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Java编程方法论:响应式Spring Reactor 3设计与实现
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本书主要专注于解读Spring Reactor 3的代码设计与实现。全书共10章，其中第1、2章将从口的设计手，逐渐深介绍Reactor中Flux源与订阅者Subscriber的诸多交互实现细节；第3章将通过对调度器的研究来向读者展示其中的优秀设计，可以帮助读者更好地掌握Java并发库，同时可以使读者对使用Reactor行异步编程有更好的认识；第4章将触到一些常用的Reactor操作，方便读者写出可重用度高、逻辑清晰的代码；第5、6、7章将着重分析Reactor中Processor的设计实现，不仅讲述了它的使用场景，还讲解了其中的内在原理，以及如何应对未来项目发过程中可能遇到的种种问题；第8章将介绍并分析Reactor特别提供的Context，这是Reactor为了应对生产-订阅模式下的响应式编程在异步环境中对订阅关系上下文行管理所产生的问题而给出的解决方案，Spring Framework 5.2中的响应式事务也是基于它实现的；第9章将主要介绍Reactor中的测试，同时带着读者一步一步设计实现一个针对Reactor项目的测试库；第10章将主要介绍Reactor中的调试，可以教会读者根据不同的需求采取不同的调试方式。 本书适合有Java编程基础的中高级Java发工程师、想要学习代码设计思路与技巧的读者、对响应式编程感兴趣的读者阅读。
MATLAB R2020a智能算法及实例分析
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本书以MATLAB R2020a为平台，以人工智能算法为背景，全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合，让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法，并利用智能算法解决问题，做到学以致用、举一反三。全书共分12章，第1章为MATLAB基础篇；第2～12章为智能算法篇，分别介绍了各种人工智能算法，包括智能算法的基本概念、差分化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。
Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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本书首先讲解Pandas快速门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热问题、关键问题及种种难题。
大模型动力引擎——PyTorch性能与显存优化手册
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本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。
TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计
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人工智能是近年来全球*为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中，取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，国内外出版的相关书籍并不算多，有些侧重于理论层面的推导，有些侧重于框架API的介绍，鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓，本书以探索问题式叙述风格展，从*简单的人工智能问题手，一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题，重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型，本书均详细分析了采用TensorFlow框架的实现方法，并基于多个常见的经典数据集行了算法模型的实战，如基于MNIST和CIFAR10数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式，读者可*限度地理解算法理论，同时提升工程实现能力。本书可作为高等院校人工智能课程的教材，也可供从事人工智能、深度学习算法研究与发人员自学或参考。
Kubernetes源码剖析
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本书主要分析了Kubernetes核心功能的实现原理，是一本帮助读者了解Kubernetes架构设计及内部原理实现的书。由于Kubernetes代码量较大，源码不容易理解，所以本书将梳理相关知识，帮助读者快速学习。本书共分为8章，第1章简要介绍了Kubernetes架构的核心组件，以及每个核心组件在架构中的作用；第2章主要介绍了Kubernetes构建过程中的源码实现；第3章主要介绍了Kubernetes的核心数据结构定义及围绕资源展的核心功能；第4章主要介绍了kubectl命令行交互工具的实现机制；第5章主要介绍了client-go编程式交互工具的实现机制；第6章主要介绍了Etcd存储的核心实现；第7章主要介绍了kube-apiserver组件的核心实现；第8章主要介绍了kube-scheduler组件的核心实现。本书适合云计算领域的相关技术人员、Kubernetes发者、Go语言发者等阅读。
