本书是面向Rust开发者的实战指南，旨在深入解析如何使用Rust语言构建高性能的网络服务。书中不仅介绍了基础的网络协议和Rust网络服务的简单实现，还通过Rocket框架的使用，深入探讨了如何构建高效、安全的Web应用。此外，本书还特别引入了新一代数据库SurrealDB的使用，展示了其在Rust网络服务开发中的强大功能和灵活应用。全书共11章，首先从Rust构建网络服务的基础出发，详细介绍了HTTP和TCP的实现。随后深入探讨了Rocket框架的使用，包括Rocket生命周期、请求处理、响应生成及错误处理等核心概念。在此基础上，书中引入了SurrealDB，详细说明了其安装、命令总览、与Rust结合使用等操作，让读者能够掌握使用Rust和SurrealDB构建现代Web应用的技巧并通过编写surreal_use框架对SurrealDB数据库的学习进行巩固和提升。最后，通过一个完整的日程待办系统开发实例，让读者能够综合运用书中的知识点，完成从前端到后端的全栈开发。本书特色在于结合了最新的Rust语言特性与现代Web开发框架Rocket，以及新一代数据库SurrealDB的应用，既有深度又不失广度，非常适合有一定Rust基础的开发者深入学习。通过实际的项目案例，读者可以快速掌握Rust在网络服务开发中的应用，为高性能Web应用开发打下坚实的基础。

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请让你的代码库随时保持可发布状态。持续交付流水线可以实现自动化版本控制、自动测试和自动部署，将开发人员的干预降至最低。掌握持续交付的工具和实践，你将能够快速且一致地添加功能和推送更新。《持续交付图解》是建立和使用持续交付流水线的友好指南。每一章都介绍了在设置CD系统时将面临的不同场景，包括自动扩展和测试遗留应用程序等现实问题的示例。作者Christie Wilson采用与具体工具无关的方法，通过插图、清晰的解释和实践练习来指导你的每一步学习。主要内容•为新项目和遗留项目设计有效的CD流水线•确保你的流水线在适当的时候发出正确的信号•将版本控制作为真相的来源•安全地自动化部署

内容简介这是6位来自多个大厂的大数据工程师联合力扣撰写的，深度解读大数据算法面试母题的求职手册。本融合了几位作者总计数百次面试他人和被他人面试的经验，结合对大厂招聘的真实需求，深度解读精选自力扣的近百道具有代表性的算法题。这些题目覆盖了几乎所有大数据从业者需要掌握的算法题类型，它们有的来自力扣多年的专业沉淀，有的来自各家企业的真实招聘题库。各位作者从实际应用场景出发，解读每道题出现在面试中的底层逻辑，然后给出具体的解题思路和编程示例，并从时间复杂度和空间复杂度两个层面分析示例程序。第1章和第2章从数据结构这个层面解读数组、链表、字符串、哈希表、栈、队列、树和图，这是所有算法的基础，然后深入分析了排序、递归、分治、贪心、回溯算法以及动态规划等基础算法的母题。第3章和第4章则聚焦大数据领域，从计算与存储两个维度解读面试中常见的算法题，比如Top k问题、中位数问题、位图算法问题、有序哈希字典问题、树存储问题、索引设计问题、海量数据写入与存储问题等。第5章和第6章精选了多道来自真实面试的算法题进行精讲，并从如何高效刷题、如何准备面试两个层面给出精准指导。

本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计及滑模控制、基于RBF神经网络的反演自适应控制、基于RBF神经网络的自适应容错控制、基于RBF神经网络的自适应量化控制、基于RBF神经网络的控制输出受限控制和基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。

