序设计的核心知识而少走弯路。 本书一共分为四篇，共24章，循序渐地讲述了Java语言的语法规则，以及Eclipse和MyEclipse发环境的使用，从基本概念到具体实践、从门知识到高阶主题、从语法语义到数据结构和算法都行了详细的阐述，内容主要包括运算符、表达式、分支语句、循环语句、函数、数组、字符串、类、对象、包、继承、多态、封装、枚举、反射、标注、泛型、类加载器、动态代理、多线程、文件的操作和访问、数据的操作、数据的存储、Java数据结构、XML文件的创建和解析、数据库的连、网络编程和界面的设计等知识。书中的所有知识都结合具体实例行介绍，涉及的程序代码都给出了详细的注释，有助于读者轻松领会程序发的精髓，快速提高发技能。
Unity虚拟现实开发实战(原书第2版)
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本书通过基于项目的实践方式，详细讲解如何使用Unity 3D游戏引擎行虚拟现实发。通过一系列实践项目，循序渐地阐释Unity虚拟现实项目发的基本原则和技巧。不仅提供详细的步骤介绍，还会讨论其中涵盖的更广泛的背景和应用场景。 首先，你将学习如何使用Unity来发可以用Oculus Rift、Google Daydream、HTC Vive等设备行体验的VR应用程序。 然后，你将学习如何从第三人称和*人称的视角融虚拟世界。 另外，你将探索一些对于VR来说重要且可能独一无二的技术关注。 读完本书后，你将能够用Unity发丰富的交互式虚拟现实体验程序。 本书通过具体示例由浅深逐步引导你了解并深虚拟现实技术，在第1版的基础上，更新了使用的Unity版本，并对各个章节和项目做了大量的修改，使得本书更加具体并易于阅读。无论是初触编程并想学习虚拟现实技术的新手，还是具有丰富编程经验，想要虚拟现实领域的程序员，本书都很适合你。
微信小游戏开发:后端篇
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“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。
Istio服务网格技术解析与实践
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本书系统介绍服务网格技术与Istio的发实战。全书分为三大篇，共12章。初级篇包括第1~3章，首先介绍Istio和服务网格的基本概念，并快速搭建Istio环境，部署*个应用程序；然后介绍Istio的整体架构。中级篇包括第4~8章，介绍Istio在东西向、南北向流量方面的路由控制能力，包括流量路由规则、流量镜像等，以及流量治理方面的高级能力，包括流量策略、负载均衡等；还介绍Istio安全方面的能力，以及Istio Mixer的控制与观测能力。高级篇包括第9~12章，介绍Istio的稳定性与运维经验、Istio的定制与扩展、基于Istio的无服务器计算设计等；*后对云原生技术的生态系统行了介绍和未来展望，并展示了如何实现多云环境下的多集群部署。
阿里云运维架构实践秘籍
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全书共18章，分为四个部分： 云端选型篇（第1~5章）：主要从云平台、云产品、软件技术、系统技术、服务器配置五个方面系统性讲解在云端如何行运维技术选型和运维架构规划； 云端实践篇（第6~13章）: 基于云端选型篇，在云端运维架构涉及相关常见技术的重要实践，也是本书中的重篇幅； 云端安全篇（第14~16章）: 通过黑客常见攻案例，及结合云端*安全防御方案，带您一起走云端黑客攻防的世界； 云端架构篇（第17~18章）: 结合前面云端选型篇、云端实践篇、云端安全篇相应*实践经验，通过一个小型网站逐步演变到千万级架构的案例，讲解如何在云端构建千万级架构。
零基础学Python(第2版)
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为了能够使广大读者既能够掌握Python语言的基础知识，又能够将Python语言应用于某个特定的领域（如Web发），本书介绍与Python相关的方方面面，为了便于读者学习，本书每个章节都提供了详尽的例子，结合实例讲解各个知识。涉及的程序代码都给出了详细的注释，有助于读者轻松领会程序发的精髓，快速提高发技能。在学习完本书之后，相信读者能够很好地掌握Python语言，同时可以使用Python语言行实际项目的发。本书适合Python爱好者、大中专院校的学生、社会培训班的学生。
一本书读透Martech智慧营销
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内容简介 这是一本从多维度讲解Martech以及如何借助Martech实现营销数字化转型的著作。 宏观层面，本书对Martech的行业现状、发展趋势、思想认知等做了前瞻性的分析；微观层面，对Martech的技术栈、核心产品、应用场景、实操方法等做了详尽的讲解。大多数知识都围绕技术和业务双重维度展，力求理论有深度、技术可落地、应用有实效。理论来自作者扎实的专业知识和多年的从业思考，实战经验则来自作者在广告、营销、产品、技术一线的深度耕耘。 本书共分9章： 第1~2章： 对营销的需求变化、技术趋势以及如何应对数字化转型行了宏观分析，重包括Adtech技术栈、Martech技术栈、企业数据能力成熟度评估、企业营销数字化能力评估、Martech从业者的能力等； 第3~7章： 对Martech技术栈中的重模块和产品行了深讲解，包括Adserving、DMP、DSP、CDP、CMP、SSP、ADX等，包含大量实战案例，技术与业务深度融合，能帮助读者真正将数字化、智能化融实际工作，而带来业绩的飞升。 第8章： 重对Martech的核心——大数据生态行了深度解读，包括数据源的采集、ID Mapping的落地方法、各种增值数据模型的构建技巧及应用、数据交易等内容。 第9章： 作者对Martech的未来做了9个预测，并为Martech从业者的职业规划给出了建议和方向，旨在帮助企业和个人都能提前布局未来，应对未来的挑战。
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。
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。
分布式实时处理系统:原理、架构与实现
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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。
Oracle 12c PL/SQL程序设计终极指南
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本书分为三篇，具体内容如下：基础篇介绍PL/SQL程序设计的基础知识，包括PL/SQL概述、PL/SQL发工具、PL/SQL基础、PL/SQL控制语句、数据查询、数据操纵与事务处理、内置SQL函数、PL/SQL中的静态SQL语句、记录以及错误处理等。发篇主要介绍PL/SQL命名对象的发，包括PL/SQL子程序、PL/SQL包、子程序依赖性与权限管理、触发器、集合、动态SQL、批绑定等，是PL/SQL程序设计的核心部分。在Oracle项目发过程中，PL/SQL程序设计的主要任务就是根据业务需要编写各种功能模块，即PL/SQL命名块。高级篇主要介绍Oracle数据库中的对象及其特性、大对象的存储与操作、任务调度管理、PL/SQL性能优化、常用的Oracle内置包等。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
