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Docker实践
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《Docker实践》由浅深地讲解了Docker的相关内容，涵盖从发环境到DevOps流水线，再一路到生产环境的整个落地过程以及相关的实用技巧。书中介绍Docker的核心概念和架构，以及将Docker和发环境有机、高效地结合起来的方法，包括用作轻量级的虚拟机以及构建和宿主机编排、配置管理、精简镜像等。不仅如此，本书还通过“问题/解决方案/讨论”的形式，将“Docker如何融DevOps流水线”“如何在生产环境落地”等一系列难题拆解成101个相关的实用技巧，为读者提供解决方案以及一些细节和技巧方面的实践经验。阅读本书，读者将学到的不只是Docker，还包括持续集成、持续交付、构建和镜像管理、容器编排等相关领域的一线生产经验。本书编写时一些案例参考的Docker版本是Docker 1.9。 《Docker实践》要求读者具备一定的容器管理和运维的基础知识，适合想要将Docker投实践的相关技术人员阅读，尤其适合具有中 高 级DevOps和运维背景的读者阅读。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
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本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
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本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
IoT产品经理实践
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这是一部能指导IoT产品新人快速门并顺利晋级为能独当一面的IoT产品高手的著作。 作者结合自己在出门问问、网易有道、小米等企业的多年实践经验，从认知、态度、方法论3个维度，针对想IoT产品领域的新人、想从其他行业转行到IoT领域的成熟产品经理、想晋级为高级IoT产品经理的初级IoT产品经理这3类人群提供了有针对性的知识、经验和建议。 针对IoT产品新人，作者结合自己的成长经历，为他们提供了三样法宝：第1，门地图，为他们的成长给出了很好的参考路径，让他们在前路上不会感觉孤单；第二，能力模型，从硬件、软件、算法等维度总结了他们应该具备的能力和素质，为他们的日常学习和修炼画了重；第三，思维框架，作者从战略和实践两个维度，将IoT产品经理的思维框架提炼为一个“双金字塔模型”，同时结合实例讲解了模型的用法。 针对大量想从软件行业、互联网行业以及传统行业转型到IoT行业的成熟产品经理，指出了这些行业的产品经理与IoT产品经理在关注、能力模型、思维框架等方面的差异性，同时为他们的转型提供了宝贵的建议。 针对已经IoT领域的产品新人，讲解了如何从负责一个功能到负责一个模块，再到负责多个模块，Z后到负责整个产品，不仅有详细的方法，还有“避坑地图”，让他们的晋级之路事半功倍。 纵观全书，有关“认知、态度和方法论”的内容贯穿始终，希望读者可以不满足于现状，保持对新知的好奇心，同时注重提升认知、培养良好的心态、总结方法论，才能更好地创造出“感动人心的产品”。
可解释机器学习:模型、方法与实践
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本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。
昆仑子牙练AI:人工智能从开发到实战
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本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索，围绕人工智能技术的特色和应用，介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容，并通过大量实例帮助读者动手实践，掌握用AI解决实际问题的能力。
深入浅出联邦学习:原理与实践
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全书共9章，分为4部分。 *部分 基础（第1～2章） 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。 第二部分 原理（第3～5章） 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。 第三部分 实战（第6～7章） 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践，并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展（第8～9章） 概述了联邦学习的形态、联邦学习的系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。
小白实战大前端:移动端与前端的互通之路
