湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题,分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且,通过一个系统性的项目案例,讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码,更提供配套的视频教程。对于每个主题,书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解,使读者递式学习。总的来说,本书具有以下4大优势。- 项目驱动:从零构建微服务案例项目,基于技术组件持续重构和演。- 专项组件:提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能:面向日常微服务系统发需求,提供即插即用的代码模板。- 视频演示:提供项目代码的完整视频讲解,手把手演示框架功能特性。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作,是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略,包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分(第1章) 红蓝对抗基础 首先,阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状;其次,介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势;Z后,概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分(第2~5章) 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力,以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分(第6~10章)红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备,以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分(第11~13章)紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练,然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容,Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写,带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性,让性能与安全问题无所遁形,效果立竿见影。具体来说,本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架,并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章,从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础(第1~3章):第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景;第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理;第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序,尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践(第4~9章),第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践,如Java应用的GC观测;第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法;第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法,包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏;第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈,并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题;第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践,包括长时间关中断和持续性能追踪等;第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践,如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物,涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中,四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富,涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等,是一本非常全面的实践指南。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于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;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容,详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能,在提高研发效率和质量的同时,提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法,全部以实战项目案例的方式展讲解,有具体的工程化思路,也有可复用的提示词,还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍,就能顺利跃迁为AI时代的新程序员,与AI共同化,成为不被AI淘汰的人。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南,以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线,覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结,内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念,解析预训练与微调机制,对比传统循环神经网络与Transformer架构差异,结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开,聚焦DeepSeek的技术突破,系统讲解预训练目标设计、后训练优化(SFT/RLHF)、模型评测体系,并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求,详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合(如视觉-语言指令微调)、具身智能与通用人工智能(AGI)的演进路径,为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师,还是谋划未来布局的战略决策者,都能从中获得启发,在通往通用智能的浪潮中,走出属于自己的创新路径。
Android游戏开发从入门到精通 第2版
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本书深讲解了Android游戏发的核心知识,并通过具体实例的实现过程,演练了发Android游戏程序的方法和流程。全书共17章,分别讲解了认识Android移动操作系统,掌握Android游戏发技术,Graphics游戏绘图,3D技术的应用,纹理映射特效,绘制3D图形,坐标变换和混合,摄像机、雾特效和粒子系统,让游戏和网络互联,游戏中的音频特效和视频,游戏中的数学,碰撞检测,使用传感器技术,AI版五子棋游戏,高仿抖音潜艇大挑战游戏,跨平台坦克大战游戏(Android/iOS/桌面),国际象棋游戏。全书简明而不失技术深度,内容丰富全面,历史资料详实齐全,以简洁的文字介绍复杂的案例,同时介绍了其他同类图书中涉及的历史参考资料,是学习Android游戏发的完美教程。本书附赠所有案例源码,获取方式见封底。 本书适用于已经了解并想一步学习Android游戏发、Android项目架构的读者,还可以作为大专院校相关专业师生的参考用书和培训学校的专业教材。
SOLIDWORKS二次开发理论与技术
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本书以SOLIDWORKS发项目为研究背景,以Visual Studio(VS)2019为编程工具和发平台,运用大量专题实例,详细而又系统地介绍了用C 行二次发的方法和技巧。本书的一个重要特是给出了如何运用C 行面向SOLIDWORKS系统的二次发。 本书的内容涉及发一个实用CAD系统的多个方面,其中包括CAD二次发概述、面向对象的C 程序设计基础、面向对象的API程序发包、交互界面设计、零件自动建模、装配体自动操作、工程图的程序生成、选择与遍历技术、标准件库的设计、液压机设计与计算、浮选机设计、陶瓷砖模具设计等。 全书内容安排详略得当、通俗易懂,各章专题例程相互独立,读者可从中学到SOLIDWORKS系统软件发的方方面面。 本书有鲜明的个性和极大的实用价值,可作为高等院校师生学习SOLIDWORKS二次发的教材,也可供机械、电子、计算机、建筑、服装、广告等行业的计算机辅助设计技术人员使用。
深度学习基础与实践
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本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容下基础。后五章带领读者行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型(第1-3章) 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统(第4-9章) 首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;*后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起,世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中,作者帮助大家专注于产品体验,而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略,了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计,以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书,你将可以: 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇,涉及9章内容,涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目,知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务,这些资源包括全书所有实例的源文件和素材,同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看,方便读者循序渐地行练习,并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强,讲解由浅深且循序渐,知识涵盖面广又不失细节,非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时,本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册,还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验,全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践;然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分;最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外,本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
贯通:数字化订单交付
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本书内容紧紧围绕企业的订单交付体系管理和能力建设来展,框架上具体体现为订单交付体系和能力的“6 1”,即产品数据与制造工程、销售预测与需求感知、客户订单与需求管理、生产计划/排程与执行、采协同与内向物流、商品发运与外向物流,以及1个OTD运营监控和体系治理,并一步阐述了订单交付的数字化特。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。

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