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AI绘画极简入门与应用: 豆包、即梦绘画方法与提示词技巧
￥59.00
内容简介 无论你从事何种职业，工作和生活中一定经常会用到各种图片素材，当你找不到合适的现成素材，也没有绘画功底，又不会使用Midjourney和Stable Diffusion等复杂的AI绘画工具时怎么办？不要沮丧，这本书不需要你有美学基础，不需要你懂AI绘画工具复杂的参数，也不需要你懂得复杂的提示词技巧，它能教会每一个像你这样的普通人轻松用AI画出自己想要的作品。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI（通往AGI之路）官方出品，社区核心共创者亲自执笔。系统且简明扼要地讲解了以下6大方面内容： （1）AI绘画的常识，可帮助读者建立对AI绘画的正确认知； （2）即梦、豆包、可图等主流AI绘画工具的使用方法，可帮助读者举一反三，从此成为AI工具使用达人； （3）AI绘画提示词编写与优化技巧，避免了复杂参数和专业美术词汇，彻底铲平了AI绘画的技术门槛； （4）AI绘画的基本技法，包括构图、角色塑造、场景营造、风格表现、分镜、故事构建等，聚焦核心技法，恰到好处，讲解通俗易懂，不深不浅； （5）为电商、营销、广告、办公、教育、旅游、餐饮、健康、医疗等20余个行业和领域高频的AI绘画需求提供手把手指导，具备极大的商业价值； （6）近200个经典的案例，每个案例包括详细的提示词、像菜谱一样的操作步骤和直观的效果对比图，既能按图索骥、一学就会，又能照搬照抄、为己所用。 综合而言，本书还有以下3大特色： 在内容编排上，遵循认知规律，设计了循序渐进的体系化学习路径，引导你从基础概念逐步进阶到高级应用，构建稳固的知识与技能体系。 在实用价值上，不仅确保所有案例贴合实际应用场景，而且融入众多学习者的“踩坑”经验，为你提供宝贵的“避坑”指南，助你少走弯路，提升效率。 在阅读体验上，本书化繁为简、图文并茂，力求将每一个复杂概念和实用技巧讲解得清晰透彻。
豆包*办公:AI 10倍提升工作效率的方法与技巧
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AI已成为职场的场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者下AI基础；然后，详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔，本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写作等12个职场高频场景，以及品牌、公关、营销、运营、销售、教育、法务等7大个重行业提供了高效的AI解决方案；也授人以鱼，本书还提供了300余个案例和100余个提示词模板，可以拿来即用。 本书将帮助我们每个人熟练使用豆包、轻松驾驭AI，提升职场核心竞争力，成为AI时代的弄潮儿！
AI赋能:大模型概念、技术及企业级项目应用
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本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用，帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章：初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。 本书提供了详细的大模型选型和建设标准，旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南，帮助读者了解如何建设、部署和应用大模型。本书详细介绍了企业大模型项目的实施方法，从项目规划到工程化部署，并通过具体的企业应用实践案例，展示了大模型在基座型基础设施、企业知识中台、业务知识库、智能体及个人办公智能辅助工具中的强大应用潜力，帮助读者在实践中掌握应用大模型的关键技术和管理能力。 本书的读者对象为人工智能、机器学习和数据分析等领域的从业人员，对企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者，希望通过大模型技术和实施方法增强自身技能的技术研究者和开发者，以及对大模型技术感兴趣并希望深入了解和探索这一前沿科技及其应用场景的读者。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册，全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特，以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章：ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3～8章是本书核心内容，充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上，本书将具体场景、人的需求，如市场营销人员如何生成好的文案创意，英语学习者如何练习与反馈，家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等，与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上，本书遵循“授人以鱼，不如授人以渔”的原则，先介绍基础的知识和方法，再具体的例子场景。这样，读者可以在好基础，获得一些启发与思考后，再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展，但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性，能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者，各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
深度剖析ChatGLM:原理、训练、微调与实战
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近年来，随着大语言模型技术的迅猛发展，人工智能领域迎来了新的变革浪潮。ChatGLM作为一款双语大语言模型，凭借其在多语言生成、精准对话理解和高效推理上的良好表现，成为了自然语言处理领域的重要代表。 本书以ChatGLM模型为核心，系统性地介绍了其从原理、训练、微调到实际应用的全流程，全面解析了大语言模型的实现方法与优化策略。全书共分为12章，从基础原理切，涵盖模型架构解析、训练与微调实现、推理优化、部署集成与性能调优等关键技术，同时深探讨数据处理、多任务学习与迁移学习，以及API发、Web应用搭建与云端部署的完整方案。本书特别关注ChatGLM在客服、金融、医疗、教育等领域的创新应用，展现了其多样化的适用能力，并以双语对话系统为实战案例，总结了从数据处理到系统部署的完整发流程。 本书的特色在于理论与实践并重，注重案例引导与操作指导，特别适合AI初学者、希望深了解ChatGLM的工程师和研究者，以及希望学习大语言模型的高校师生使用。随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT等海量学习资源，希望通过立体化的学习方式帮助广大读者从中获得系统的知识与启发。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
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本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线，本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重，不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑，更通过丰富的代码注解与可视化案例，将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员，还是致力于优化重建流程的开发工程师，都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景，奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础，详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心，从源码层面剖析位置编码、分层采样，并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术，详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用，介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈，探讨跨平台加速与优化策略，助力模型*部署。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内，语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型（LLM）这一细分领域，在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景，并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章，内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异；依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力，并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此，作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合，指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中，并通过Copilot 提升生产效率；同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型（LLM）——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵；它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图，而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
现代CPU设计
