智能汽车网络安全权威指南(上册)
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这是一本能帮助汽车从业者和安全从业者全面构建汽车网络安全知识体系、快速掌握汽车网络安全攻防经验的指南。它由国内知名电动汽车厂商安全团队负责人带领核心团队成员撰写,以“安全左移”为指导思想,围绕安全合规、安全标准、安全体系、安全测试、安全研发、安全运营、网络攻防、威胁评估、自动驾驶安全等9大核心主题对汽车的网络安全行了全面且透彻的阐述,是汽车网络安全领域的标准性著作。由于内容覆盖面广,而且比较深和细致,因此本书篇幅较大。为了方便不同需求的读者阅读和各取所需,全书分为了上、下两册。上册(第1~10章)(1)梳理了汽车安全的发展脉络,以及汽车的功能安全、预期功能安全、网络安全3大安全主题,旨在让读者对汽车网络安全有一个宏观和整体的认知。(2)详细讲解了汽车的网络组成、网络通信协议、电子电气架构以及架构视角和功能视角的网络安全,旨在让读者精准地掌握与汽车相关的网络知识。(3)重解读了汽车网络安全的合规体系,主要内容包括国内外网络安全法规、汽车网络安全管理体系及其应用,旨在让读者了解汽车网络安全的标准并结合业务场景行多体融合,建立对应的汽车网络安全管理体系。(4)从攻防的视角讲解了黑客如何零门槛破解一辆汽车以及针对各种不同场景的网络安全测试工具的用法。下册(第11~21章)(1)详细总结了汽车黑客的攻思维和方法,并列举了汽车网络安全架构视角和汽车功能应用视角下的常用攻手法和防御措施。(2)系统讲解了覆盖整车研发周期的网络安全策略,包括威胁分析与风险评估、汽车网络安全架构、汽车网络安全监控与响应等。(3)前瞻性地讲解了高级辅助驾驶安全和汽车充电网络安全,相关知识非常稀缺,能帮助读者阔眼界。本书不仅理论体系全面,能帮助读者构建对汽车和网络安全的立体认知;而且实操指导具体,为读者总结了汽车网络安全攻防的各种方法和手段。全书包含大量案例、模型和数百个图表,看了就能懂,学会就能用!
SoC底层软件低功耗系统设计与实现
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这是一本系统剖析SoC底层软件低功耗系统设计、实现与定制化的著作,同时它还全面讲解了低功耗的知识以及各种低功耗问题的定位与优化。作者在华为海思等半导体企业深耕低功耗领域10余年,本书内容基于作者的实际商用经验撰写而成,读完本书后,我们至少能掌握以下知识:(1)Linux内核中所有与低功耗相关的17个模块的设计与实现原理,以及这些模块的自定义实现和二次发,这部分内容能让读者对低功耗相关的问题知其然并知其所以然。(2)Linux内核中关于低功耗的设计思想,既同时适用于宏内核、微内核和精简内核,又可以给其他的操作系统提供思路和启发。(3)低功耗的20余个扩展知识,让读者对低功耗有更全面、更深地了解。(4)各种低功耗问题的定位方法和通用优化手段。
领域驱动设计:业务建模与架构实践
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内容简介这是一本从业务和架构视角讲解DDD的基本原则、底层逻辑、落地难、落地方法和阶技巧的实战性著作。DDD的理论体系复杂,学习和实践门槛较高,已有的关于DDD的著作或多或少存在理论描述难理解、案例示范难落地等问题,阻碍了DDD在实践中的应用。本书作者有20余年的软件研发经验,对DDD有深刻的理解,深谙DDD实践过程中的痛,他在这本书中高屋建瓴、化繁为简,让读者有拨云见雾之感。理论部分(第1~3章)从软件工程的基本思想出发,首先分析了DDD产生的原因,并由此推论出DDD的基本原则,这些内容是学习本书的基础;紧着分析了DDD落地的难,帮助读者扫清障碍;然后提炼出了DDD的成熟度模型,包括DDD的战略、战术和衡量指标。这些内容极具针对性和独创性,是研发团队必须掌握的,也是目前同类书中很少讲的。实战部分(第4~10章)从业务建模和架构的角度切,首先用搭积木的方式讲解和演示了DDD项目由简易到复杂的落地过程,包含大量的业务建模场景和案例,涉及如何应用通用语言、如何建模领域逻辑、如何应用上下文和子域切分系统以及如何保持语言、模型、代码的一致性等重要内容;然后讲解了如何将各种设计模式应用到DDD中,以及如何设计出能让DDD更好落地的系统架构。这些内容兼具实操性和思想性,充满经验和智慧,在同类书中同样也不多见。
加速:*能软件交付之道
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本书是关于DevOps的实用指南,使用GitHub作为平台,展示了如何利用GitHub工具集的强大功能行协作、精益管理,以及实现安全快速的软件交付,从而将DevOps和DevSecOps提升到一个新的水平。书中为常见问题提供了简单的解决方案,读者将学习如何找到正确的度量标准,以及如何学习其他团队的成功经验。读者将学会利用GitHub来加速价值交付,具体包括:使用GitHub Projects实现工作的可视化,使用GitHub Insights衡量正确的指标,使用GitHub Actions和Advanced Security展可靠的和经过验证的工程实践,以及迁移到基于事件的、松散耦合的软件架构。zui后,本书介绍了影响软件交付性能的因素,并指出了一些可持续改的方向。
机器意识:人工智能如何为机器人装上大脑
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本书涵盖许多无论是在理论还是在实践中都非常有趣的话题。书中介绍了包括控制范式、导航、软件、多机器人系统、群体机器人、社会角色中的机器人以及机器人中的人工意识。阐述了几个宽泛的主题,如人工智能理论与应用、拟人化、化身与情境、将心理学和动物行为理论扩展到机器人的理论以及未来的人工智能的新定义。