《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》介绍德州仪器（TI）公司最新推出的TMS320F2837xD系列DSP的开发和应用，以TMS320F28379D为代表详细介绍其基本结构、工作原理、应用配置以及开发实例等内容。《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》共分为15章，首先简要介绍F28379D C28x FPU的架构特点，然后基于CCS 10.3软件环境，讲解其基本使用方法、软硬件开发环境及基本开发流程。在详细介绍F28379D的硬件结构后，针对其功能强大的片上外设，重点解析片上中断及各类定时器的工作流程，并详细描述在控制和通信领域中常用的外设和接口的使用方法，包括通用输入/输出端口（GPIO）、模数转换器（ADC）、增强型脉宽调制器（ePWM）、增强型正交编码脉冲单元（eQEP）、增强型捕捉模块（eCAP）、异步串行通信接口（SCI）、同步串行外围接口（SPI）以及并行通信端口uPP等。最后，《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》以F28379D为核心，展示了几种关键技术及其对应的开发实例，为读者提供了直观的、实用的技术参考。《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》适合广大电子工程师、自动化控制领域相关专业人员，也可作为高等院校电子信息、通信、计算机、自动控制等专业的本科生和研究生相关课程的教学用书或参考书。

《大模型Agent应用开发》深入探讨了LLM的核心概念、前沿技术和实际应用，最终为扩展AI能力边界的大型基础模型（Large Foundation Models，LFM）的崛起铺平道路。本书开篇详细介绍了LLM的基本原理，随后探讨了多种主流架构框架，既涵盖专有模型（如GPT-3.5/4），也分析开源模型（如Falcon LLM）的独特优势与差异。接下来，我们以基于Python的轻量级框架LangChain为核心，引导读者逐步构建智能体。这些智能体能够从非结构化数据中提取信息，并利用LLM和强大工具包与结构化数据交互。此外，本书还将深入探索LFM领域——该类模型融合了视觉、音频等多态能力，可以覆盖更广泛的AI任务。无论你是经验丰富的AI专家，还是初入该领域的新人，本书都将为你提供解锁LLM全部潜力的路线图，助力开创智能机器的新纪元。

本书以“激发学习兴趣、强化学习效果、突出实际应用及工程实践”为导向，将数字图像处理的基本运算、几何变换、空间域增强、频域增强、色彩增强、图像分割、数学形态学等核心技术从理论模型、物理意义、算法实现、应用实践等方面，以切合相关知识点的身边事、关心事、社会热点、中华优秀传统文化的工程应用实例，如Photoshop图层混合、证件照生成器、图片美化、滤镜特效库、人像美颜、近景人物虚化、2D发型试戴、文档扫描仪、虚拟直播间等作为切入点，从“以实践应用为目的的理论学习”视角，帮助读者学习和理解数字图像处理相关算法的物理意义以及在真实场景或工程实践中的具体应用。本书所有算法和项目案例均配有完整的MATLAB实现源代码，并提供了丰富的相关在线素材和资源，方便读者学习与项目实践。

内容介绍这是一本指导供应链金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应链金融产品和服务的设计与运营的著作。在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应链金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应链金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应链金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。第一部分：总体概述（第1~3章）该部分阐述了本书所述的供应链金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。第二部分：数据实施工作（第4~7章）该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程，是全书的重点和难点。其中，金融企业了解、整合和运用核心企业供应链数据的过程，需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。第三部分：数据成果运用（第8~11章）该部分包括风险规则形成与系统实现、对接核心企业数据、供应链金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度进行阐述，核心企业处于配合地位。第四部分：知识沉淀（第12章）该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应，有助于金融企业不断沉淀知识，提升效率，形成竞争优势。

《品牌形象设计标准教程 ： 全彩微课版》是专门针对品牌设计教学而精心编写的作品，从多个视角深度剖析，成功构建了一套全面且细致的品牌设计框架。全书覆盖了品牌认知、品牌设计内容，以及品牌的培养与传播等关键环节，详细介绍了品牌的价值、含义、本质、历史背景、理念、愿景及生命周期等相关要素，深入探讨了品牌实施与培养的策略，对新品牌的营销推广及品牌案例研究也有细致的阐述。在标志设计、VIS设计和包装设计等实际操作层面，《品牌形象设计标准教程 ： 全彩微课版》均有详细介绍。《品牌形象设计标准教程 ： 全彩微课版》精选了全球范围内很多著名优秀品牌设计案例，供读者借鉴、参考和赏析。另外，《品牌形象设计标准教程 ： 全彩微课版》赠送PPT课件、教学大纲和同步微视频，帮助读者高效学习。《品牌形象设计标准教程 ： 全彩微课版》适合各类设计师和从事品牌设计的人员阅读，特别适合高校作为相关教材使用。