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本书以CPU设计为主线，系统贯通讲解其基本理论与实现技术，整体逻辑按照“设计方法学－设计实现技术－性能评估分析”三部分组织，其中的设计实现技术作为主体部分按照先指令架构、后硬件结构，先单核、后多核的顺序递进展开。内容涵盖计算机系统的基本组成及其工作过程、指令系统结构、CPU流水线设计、处理器前端和后端、存储子系统、多核处理器、片上互连系统设计，以及处理器性能量化分析和评估。本书主要面向计算机专业的学生、从事CPU设计与研发的工程师以及对计算机技术感兴趣的研究人员。
新智:从工业革命走向全业革命
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作者将新一代AI技术置于工业文明的延长线上，揭示其作为“时代级通用技术”——如蒸汽机、电力和计算机——如何驱动生产方式、社会结构乃至人类认知范式的重塑。书中既有对新范式、新生态、新AI等前沿话题的热点追踪，也有对新工软、新工网、新智机等技术逻辑的冷静剖析，更饱含对人类命运的深切关怀。本书既是一部产业变革的观察记录，也是一场关于文明走向的思想对话，为身处变革洪流的读者呈现一份兼具理性深度与人文温度的价值坐标。
超融合数据库
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本书旨在*介绍超融合数据库的出现、基本原理、核心技术和应用案例。全书包括三个部分，首先从数据库发展历史的角度讨论超融合数据库出现的必然性；接着，介绍如何打造超融合数据库，重点介绍超融合数据库的核心技术和实现原理，涉及微内核、一体化、高性能、分布式、易用性等方面。书中给出了超融合数据库的典型应用案例，包括新能源制造企业的大数据平台、车企的车机信号系统、装备制造业企业的智能平台的超融合改造。本书还对超融合数据库的未来发展进行了展望。本书内容前沿、理论与实践并重，适合作为数据库、大数据等领域研究人员、技术人员的参考书，也适合作为希望进行数字化转型的企业决策者的参考书。
OpenClaw时代的OPC:一人公司从0到1方法论
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本书是一部系统研究AI时代OPC这一新型商业组织形态的著作。它既是一部关于AI时代组织进化的认知之书，也是一部关于超级个体如何完成系统化跃迁的实践手册。本书试图回应我们这个时代的核心命题：随着大模型、AI Agent、自动化工作流与数字基础设施日益成熟，当技术把过去属于公司的能力重新交还给个体时，我们是否已经准备好像经营一家公司那样重新经营自己。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践，包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等； 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
Hadoop HDFS深度剖析与实践
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本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1 1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式，全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章，其中第1~3章为第1篇Web安全，从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题，以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用；第4~6章为第2篇Crypto密码，主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容；第7~10章为第3篇MISC安全，主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容；第11~13章为第4篇Reverse逆向工程，主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容；第14~17章为第5篇PWN，主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容，能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架，并通过案例学习相关技能，完成从门到提升，适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读，也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章：第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由到面的突破 我们塑料袋时，一般从易撕口始，这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个易撕口，并通过这个易撕口，实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”，所以我们在介绍BP算法时，先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口，再延伸到一般情况?；在介绍循环神经网络时，我们也先以一个简单实例为易撕口，再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易，把大事化小，把不可能转换为可能。 3.表达形式?：让图说话，一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到让人茅塞顿的效果，但如果用一些图来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面，为了帮助大家更好地理解，更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容，本书还包含了其他方法，相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验，使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学，这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能（AI）的重要性，想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段，那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了，而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ，给人“忽如一夜春风来，千树万树梨花”的感觉！
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业化为产业级数字化平台，成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业（第1~3章） 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章） 成为数字化企业只是企业数字化转型的步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台，将平台的能力放给行业里更多的企业，从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析（第7~9章） 通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直借鉴。
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
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这是一本系统梳理并深解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识： ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究ChatGPT本身，还是正在研发或使用其他大模型，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理；然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等； 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善，GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及；内容丰富、循序渐，覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景；实战性强，9个综合案例，提供案例源代码和解读，以及实验数据和实验结果对比分析；图文并茂，包含大量原创图表，可读性强。
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
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【为宏观掌握Oracle基础（第1~3章）】，介绍了程管理、内存管理及存储等基础知识，并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法，旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和程组织方案。【微观理解Oracle原理（第4~8章）】，围绕Oracle内部运行原理展讲解。首先，在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次，引了排队论和排队系统中的概念，对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程（第9~11章）】，结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来，首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识，通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次，通过典型案例讲解AWR报告，让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次，介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后，对Oracle多租户架构的演过程及部分新特性行了简要讨论及总结。