Elasticsearch源码解析与优化实战
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本书介绍了Elasticsearch的系统原理，旨在帮助读者了解其内部原理、设计思想，以及在生产环境中如何正确地部署、优化系统。系统原理分两方面介绍，一方面详细介绍主要流程，例如启动流程、选主流程、恢复流程；另一方面介绍各重要模块的实现，以及模块之间的关系，例如gateway模块、allocation模块等。本书的*后一部分介绍如何优化写速度、搜索速度等大家关心的实际问题，并提供了一些诊断问题的方法和工具供读者参考。
多语言电子商务系统研究
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本书内容以多语言（中、英、藏、蒙四种语言）电子商务系统的构建为目标，从系统架构设计、概要设计、数据库设计、详细设计、测试等诸多软件工程技术方面介绍系统案例，展现整个系统的构建流程。
Hyperledger Fabric核心技术
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本书通过精选十分重要和极其巧妙的代码片段，剖析了超级账本Hyperledger Fabric的技术细节、底层原理和整体架构。本书涵盖发环境的部署、源码如何编译、*个示例网络的运行，以及orderer、peer、Chaincode、MSP、Ledger、Consensus和Gossip几个重要的组成部分。 读者阅读本书，可以更加清晰地理解超级账本的核心技术和设计思想，了解分布式账本一致性的具体实现；同时，可以识别在区块应用过程中遇到的问题，实现区块功能和性能的*化。
人工智能：语言智能处理
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语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与实践相结合，所探讨的技术具有代表性，便于读者理解与融会贯通。本书既可作为高等院校相关专业师生的教学参考书，也可作为人工智能领域语言智能处理研究人员和广大爱好者的技术参考书。
HTML 5+CSS 3+jQuery Mobile移动网站与APP开发实战
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HTML 5带来了移动网站的突飞猛，本书帮助传统Web发者搭乘HTML 5快车，轻松部署移动应用，也使移动发者得以充分发掘Web潜力，在传统网页的基础上获得跨平台支持。HTML 5 CSS 3 jQuery Mobile结合的形式让前端发人员可以有条不紊地发出优秀的移动应用，这是本书的目的，让一切看似复杂的移动应用看起来更简单，实现起来更简洁。 全书分为4篇共16章，第1篇（第1~4章）介绍HTML和HTML 5网页发技术，阐述移动网页与PC网页的不同和改；第2篇（第5~9章）介绍CSS和CSS 3，从兼容性角度介绍网页样式的变化和技巧；第3篇（第10~14章）介绍jQuery Mobile，从快速发和移动发角度阐述APP发的流程和技巧；第4篇（第15、16章）通过案例详细介绍当下网站和APP发的整体设计方案和实现代码。 本书内容精练、重突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网页或移动Web设计人员和前端发人员的参考书，同时非常适合大中专院校师生阅读，也可作为高等院校计算机及相关培训机构的教材使用。
人工智能:智能人机交互
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本书在介绍人机交互基本概念和发展状况的基础上，详细讨论了智能人机交互基础理论、生理计算与交互、手势理解与交互、草图计算与交互、情感计算与交互、言语计算与交互、智能仿真与交互、交互式机器学习等内容。
算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践
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本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们行的技术中台建设实践行了全面的探讨，并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务行了案例剖析。本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。
UG NX 12.0中文版完全自学一本通
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本书基于UG NX 12.0软件，对其中的各个模块行了全面、细致的讲解，由浅到深、循序渐地介绍了UG NX 12.0基本操作及命令的使用，并配以大量的制作实例。全书共15章，内容涵盖基础门操作、特征与曲面建模、行业应用设计三个方面。 本书语言通俗易懂，内容讲解到位，操作实例具有很强的实用性、操作性和代表性。同时本书的专业性、层次性和技巧性等特也比较突出。
