Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有一定的了解。本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。

内容简介本书是Java并发编程领域公认的标准性著作，第1版自2015年出版以来，累计印刷23次，销售超过10万册，全网读者评论超过40000条，口碑爆棚。第2版在第1版的良好基础上，与时具进，反映了Java技术的最新发展；去芜存菁：处理了广大读者反馈的问题；博采众长：吸收了行业专家的宝贵建议；厚积薄发，融入了作者近8年在Java并发编程方面积累的新技术和新经验。新增和修订的内容超过50%，无论是理论、方法还是实践，都有了大幅度的提升。本书从并发编程的底层实现机制入手，围绕JDK源码、JVM、CPU等多角度详细介绍了设计Java并发程序的框架、原理、核心技术、设计模式与应用，同时辅以丰富的示例代码，使得开发人员能够更快地领悟Java并发编程的要领，利用Java平台的基础并发功能快速地构建大规模的并发应用。本书具体包含如下核心内容：？Java并发编程的基础：线程。？Java并发编程的挑战及其解决思路。？Java 并发编程的底层实现原理，在CPU和JVM层面如何实现并发编程。 ？Java 的内存模型。？Java 并发包中与锁相关的API和组件，以及它们的使用方式与实现细节。？Java 中并发容器的实现原理，领略大师的设计技巧。 ？Java 中的原子操作类和并发工具类。？Java 中的线程池实现原理和使用建议。 ？Executor 框架的整体结构和成员组件。 ？并发编程的实战案例，以及排查并发编程问题的方法。 ？分布式编程的原则、范式以及常见分布式协议。 ？分布式锁以及如何在分布式环境下进行并发控制。 ？常见的分布式系统架构，以及多个场景的分布式架构方案。此外，本书还是一本关于如何高效地进行分布式编程的实践指南，提供了很多实用的分布式编程技巧和工具，让读者更好地应对分布式编程挑战，掌握Java生态在分布式领域的新编程范式。

《Python数据分析与可视化项目实战》由浅入深地讲解了使用Python语言实现大型商业案例项目数据分析的知识，几乎覆盖了当今主流的数据分析行业。全书共9章，分别讲解了电影产业市场数据分析和可视化系统，电商客户数据分析和可视化系统，房产信息数据分析和可视化系统，城市智能交通数据分析和可视化系统，NBA球星技术统计信息数据分析和可视化系统，股票数据分析和可视化系统，民宿信息数据分析和可视化系统，足球数据可视化分析和机器学习预测系统，网络舆情数据分析和可视化系统等。 《Python数据分析与可视化项目实战》适用于已经了解Python语言基础语法，希望进一步提高自己Python开发水平的读者，同时还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的教材。

本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。 全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络——孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种有趣单样本元学习算法——关系网络和匹配网络；第6章介绍记忆增强神经网络；第7章进一步介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法——模型无关元学习及其变种；第8章介绍另外两种经典的元学习模型——MetaSGD和Reptile；第9章深入介绍元学习的一些新进展与**研究成果——基于样本抽样和任务难度自适应的深度元学习理论。全书提供大量应用实例和配套代码，每章后均附有适量思考题，引发读者思考和讨论。 全书行文浅显易懂，深入浅出，适合作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生开展元学习理论教学，也可供广大AI技术开发和研究人员参考。

本书从标准库的并发原语讲起，循序渐进的介绍扩展库、分布式的并发原语、并发模式和经典并发问题。内容从并发原语的使用场景、使用方法、常见错误，内部实现多层次的讲解，全面的介绍Go并发的知识。全书分为三个部分，主要部分又分为四个层次。第一部分主要介绍Go标准库提供的各种并发类型（并发原语）的知识，方便初学Go语言的同学能够掌握好Go语言的基础能力，包括一些Go开发者都不熟悉的类型。第二部分属于拔高的内容，介绍积累优秀的扩展库，帮助Go开发者扩展思维，提高视野。这些扩展库如果能够掌握，在工作中会大有裨益。第三部分介绍分布式并发原语。这部分内容鲜有人介绍，但是属于互联网公司常用的一些场景，尤其是开发大型分布式项目。很多读者缺乏这方面的经验和机会，通过阅读此书，可以弥补这方面的知识的缺乏和实战的机会。