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本书由资深前端专家撰写，7位知名专家联袂推荐。本书的一大特是采用一个案例两套方案行讲解，并总结其中异同，方便大家“迁移式”学习，快速门。另外，本书摒弃了框架和API知识，带领大家编写原生程序，以了解前端和移动端异同的来龙去脉，方便后续一步学习。 本书内容共分10章，具体如下。 ●第1章，总结大前端的生态、人才需求以及学习技巧，以便读者从整体掌握行业需求与个人发展路线。 ●第2～9章，分别用移动端和前端的技术方式实现一个微型电商项目，通过对比和关联式讲解，让读者快速掌握两端技术的主要异同，如基础页面配置、通用头部布局、列表基础布局、布局嵌、图片、事件、数据更新等。 ●第10章，主要对比分析前端和移动端的发布流程、内存管理、系统权限以及设备的差异情况，为读者今后的阶学习提供指引。
互联网消费金融:业务架构、运营和数字化转型
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这是一本写给互联网消费金融行业从业者的实战指南，从产品创新、业务架构、精细化运营、数字化转型等多个维度对互联网消费金融进行了有针对性的讲解。作者是互联网消费金融领域的先行者和布道者，从行业兴起一直深耕至今，目前是知名互联网消费金融机构运营和技术负责人，对行业创新和应用架构有深刻理解，经验非常丰富，本书是他们多年从业经验的总结。第1章简要介绍了互联网消费金融的核心概念、生态、趋势和痛点，旨在让读者对这个行业有一个整体认识；第2章以构建成功的客户旅程为切入点，讲解了如何以用为为中心来设计互联网消费金融类产品，这是产品创新的关键；第3~4章首先讲解了互联网消费金融的业务架构方法论，然后具体讲解了银行、消费金融公司、金融科技公司的互联网消费金融的业务架构；第5~6章详细讲解了互联网消费金融业务的运营体系和精细化运营实操方法；第7章重点讲解了互联网消费金融行业数字化转型的切入点、能力体系和行动路线；第8~9章有针对性的介绍了头部互联网金融消费平台给我们的启示，以及行业未来的机遇和挑战。
精通LevelDB
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本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。
信息安全精要:从概念到安全性评估
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本书是对信息安全领域的高度概述。首先介绍了信息安全相关的基础性概念，如身份验证和授权；然后深研究这些概念在运营、人力、物理、网络、操作系统、移动通信、嵌式系统、物联网和安全应用等领域的实际应用；之后，介绍了如何评估安全性。通过本书，读者将更好地了解如何保护信息资产和防御攻，以及如何系统地运用这些概念营造更安全的环境。本书适合安全专业门人员和网络系统管理员等阅读。
未来机器人畅想
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能够成功融人类社会的机器人快要出现了吗？这样的机器人将如何改变我们与技术的关系？本书由机器人领域的两位引领者撰写，书中借鉴并分析了航空航天领域的案例，提出了表征环境无序程度的社会熵、构建基于共享数据的机器人安全报告系统以及搭建大规模的仿真试验场等创新性观。作者强调未来机器人将不再是简单的工具，而是我们的合作伙伴，是真正的社交机器。全书重从实践应用和用户体验的视角畅想人机协作的未来愿景，不展讨论技术细节，适合所有对机器人及人工智能感兴趣的读者阅读参考。
云转型:技术、人员、流程、模型与运营
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本书探讨了企业云转型的时代趋势和转型过程中总结的经验教训，分为两部分。第1部分强调了为什么采用云需要重新思考我们的组织结构，以及落地软件发全生命周期的新型工作方式和思考。该部分分章介绍了云转型需要重关注的三个方面：技术、人员和流程。第二部分讨论了到底需要改变什么以及如何改变的问题。首先介绍云运营模型和云平台的详细信息，包括角色和平台运营模型。着详细讲解了契合模型和平台支持模型。之后概述云运营，重介绍了站可靠性工程。结尾总结了云转型的发展方向和一步的展望。
云原生时代的CoreDNS学习指南
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本书介绍了CoreDNS与其他DNS服务器的区别、DNS基础理论、CoreDNS基本配置、CoreDNS管理区域数据的选项、基于DNS的服务发现的工作原理，以及如何在etcd和Kubernetes中配置CoreDNS服务发现。此外，还讲解了如何重写查询和响应，如何监控和排查CoreDNS故障以及如何构建CoreDNS的定制版本并编写新的插件。
AI游戏开发和深度学习进阶
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本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法，并以此为目标，帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外，也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