深入理解LLVM:代码生成
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全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识,包括中间表示,重介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识,此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成,其中对代码生成的每一步骤都有提及,着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集以及如何在Linux运行BPF应用,Pass和PassManager的运行机制等知识。通过阅读本书,读者理解和掌握LLVM代码生成过程,可以根据本书指导为基于LLVM发一款新后端的编译器。同时本书还介绍了各种编译过程中使用到的算法,读者可以根据场景对算法行增强从而达到性能优化目的。
设计深度学习系统
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本书主要从软件发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连方式,然后在各个单独的章节中深探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在始时讨论需求,着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
银行数字化转型:业务、技术与运营
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这是一本从业务、技术、运营等角度全方位讲解银行数字化转型的著作,是作者在银行等金融领域近20年工作经验的总结。本书为银行数字化转型提供全面的能力框架、企业架构方法、战略制定方法、关键技术指导、详细实施步骤,更为重要的是,它还为银行的数字化营销和运营提供了系统方法和实操指导,为银行数字化转型提供了抓手和突破口。 阅读完本书,我们将收获以下知识: ?银行数字化的本质以及转型前应考虑的3大类问题; ?银行的数字化能力框架、评估模型及建设路径; ?银行数字化转型的企业架构,包括业务架构和IT架构等; ?银行数字化转型的战略及其制定方法; ?银行数字化转型的2个核心业务要素:以体验为核心和以数据为驱动; ?银行数字化转型的4个关键技术:数字化技术、数据中台、平台生态和数字化风控体系; ?银行数字化转型实施与落地的6个步骤:组建转型团队、明确战略目标、企业架构设计、业务中台设计、数据中台设计、数字化转型试和推广; 银行营销数字化转型的体系和方法,包括营销数字化、全渠道营销数字化转型、营销中台等。 ? ?银行运营数字化转型的体系和方法,包括渠道运营、用户生命周期运营、用户运营的“3板斧”、新媒体运营和数据运营等; ?建设银行(国有)、招商银行(股份制)和网商银行(民营)的数字化转型方法。
MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用
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内容简介 这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写,从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps行了全面的讲解。 本书的主要内容包括如下9个方面: (1)MLOps的核心概念和方法,可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理; (2)MLOps涉及的几种角色,以及这些角色之间如何协作; (3)机器学习项目的基础知识和全流程,是学习和应用MLOps的基础; (4)MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具Adlik,为读者系统讲解MLOps的技术和工具; (5)云服务供应商的端到端MLOps解决方案; (6)第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验; (7)MLOps的成熟度模型,以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分; (8)针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践,帮助他们量身定做MLOps策略; (9)MLOps的未来发展趋势,以及如何将新技术融MLOps实践中。 本书深浅出、循序渐地讲解了如何在实际项目中利用MLOps行机器学习模型的部署、监控与优化,以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案,帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
数据要素价值化蓝图:全景、认知与路径