本书覆盖了开发人员在落地分布式架构过程中使用RocketMQ 的主要技术点，包括RocketMQ 的 高性能通信渠道、生产消息、消费消息、存储消息、分布式事务消息、消息的可追踪性、消息的稳定性、消息的高并发、消息的高可用、消息的高性能和RocketMQ 5.x 的新特性。采用"是什么→怎么用→什么原理（源码分析）”的主线来讲解这些技术点。 本书的主要目标：①让读者在动手中学习，而不是"看书时好像全明白了，一动手却发现什么都不会”；②让读者掌握整个RocketMQ 生态的全栈技术和最佳实践，而不是只有RocketMQ 框架；③让读者从RocketMQ 体系化的视角熟悉RocketMQ 的核心原理，而不是零散且碎片化；④让读者成为消息中间件领域的技术专家或架构师，而不只是熟悉RocketMQ；⑤让读者具备自研消息中间件的能力，而不是仅停留在源码分析的层次，"授人以鱼，不如授人以渔”是本书最大的宗旨。 本书适合对分布式架构及支撑分布式架构落地的中间件感兴趣的技术开发人员。无论读者是否接触过 分布式消息中间件，只要具备一定的Java 开发基础，都能通过本书的学习快速掌握分布式架构中消息中间件的开发技能，并利用RocketMQ 消息中间件支撑分布式架构的落地。

本书是一本全面介绍C模板技术的图书，主要内容涵盖C模板的基础概念、语言细节、编程技巧、高级应用以及实用示例等。本书针对C11、C14、C17标准进行了内容更新，并对很多新语言特性（包括变量模板、泛型lambda、类模板参数推导等）给出详细解释。通过阅读本书，读者可以深入理解C模板技术，掌握开发有效、简洁且易维护的软件的原因、时机和方法。本书内容丰富，架构清晰，讲解翔实，适合对C模板技术感兴趣的开发人员或爱好者阅读。

《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。 《R语言数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》是一本针对金融领域的数据分析和机器学习应用的实用指南。《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。 通过阅读《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》，读者将掌握使用ChatGPT和其他工具进行金融大数据分析的基本原理和方法。无论是金融行业 从业者还是数据分析员，都可以从《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》中获得宝贵的实用知识，提升在金融领域的数据分析和决策能力。无论是对于初学者还是有一定经验的专业人士，《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》都能够提供实用的案例和技巧，帮助读者更好地应用ChatGPT和其他技术解决金融领域的实际问题。

内容简介这是一本从使用和定制开发双重视角，循序渐进地讲解Flink的分布式系统架构设计、流计算API设计、时间处理、状态管理等核心技术的原理和实现的著作。它面向Flink的初学者，内容沿着基础知识、实际问题和解决方案这条主线展开，不仅层层剖析了Flink学习中的重点和难点，而且还通过大量案例展示了如何快速获得工程化实践能力。全书共11章，主要内容如下：（1）Flink基础知识（第1、2章）主要介绍了Flink的定位、核心特性、API分类，演示了如何搭建Flink作业的基础环境、如何创建一个Flink项目以及如何开发入门应用程序WordCount，并结合该应用程序说明了常见Flink作业的骨架结构。（2）Flink分布式架构及核心概念（第3章）主要内容包括Flink作业的运行时架构、部署模式、资源提供框架，以及开发 Flink作业时涉及的核心概念，对于后续学习Flink DataStream API和Flink SQL API很有帮助。（3）Flink DataStream API（第4~6章）讲解了Flink DataStream API的核心知识，包括执行环境、数据源、数据简单转换、数据分组与聚合、数据汇等，并讲解了Flink DataStream API中的时间语义、时间窗口、有状态计算和检查点这四大“王*牌武器”的由来与实现原理。（4）Flink有状态流处理API（第7章）Flink DataStream API不能优雅地解决窗口使用不灵活和分流成本高这两个问题，于是Flink提供了有状态流处理API。本章主要讲解了Flink有状态流处理API解决上述两个问题的方法。（5）Flink Table API与SQL API（第8~11章）Flink Table API和Flink SQL API的底层原理相同，可以相互转换，但Flink SQL API更为简单和常用。这4章分别介绍了Flink Table API、Flink SQL API 的功能，以及使用SQL实现流处理的核心技术，结合大量代码示例着重介绍了Flink SQL API的语法、函数、参数配置及性能优化方法。