客户体验至上:体验驱动的企业数字化转型
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本书探讨了为什么以及如何建立以体验为中心的组织，展示了以体验为中心的组织案例，实现以体验为中心的组织的分步改革，以及实现以体验为中心的组织所需的特质。介绍了以体验为中心的组织转型所需的五个步骤，探索设计和提供难忘体验所需的基础架构，了解消费者和客户如何体验产品和服务，发体验基因作为品牌基因的延伸，积极主动地将文化趋势转化为体验。
前端函数式演进
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本书从逻辑上分为三部分。 *部分（第1～3章）是全书的理论基础。 第1章介绍编程语言中的编程范式以及各种范式在前端的体现。第2章介绍函数式的常见概念。这两章的内容对于基础较好的读者来说可能是老生常谈，但是我加入了一些前端示例和个人理解，也算是老坛装新酒。第3章介绍函数式思维的相关内容，帮助读者在使用函数式框架工具时从传统命令式编程的思考方式，向更契合函数式前端开发的思考方式转变，比如对循环的实现、数据结构的差别、对异常态和类型的处理等。 第二部分（第4～7章）以实际的工具内容为主，分别介绍前端函数式的几种重要形态。 第4章介绍Monadic编程，这是函数式的一种经典工程实现，也在前端衍生了一些工具。在这一章我们将学习工程理论的几个基础单元，如函子、幺半群，并进行一些实用性的分析和推导。第5章从jQuery出发，介绍函数式工具形态演进。很多研发工程师对前端的理解都停留在jQuery的经典时代，本章从函数式“形”的角度出发，介绍前端函数式工具。第6章和第7章将介绍前端函数式的两个热门框架工具——RxJS和React Hooks，展示它们的基本原理以及演进过程。 第三部分（第8章和第9章）是本书的总结部分。 第8章回归初心，探讨前端开发的核心复杂度，以及函数式在前端开发中的贡献。希望读者能像借鉴函数式思想一样，多借“他山之石”，在前端和其他研发领域成为更出色的工程师。第9章梳理本书项目的整体情况，并展现一些核心代码，帮助读者通过代码完成知识的落地和沉淀。
Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
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本书基于强化学的库Chainer（Chainere）和AI模拟环境的OpenAI gym，不仅仅是软件模拟，也详述了使用RaspbbilryPi和ARduino的实际环境的应用。
深入解析Java虚拟机HotSpot
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本书共11章，参考OpenJDK社区的划分方式，全书从逻辑上可分为运行时、编译器、垃圾回收器三个部分。 ·*部分（第1～6章），介绍Java虚拟机运行时的相关知识； ·第二部分（第7～9章），介绍编译基础知识和虚拟机的两个即时编译器； ·第三部分（第10～11章），介绍各种垃圾回收器并深入分析G1 GC。
Unity人工智能实战(原书第2版)
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第1章探究几个有趣的移动算法，这些算法基于Craig Reynolds与Ian Millington开发的转向行为（steering behavior）原则，是绝大多数高级游戏和其他一些依赖于移动的算法（比如寻路算法家族）的基础。 第2章涵盖了用于导航复杂场景的寻路算法。该章包含一些使用不同的图结构来表示游戏世界的方法，以及几个用于寻路的算法，每种算法针对的场景有所不同。 第3章解释不同的决策制定技术，这些技术能够灵活地适应不同类型的游戏，并且足够健壮地让我们构建模块化的决策制定系统。 第4章揭示Unity 5.6中引入的NavMesh API的内部原理，解释如何掌握NavMesh的强大之处，以及实时优化。 第5章涉及几篇不同的教程，把不同的agent协调成一个整体，比如基于图表（如路径点和势力图）制定战术策略的编队技巧。 第6章探究了几种在agent上模拟感官刺激的不同方式。我们将学习如何使用已知的工具来创建这些模拟器：碰撞器和图。 第7章涵盖了用于开发棋类游戏的一个算法家族，以及创建AI的基于回合的游戏技术。 第8章探索机器学习领域，该章是我们学习并将机器学习技术应用到游戏中的极好开端。 第9章探究使用程序化内容生成来实现游戏可重玩性的几种不同技术。该章是生成不同类型的内容的指南。 第10章介绍一些新技术，以及使用前几章中学过的算法创建不完全符合特定类别的新行为。
OpenMP核心技术指南
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OpenMP日益增加的复杂性使其学习门槛不断升高，本书回归OpenMP zui初的设计哲学，提炼出大多数程序员常用的21项核心知识——称为OpenMP“通用核心”，为零基础读者搭建了从通用核心到OpenMP多线程编程的高效学习阶梯。本书由OpenMP技术专家撰写，内容涵盖并行计算的核心设计模式、共享工作循环构造、OpenMP数据环境、OpenMP任务和OpenMP内存模型等内容，采用编程驱动的方式，借助复杂性逐渐提高的实例来逐步引新概念。此外，本书网站ompcore.com为读者免费提供各类代码示例和练习题。
