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WebRTC技术详解:从0到1构建多人视频会议系统
￥59.40
这是一本*、详细讲解WebRTC技术以及如何使用它构建一个可商用的视频会议系统的著作。 技术维度，本书不仅详细讲解了WebRTC规范和全部API、信令系统、底层技术、移动端和服务端实现，而且还总结了作者多年来的“踩坑”经验；实战维度，本书不仅提供了可直接应用于视频会议和在线教育等场景的真实案例，而且开源了一个可商用的视频会议系统WiLearning，教读者如何从0到1搭建一个高并发、易扩展的视频会议系统。 全书一共10章 第1章介绍了WebRTC的历史、技术架构、网络拓扑、兼容性等内容。 第2章讲解了使用WebRTC API获取本地摄像头、话筒、桌面等媒体流的方法，以及媒体流的录制、使用canvas操作媒体流的方法和示例。 第3章讲解了WebRTC底层使用的传输技术，如ICE、SDP、STUN/TURN等。 第4章介绍了使用RTCPeerConnection管理WebRTC连接的方法。 第5章介绍了WebRTC的媒体管理方法，结合示例演示了切换编码格式、控制视频码率、替换视频背景的方法。 第6章结合实例介绍一种*、实时的信令系统实现方法，并实现一个可以在生产环境中使用的信令系统。 第7章介绍了使用WebRTC数据通道传输任意数据的方法，结合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件传输功能的实现。 第8章介绍了使用WebRTC获取媒体流相关统计数据的方法，在示例中演示如何使用Chart.js绘图展示实时码率。 第9章介绍了在Android、iOS开发环境中使用WebRTC的方法，通过实例实现了基于WebRTC的视频聊天App。 第10章结合笔者的开源项目WiLearning介绍了从0到1打造高性能视频会议系统的方法。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇，随后从模型训练的整个周期展，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
智能机器人养成记:开发人类友好型机器人
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在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。
联邦学习:算法详解与系统实现
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本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现行讲解。zui后我们将介绍数科自研的基于区块的联邦学习技术。
ATT&CK与威胁猎杀实战
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本书主要介绍ATT&CK框架与威胁猎杀。第1部分为基础知识，帮助读者了解如何收集数据以及如何通过发数据模型来理解数据，以及一些基本的网络和操作系统概念，并介绍一些主要的TH数据源。第2部分介绍如何使用源工具构建实验室环境，以及如何通过实际例子计划猎杀。结尾讨论如何评估数据质量，记录、定义和选择跟踪指标等方面的内容。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
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本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic（18.04）。从基本原理开始，本书向你介绍了ROS-2，并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂，并在Gazebo 9中进行模拟。然后，你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序，以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件，如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black，并允许你探索与ROS的接口。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
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本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
百万在线:大型游戏服务端开发
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第 一部分“学以致用”揭示了 Skynet 引擎的使用方法及注意事项，以“球球大作战”的案例贯穿本篇内容，全面又详尽地剖析服务端结构设计、通信协议格式、数据表结构设计、断线重连方案等众多核心技术。第二部分“木三分”揭示了在多核时代采用现代 C++ 编写多线程 TCP 网络服务器的高效做法，以 C++ 重写 Skynet 的案例贯穿本篇内容，使用大量图表，生动翔实地描述 Linux 环境下的编程技术。第三部分“各个破”列举了同步算法、热更新、防外挂等实际工程难题，并对其逐一破，非常具有实用价值。
OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
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本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。下来，你将学习如何执行读取、写、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。
工业互联网安全:架构与防御
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本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
智能制造探索与实践(二)——试点示范项目汇编(原材料行业卷)
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为深贯彻落实制造强国战略部署，自2015年起，工业和信息化部已连年组织实施智能制造试示范专项行动，共遴选并确定了305个试示范项目，涉及92个行业类别，拉动投资超过千亿元。这些试示范项目智能化改造后，在企业提质增效、降本减耗、提高核心竞争力等方面发挥了积极作用，有力支撑并带动了制造业转型升级，探索形成了一批较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。在组织出版了首批46个智能制造试示范项目案例汇编之后，为相关地区、行业、企业实施智能制造提供了借鉴与参考，获得了很好的效果。为扩大试示范效应，加快示范企业典型经验的推广应用，对2016年和2017年的智能制造试示范项目实施情况行了梳理和汇编，分为《电子信息行业卷》《装备制造行业卷》《原材料行业卷》《消费品行业卷》4个分册（本书为《原材料行业卷》），以持续营造全社会推广智能制造的良好氛围。 本书可为政府部门、制造企业及从事制造业政策制定、管理决策和咨询研究的人员提供参考，也可供高等院校相关专业师生及对制造业感兴趣的读者学习阅读。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
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内容简介 这是一部指导读者在Serverless 架构下发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。 本书由阿里巴巴官方出品，来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具技术负责人联合撰写，全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验，得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。 具体内容上，本书主要包含如下几个方面： （1）Serverless架构基础 详细介绍了Serverless架构的概念、特和应用场景，Serverless架构下的应用发、部署的流程和方法，以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署，这些都是在Serverless架构下发和部署应用的基础知识。 （2）机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用 详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合，为读者在Serverless架构下发机器学习应用下基础。 （3）Serverless架构下的机器学习项目实战 首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化，为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引；然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、发、部署到运维的全流程。 （4）Serverless应用性能优化 总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验，比如冷启动的优化方案、发注意事项等。
MATLAB图像处理与应用
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本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。 本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
多云和混合云:云原生多集群和应用管理
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内容简介 这是一本讲解如何在多云/混合云的环境下行多集群管理、多集群应用编排以及应用管理和跨集群迁移的著作。 作者是阿里云容器服务云原生分布式云团队核心成员，他基于自己丰富的工程实践经验，详细讲解了： ?云原生的关键技术、多云/混合云云架构的变革和存在的问题，以及多云/混合云多集群的使用场景和价值； ?如何将不同地域的多个集群统一到同一个控制平面，给出了多集群统一管理的方案； ?Flannel、Calico、Cilium等主流容器网络插件以及阿里云容器服务Terway网络插件的功能和适用场景，以及如何组建一个包含云下和云上网络且互联互通的混合网络； ?如何为本地数据中心内的Kubernetes集群扩容云上弹性资源。 ?如何用Helm和Kustomize工具对需要部署到多个集群的应用行编排； ?如何使用Argo CD系统管理多集群应用的生命周期和应用交付； ?如何使用Istio服务网格技术跨多集群组建服务网格； ?如何对云原生应用行备份、恢复以及跨集群的应用迁移。
Photoshop+Illustrator商业广告设计从入门到精通(第2版)
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本书将Photoshop和Illustrator两款软件相结合，通过精选案例完美诠释精致名片及卡券设计、唯美艺术插画设计、艺术化海报设计、高端版式的封面装帧设计、灵感创意包装设计、国际流行VI案例设计、创意风暴Social广告设计、4A级广告案例设计等经典内容。针对不同的设计案例，从图像处理到设计过程中用到的图形绘制及文字表现，分别使用对应的软件进行制作，集两款软件之所长，达到完美创作的目的。 本书既适合作为喜爱设计的初学者及有一定设计基础的平面设计人员的自学用书，也可作为社会培训学校、大中专院校相关专业学生的教学参考书或上机实践指导用书。
数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效
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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、流跟踪服务。第二部分 为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。
Linux集群之美
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全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