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内容简介这既是一本系统讲解数据资产价值变现的门书,又是一本全面介绍数据要素的科普书,它能帮助零基础的读者厘清数据要素各种概念并建立系统的知识体系,同时还能掌握数据资产价值变现的认知、实现路径和实操方法。本书由凯捷咨询前亚太区副总裁、阿里云中国区前咨询总经理撰写,全球数据资产理事会(DAC)联合出品。本书是《精益数据方法论:数据驱动的数字化转型》一书的姊妹篇,后者讲了如何制定数据战略、梳理数据场景、发数据产品,如何利用精益数据方法转型为数字化企业;前者为数字化企业的数据资产变现给出了方案。全书一共17章,分为5篇。第一篇 数据要素基础与政策环境首先详细介绍了数据要素的定义、特征以及20余个该领域的相关概念,彻底厘清读者对数据要素的认知;然后全面分析了国家在数据要素领域的布局以及与之相关的各种政策和法规。第二篇 数据要素价值化详细阐述了如何实现数据要素价值化,具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面,提供具体的方法和操作指南;同时介绍了数据资源表,数据监管、合规与安全,数据资产的交易,数据要素市场,以及数据基础设施,帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。第三篇 公共数据要素价值化重介绍了公共数据要素的基本知识,并通过公共数据要素价值蓝图,让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径,为公共数据的利用提供参考。第四篇 产业数据要素价值化聚焦于产业数据要素,介绍其基本知识,并通过产业数据要素价值蓝图,让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成,以更好地利用数据驱动业务发展。第五篇 个人数据要素价值化聚焦于个人数据要素,介绍其基本知识,并通过个人数据要素价值蓝图,让读者学习到个人数据的价值实现过程,从而更好地理解和保护个人数据资产。总体而言,本书可以提升企业管理者对数据的敏感度,以做出更具前瞻性的决策;提升数据专家职业能力,掌握数据要素的深层次价值;助力科技行业从业者了解数据如何驱动行业创新,抢占未来市场。
智能汽车电子与软件:开发方法、系统集成、流程体系与项目管理
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这是一本从技术与管理角度全景式介绍智能汽车电子与软件的著作,涵盖行业背景、组织架构、项目管理、发方法、系统集成、流程体系、人员搭建、核心标准、发工具、痛及展望等核心内容。本书是作者在博世等头部Tier 1与OEM企业10余年技术与管理经验总结,得到了来自华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 第1章从行业发展的里程碑、技术演变、行业格局、安全问题、量产落地、传统汽车与互联网的融合等角度阐释了汽车行业的特,有助于读者理解软件在汽车行业落地与深化时碰到的一些现象或问题。 第2章从Tier 1与OEM的组织模式特及软件所处位置始,引出组织变化与融合的趋势,并以软件质量为例提出了软件体系汽车企业的路径,为读者提供参考思路。 第3章从汽车软件全生命周期和交付的角度对发的主干行梳理,摘取质量门、bug管理、变更管理、文档管理、配置管理、风险管理、成本估算等重要主题,行了不同角度和相互贯通的阐述。 第4章基于软硬件一体的ECU产品视角,从产品发的角度,梳理了汽车软件发及产品系统集成的主体脉络,具体从需求、架构、集成、测试以及整体的追溯关系上行了展叙述,以期搭建一个具备一定普适性的汽车软件发的工程框架。 第5章侧重体系框架的梳理,依次对ISO 9000、IATF 16949、ASPICE等标准行了详细解读,让读者能够对普适性体系标准在汽车软件领域的落实情况有所了解。 第6章从一个典型的软件组织角色定义说起,依次梳理了组织、项目、流程3条角色线的相关内容,以便读者快速理解对应组织的人员组成及其与自身的映射关系。 第7章重介绍方法论与发标准,包括项目管理、敏捷实践、FMEA(失效模式及影响分析)、三大安全、8D等主题,从不同的维度引出了一些实际工作中经常遇到的问题。 第8章从汽车软件发工具应用场景的角度行了梳理。考虑到专业软件发属于更细分的领域,而且与汽车行业本身的关联性不大,所以该章整体侧重介绍发管理类工具。 第9章总结了整个转型过程中始终面临的一些具体问题,包括从业者心态难以调整、软硬件差异、敏捷无法奏效、信息壁垒高筑、ASPICE繁重、转型迟缓等。 第10章通过一个轻松简短的幻想场景来为全书收尾,不追求可操作性,但希望能够引发读者的一些思考。这也是对全书主题的升华和总结,希望能对广大读者有所启示。
互联网广告系统:架构、算法与智能化
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这是一部从工程实践角度讲解互联网广告系统的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作,是作者在Google和腾讯从事广告系统架构设计与工程实现的10余年经验总结。 通过本书,你将掌握以下内容: (1)互联网广告的生态和产品形态 首先介绍了谷歌、Meta、亚马逊、微软等主要在线广告平台;然后介绍了主要在线广告网络和程序化生态;蕞后介绍了在线广告产品形态,包括在线广告的投递方式和计费方式。主要目的是帮助读者建立对互联网广告生态的宏观认知。 (2)广告投放系统的架构与设计 结合Facebook Marketing、Google Ads、Twitter Ads等广告平台讲解了广告投放系统,主要内容包括广告的层级结构、三个广告平台API的特及用法演示,以及API的基本设计原则和设计方法论。读者可以从本章中学到现代广告系统投放子系统的设计思想。 (3)广告系统的设计方法论 互联网广告系统的规模往往比较大,详细介绍了以分布式系统为代表的大规模网络系统的架构设计方法论,为读者设计广告系统下基础。 (4)广告系统的工程架构 详细讲解了广告播放系统的架构设计、广告系统的数据架构设计、广告系统中的A/B测试等。 (5)广告策略系统的架构设计 首先介绍了广告竞价原理和广告策略系统设计;然后讲解了广告系统预估子系统,包括预估模型数据处理、常用的模型评价方法与指标、常用的模型训练方法,以及新广告率预估和转化率预估。 本书系统阐述了互联网广告系统设计的方方面面,对广告系统、推荐系统、大数据系统的建设具有很高的参考价值。
