分布式应用系统架构设计与实践
¥51.14
随着互联网技术的发展,分布式应用系统对具备高性能、高可用性、可扩展性和可维护性的架构的依赖度越来越高。本书以理论与实践相结合的方式,对分布式应用系统的架构设计行系统、全面的阐述。本书分为3个部分,部分是分布式系统架构概述,介绍一些分布式系统架构下常见的基础概念和架构设计的目标;第二部分是核心理论及技术,介绍分布式应用系统下常见的技术中间件机制和使用场景,着重介绍分布式应用系统在高性能、高可用性、可扩展性和可维护性等方面常见的优化技术;第三部分是架构实践案例,梳理几种常见的大型分布式应用系统的架构,并结合具体问题行分析,使读者能够真正理解设计分布式应用系统架构所面临的问题及解决问题的思路。 本书主要面向初/中/高级程序员和架构师,但书中的部分内容也适合产品经理、项目经理阅读。此外,本书内容由浅深且案例丰富,也适合作为培训教材。
PyTorch自然语言处理入门与实战
¥51.14
运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习! 这是一本兼顾理论基础和工程实践的门级教程,基于 PyTorch,揭示自然语言处理的原理,描绘经典学术研究脉络,通过实践与项目展现技术与应用的细节,并提供可扩展阅读的论文出处。
大型网站性能监测、分析与优化
¥51.32
本书共分为4篇9章,从监测、工具,分析、优化,标准等若干维度解读如何做好大规模应用的性能管理。书中分别详细介绍了应用性能的监测、优化工具与平台搭建,以及性能优化的标准和保持。内容涵盖移动端、PC端、服务器和云、基础网络、产品逻辑和用户行为分析等方面。书中既有方法论,又有具体的实践案例剖析,对于从事大型应用管理的技术人员非常有借鉴意义。
代数大脑:揭秘智能背后的逻辑
¥51.35
本书英文版出版至今已近20年,但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案,而符号主义(认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器)与联结主义(认为大脑是并行运转的大型神经网络)之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势,关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系,并围绕多层感知器展讨论。书中的观在今天依然频繁成为学术讨论的焦,并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
¥51.35
本书以Python语言为蓝本,以OpenCV为框架,使用Anaconda搭建环境,通过丰富的实例,从实验、实践、实用的角度,详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章,主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等,全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂,各章节既相对独立又前后关联,其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法,在介绍各部分理论基础的同时,搭配具体实例,通过对相关程序的详细讲解,帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题,以指导读者深学习智能图像处理技术。
机器阅读理解:算法与实践
¥51.35
微软高级研究员撰写,剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇,共8章内容。基础篇(第1~3章),介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术,涵盖机器阅读理解任务的定义,阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块,例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇(第4~6章),介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法,并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型(如BERT和GPT)。实战篇(第7~8章),包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读,机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战,以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课,搭配图书学习效果更佳! 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:机器阅读理解
深度学习:卷积神经网络技术与实践
¥51.35
本书共11章,主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等,通过具体案例,将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深,从易到难,各章节既相对独立又前后关联,其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法,在介绍各部分理论基础的同时,搭配具体实例,通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
¥51.35
本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心,在保留必要的数学公式的情况下,针对当前热门的计算机视觉主题,如面部识别、关键检测、姿态估计,以及基于深度卷积网络的车牌识别,展示了从构思到运行的全过程,并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界,都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目,你将熟悉API的功能,并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型,从而超越计算机视觉的基础,从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且,你将能借助本书中的项目创建各种工作原型,对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书,你将学会: 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API(v4.0.0) 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景(SfM) 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
¥51.35
本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后,通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念,读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序,该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA,这是一个Python库,它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后,读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
¥51.35
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著,与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比,效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果,创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章,可分为4个部分。 第壹部分(第1~3章):首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识,随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分(第4~5章):对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结,并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分(第6~7章):详细介绍面向不完整数据的TS建模过程,随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题,并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分(第8章):以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例,展现缺失值填补方法的现实意义。
工业大数据融合体系结构与关键技术
¥51.35
本书针对工业大数据的融合架构与关键技术行了研究,在对工业4.0、物联网和云计算行分析的基础上,从定义、技术以及管理三个方面对大数据行了阐述,给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景,充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术,阐述了现有方法的利弊,分析了存在的问题,并提出了一系列创新的解决方案。
构建高可用Linux服务器(第3版)
¥51.35