人工智能：重塑个人、商业与社会
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本书介绍了与AI相关的理论知识，例如，AI的核心、AI的3个发展阶段、AI的科技支撑点等。为了增强本书的全面性和系统性，也为了向大家多传授一些干货，本书将重点放在了AI在各行各业、各个领域的商业化落地项目上。 值得注意的是，本书添加了很多代表性案例，希望为读者提供实实在在的帮助。可以说，在“AI+商业”方面，本书既具有实用性，又具有可操作性，适合各种类型的读者阅读。
WebGIS开发从入门到实践
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本书基于源的 WebGIS 发技术，内容涵盖 WebGIS 发的基础知识和技术要，并通过实际应 用和案例分析，帮助读者更好地掌握相关知识，理解 WebGIS 的应用场景和发需求。 本书共 12 章，系统论述 WebGIS 发的技术要和项目实践。其中：第 1 ～ 3 章为基础篇，第 1 章主要讲解 WebGIS 发中的 Web 基础，第 2 章为 GIS 基础介绍，第 3 章介绍源的 WebGIS 发框架。 第 4 ～ 10 章为高级篇，是基础篇的提升，内容涵盖 WebGIS 发中的大部分技能和知识。第 4 章为 GIS 应用服务介绍，第 5 章介绍使用较多的源 GIS 服务器 GeoServer，第 6 章为空间数据管理的相关 知识，第 7 章和第 8 章主要讲解 WebGIS 发中的矢量数据和栅格数据渲染，第 9 章为地图控件的使用， 第 10 章讲解常用的地图交互。三维篇是第 11 章，主要介绍 Cesium 框架的使用。实践篇是第 12 章，通 过一个完整的案例，介绍 WebGIS 系统发的全流程，对 WebGIS 发的常用知识和技术行全面的 贯穿和实践。 本书适用于 WebGIS 发人员、GIS 系统管理员、相关 GIS 研究和发人员、地理信息科学专业学 生等人群，也适用于地理信息技术爱好者和其他相关领域的人员。
剑指Offer(专项突破版):数据结构与算法名企面试题精讲
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本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
Python人工智能
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本书以Python为平台，以将概念、实例和经典应用相结合的方式，介绍如何利用Python实现人工智能。全书分为9章，内容包括：人工智能的基础，人工智能背景下的科学计算，人工神经网络，迁移学习，网络爬虫，智能数据分析，机器学习，智能模型分析，人工智能的应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识，书中每章节都通过理论与实例相结合的方式，让读者在掌握概念的同时，掌握程序设计方法，并能利用程序设计解决实际问题。
Lightroom Classic原创高级实战教程
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《Lightroom Classic原创高级实战教程》讲授Lightroom Classic的高级实用性技法，分为基础篇、精通篇和高手篇。在基础篇中，主要介绍了Lightroom Classic软件的界面、基本功能、图片处理、工具、效果实现、滤镜和调色等内容；在精通篇中通过案例对前述知识行实战应用，分为色调调法、人像调色、风景调色、电影调色、不同风格切换及调色思路解析；在高手篇中讲解了5个商业化的调色综合案例。《Lightroom Classic原创高级实战教程》提供一系列精彩的实战案例视频教程，通过基础篇的理论学习，可让读者轻松学会软件的基本使用技能，结合案例便可灵活掌握 软件的高级用法。《Lightroom Classic原创高级实战教程》适合从事数码摄影、广告摄影、平面设计、照片处理等行业的各层次读者阅读。
Python预测分析与机器学习
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本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
从零开始学Redis
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Redis数据库是目前热门的数据库，拥有巨大的用户量。本书主要分为三个阶段讲解Redis数据库。*部分Redis初始篇，详细介绍了Redis的数据类型、以及Redis的大部分命令并结合实际操作行了演示。第二部分Redis阶篇，深的讲解了Redis的客户端、服务器端、数据结构的底层、以及Redis的排序、事务、持久化、集群等相关功能，同时讲解了它的其他高级功能，比如慢日志查询、流水线、地理位置、位图等，并结合实际操作，步步演示。第三部分Redis实战篇，分别介绍了Java、SpringBoot、Python来操作Redis的实例，帮助读者更好的学习Redis。通过阅读本书，读者可以快速掌握Redis的相关命令及功能用法，并结合实战学习，可以熟练应用于实际的生产发中。 本书面向大多数软件发者，比如Redis初学者或者具有相关后台发经验的发者。