Go程序开发实战宝典
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《Go程序发实战宝典》结合典型案例行知识讲解,内容通俗易懂、重突出、实用性强,囊括Go语言的主要功能。全书共14章,前6章主要包括基础数据类型、循环控制、函数和指针、内置容器、字符串处理等;第7章主要讲解Go语言的面向对象编程,主要包括结构体、方法、口、设计模式、反射等内容;第8~13章主要介绍服务端发经常需要处理的问题,主要包括Go语言的编写规范、错误处理、异常处理、文件读写操作、JSON编码解码、网络编程、gRPC、并发编程、数据库编程、网络安全和测试等内容。此外,本书还对一些数据类型的底层结构、并发机制、垃圾回收行了深的讲解,*后一章通过对Gin框架的介绍和使用,完成了一个基础的分布式网盘项目。 《Go程序发实战宝典》附赠了相关知识的视频讲解及案例源代码,读者可自行下载(详细方法见本书封底)。 《Go程序发实战宝典》适合所有对Go语言感兴趣的发人员阅读,即使没有Go语言基础也可以直上手使用,同时也可作为计算机相关专业师生的参考用书。
DevSecOps原理、核心技术与实战
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《DevSecOps原理、核心技术与实战》以DevSecOps体系架构为基础,围绕GitOps源生态,重介绍DevSecOps平台建设和技术实现细节,从黄金管道、安全工具、周边生态系统三个方面手,为读者介绍各种安全工具与黄金管道的集成,以及基于黄金管道之上的安全自动化与安全运营。通过阅读本书,读者可以全面了解DevSecOps技术的全貌,同时,熟悉展DevSecOps实践和管理运营所需的知识体系,是一本普适性的、基于容器化和云原生技术的DevSecOps实践指南。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《DevSecOps原理、核心技术与实战》适用于网络安全人员、DevOps/DevSecOps布道师、软件发人员、系统架构师、基础架构运维工程师、质量工程师,以及高等院校对DevSecOps安全感兴趣的学生和研究人员。
Node-RED物联网应用开发技术详解
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本书从技术角度系统讲解了Node-RED的使用方法和如何应用Node-RED发物联网应用,是Node-RED领域的标准性著作,得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。 具体地,本书包含Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法,以及解决常见需求的44个流程,几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识,能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。 本书注重使用Node-RED发物联网应用的各种技术和方法,它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发工程实践》,讲解了Node-RED的官方扩展节、自定义节、团队发等物联网应用端到端发的细节,以及数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4大工程实战案例。 这两本书都配有大量辅助资源,包括流程实例、配置文件、实例代码等,可以通过本书的配套网站(Node-RED中文站)来获取。
机器学习中的加速一阶优化算法
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本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容,以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线,涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化,以及随机优化和分布式优化。
智能网联汽车:激光与视觉SLAM详解
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书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍,涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势,并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择,也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说,本书从智能网联汽车的基本概念入手,详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略,还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术,并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战,展示了SLAM技术的实际应用。此外,着重讲解了深度学习在SLAM中的应用,如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后,展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势,提供了宝贵的行业洞察。