本书是Linux运维领域公认的经典畅销书,是51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师的工具书! 酒哥在Linux运维领域潜心实践近10年,一直在运维一线,技术和思维都紧跟时代的发展,非常清楚运维工程师们需要什么,应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶,同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来,就广受关注和好评,曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大*技术影响力的图书”和“受读者喜爱的原创图书”。笔者根据运维技术的发展和读者的反馈意见,不断地对书的内容行优化:更新了过时的技术;补充了*的内容;限于篇幅,部分内容作为电子版免费提供给读者在线阅读,从而使得这本书的内容更加完善。
区块链网络构建和应用:基于超级账本Fabric的商业实践
¥51.35
本书由8章组成。第1章介绍了区块链基础,包含了区块链领域的基础概念术语、核心技术、热门区块链平台等内容。第2章对分布式系统技术进行了介绍,区块链首先是一个分布式系统,了解区块链离不开分布式系统技术。第3章介绍了密码学安全技术。公私钥密码算法是区块链系统的基石。区块链之所以被称为信任的机器,其中的密码安全技术是重要的一个环节。第4章以Fabric开源项目为基础,引导用户构建一个自己的区块链网络。第5章基于开源项目源码的分析,帮助用户深入了解区块链账本、共识算法、加密等核心技术的实现。第6章通过介绍区块链在政务服务数据共享及服务商的项目实践,让读者对区块链项目落地有深入的了解。第7章对区块链在各个行业的典型应用进行了介绍,让读者对区块链应用实践有更加*的了解。第8章对区块链未来发展进行了展望,针对区块链与其他技术的融合、区块链技术发展中面临的挑战,从性能、安全等多维度进行了研讨。综合本书的内容,全书可分为理论和实践两部分,前3章注重理论,后5章注重实践,图文并茂,内容丰富,由浅入深,讲解*,具有很强的借鉴性。
检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
¥51.35
《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务(搜索、广告、推荐系统)检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史,以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能,包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等,并提供了相应的代码。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章,分为四大部分。第1部分(第1~2章)介绍了深度学习的相关理论知识;第2部分(第3~6章)介绍了业务中如何上线一个深度学习模型,包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程,采用单机实现;第3部分(第7~9章)介绍了检索算法基本理论以及演历史,并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现;第4部分(第10~11章)介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式,以加快模型的训练速度,从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频,读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现,主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
¥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题,总共分为10章。 第1章为导论,介绍机器学习的背景、定义和任务类型,构建机器学习应用的步骤,以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术,并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型,这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法,还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题,并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用,并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理(词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析)技术,使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书,同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考,帮助他们掌握机器学习相关的算法原理,并能通过专业工具平台快速搭建各类模型,构建机器学习的行业应用。
Java自然语言处理(原书第2版)
¥51.35
本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析,同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的,然后探索Java中用于NLP的重要工具和库,如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后,读者将始对不同的输和任务执行NLP,例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP,以及其他内容。在本书的*后,读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
深度学习:卷积神经网络从入门到精通
¥51.35
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Linux内核分析及应用
¥51.35
本书由架构师亲力造,分享了他十多年后端发经验,特别是围绕Linux系统行的服务发经验。本书共8章,主要内容包括:第1章介绍Linux对程和线程的实现原理,并分析了Memcached和Nginx工作程池模型的实现;第2章介绍并发的概念以及Linux中的并发相关工具,然后分析常见源软件的并发问题;第3章介绍Linux是如何行内存管理的,分析了Memcached和Redis的内存管理机制。第4章介绍Linux系统对中断行的封装和实现;第5章介绍I/O的全过程,以及某些源系统中I/O相关调用的实现等;第6章介绍Linux文件系统的整体架构及核心概念,然后介绍ext4文件系统的特,以及TFS小文件系统的设计思路;第7章介绍Linux程隔离技术,以及Docker容器的部分实现;第8章介绍Linux网络层数据的流转过程,以及lvs如何在netfilter上定制,后分析了Nginx服务器socket监听初始化的过程。
PyTorch深度学习实战
¥51.35
PyTorch是一个崭新的、轻量级的、以Python为优先发语言的深度学习框架。PyTorch由Facebook发,以其灵活性和高效性迅速成为深度学习专家的*。 PyTorch可以帮助你快速完成深度学习模型的发。 本书介绍了如何基于PyTorch框架实现主要的深度学习模型。本书从简单的神经网络始,内容涵盖了CNN、RNN、GAN和强化学习。你也可以基于PyTorch框架构建深度学习工作流,把基于Python构建的模型迁移到更高效的TorchScript,并使用复杂的工具将其部署到生产环境中。 如果你想成为深度学习专家,那么本书很适合你。 通过本书,你将学习使用PyTorch来构建: 简单神经网络——基于PyTorch高阶函数、优化器及更多方法来构建神经网络。 卷积神经网络——构建高级计算机视觉系统。 循环神经网络——处理自然语言和音频等序列数据。 生成对抗网络——创建包含简单GAN和CycleGAN模型的新内容。 强化学习——发能解决诸如自动驾驶和游戏博弈等复杂问题的系统。 深度学习工作流——基于PyTorch及其实用程序包,通过深度学习工作流将想法有效地用于生产。 生产就绪模型——将模型包以用于高性能生产环境。
R的极客理想——量化投资篇
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本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本,是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来,让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。本书中的原创观点和方法,都是基于理论研究和实践的成果。实际上,长久以来我也在找这样一本书,能够把书本上的理论模型与实际业务相结合,但并没有找到,或者并没有符合中国市场的实际案例应用,所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记,我也会经常翻看,让自己的头脑始终保持思路清晰。
Windows Server 2012 Hyper-V虚拟化部署与管理指南
¥51.35
windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理领域为详尽和权威的指南之一,由来自于微软的资深虚拟化与云计算专家亲自执笔。《windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理指南》不仅对windows server 2012 hyper-v虚拟化的强大功能做了详尽的阐述,而且对windows server 2012在虚拟化、网络、存储、用户体验、云计算、自动化等多种领域的数百项新的改行了详尽的讲解。 全书共10章:第1~2章首先对windows server 2012和hyper-v 2012的新功能行了全面的介绍,然后对hyper-v 2012的部署行了详细的讲解;第3~9章分别讲解了hyper-v 虚拟机的管理、网络功能及其设置、存储设置、动态实时迁移、故障转移集群的管理、复制、备份;第10章介绍了system center virtual machine manager 2012的功能和配置。?