OLAP引擎底层原理与设计实践
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这是一本从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,完整呈现OLAP查询的核心流程和OLAP引擎设计思路,并指导读者形成OLAP引擎设计解决方案的专业技术工具书。本书不仅面向初级读者介绍了OLAP查询的基本原理和Presto使用方法,还从源码级剖析了OLAP引擎核心原理,包括SQL查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心组件,并将内容扩展到OLAP引擎的常见高性能优化方案上。全书由浅深,图文并茂,把晦涩难懂的内容讲解得透彻易懂。本书分为6篇,包括14章。第一篇(第1章和第2章)总体介绍业界常见的OLAP引擎并分析其优劣,讨论OLAP引擎的技术发展趋势及选型方法,介绍Presto背景知识及其使用方法、技巧。第二篇(第3章和第4章)串讲OLAP查询执行的整个过程,并概要性介绍查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心模块的工作原理,目的是让读者形成整体认知。第三篇(第5~8章)以例讲理,对多种经典SQL的执行原理行解析,复杂度从前到后逐章递增,包含了投影变换、过滤、行数限定、排序以及多种聚合场景。第四篇(第9章和第10章)详解分布式查询执行的数据交换机制,涵盖了查询规划、调度、执行的多个阶段等重内容。第五篇(第11章和第12章)以Presto为例整体介绍流行的OLAP引擎扩展机制——插件体系与连器。第六篇(第13章和第14章)主要介绍函数的设计原理与发实战,这部分首先介绍函数注册、解析识别、调用等重要流程,最后从标量函数、聚合函数两方面手,用多个实际案例介绍高级API(注解框架)的发方法以及低级API的底层发方法。
深入理解Kubernetes网络系统原理
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这是一本虚拟化网络技术学习指南,融合中兴架构师16年网络产品研发经验。从Linux内核实现的视角出发,结合内核源码,以实例化的方式讲解虚拟化网络技术(包括容器网络和Kubernetes网络),覆盖原理及应用。本书适合从事网络应用设计发、网络运维和有一定基础的技术爱好者阅读。使其在理解虚拟化网络技术应用的同时,对网络背后的工作原理也有充分了解。本书一共分为三篇。(1)通用网络技术,首先介绍虚拟化网络中使用到的各种概念和基本技术,着结合Linux内核源码讲述Linux内核是如何实现这些网络技术的,包括Linux内核的收发报文流程、路由选路原理和虚拟化网络设备的工作原理。(2)容器网络技术,首先介绍Linux的网络命名空间,着分别介绍docker和Kubernetes两种模式下容器网络的工作原理。(3)Kubernetes网络插件原理,介绍Kubernetes网络插件的工作原理,之后综合全书讲述的技术,实现Kubernetes网络插件,达成优化Kubernetes网络的目的。
量子计算机编程:从入门到实践
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量子计算被誉为下一代编程范式。随着一些量子计算平台和模拟器向公众放,普通程序员也可以尝试编写量子计算程序,感受前沿科技的无穷魅力。《量子计算机编程:从门到实践》不会解释晦涩的量子力学理论,而会采用直观的圆形表示法描绘量子比特,并从实践角度展示如何编写有趣的量子计算程序。通过《量子计算机编程:从门到实践》提供的在线实验室网站,你可以动手运行书中的JavaScript示例代码。全书分为四大部分,分别介绍量子计算机编程的核心概念、原语、应用和发展趋势。你将了解量子隐形传态、量子算术运算、量子傅里叶变换和量子相位估计等知识,以及量子搜索、量子超采样、量子机器学习等高级主题。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU
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本书聚焦于使用英特尔的GPU来行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础,然后介绍英特尔的GPU处理器架构,着介绍英特尔推荐的视频处理发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持,以及源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。下来是实战的部分,首先介绍视频处理中的两个技术难——内容管理和码率控制,下来是编程实战,并针对发者反馈较多的情况,介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。

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