本书致力于利用算法求解实际问题。第1部分介绍算法的核心内容，探讨什么是算法、如何设计算法，同时学习在算法中使用的数据结构。重点讲解排序算法、查找算法和求解图问题的算法。第二部分讨论各种机器学习算法，包括无监督机器学习算法和传统有监督学习算法，详细讨论一些自然语言处理算法和推荐引擎。第三部分讨论更高级的算法概念，重点介绍了密码算法和大规模算法。本书还包含一些案例分析（如天气预测、推文聚类和电影推荐引擎），用来说明如何才能更好地应用这些算法。

这是一本从实战角度出发，系统指导非IT人员通过零代码平台搭建企业级应用的工具书。零代码平台是实现企业全员开发的有效途径，本书是掌握零代码平台的有效工具。本书作者是国内零代码产品的代表之一——明道云的核心开发与运营者，他们在本书中不仅分享了搭建企业级应用的具体操作方法，还融入了自己指导企业落地时凝练的各种经验心得，比如准确抽象业务实体的技巧、常用工具的推荐等。本书中没有晦涩的理论介绍，所有内容都基于实操展开，并用“非技术”的语言呈现。为了帮助所有企业人员，尤其是无IT技术基础的业务人员快速且正确地理解、掌握通过零代码平台开发属于自己的企业级应用的方法，书中不仅配备了大量的图片和表格，给出了详细的应用开发步骤，还重点呈现了两个大型案例——完整构建CRM、ERP系统。 【本书共分为9章】：第1章和第2章主要帮助读者透彻理解零代码平台进而考量自己企业是否需要引入零代码平台，以及如何选择零代码平台。第3章和第4章重点介绍了如何通过零代码产品搭建应用，这两章不仅分析了企业级应用的基本构成，还介绍了用零代码平台搭建企业级应用的基本步骤。第5章针对与其他系统对接，以实现数据互通共享问题进行介绍，主要从数据对接和账户整合两个角度展开。第6章站在企业的角度分享信息架构建设方法论，包括一般建设方法、RPIC方法论、应用实现等重点内容，后还分析了信息架构的延伸价值和落地方向。第7章和第8章以案例的形式介绍了如何通过零代码平台中搭建的企业级CRM和ERP应用。这两章既是对前面内容如何在实际环境中落地的补充，也是指导读者动手操作的指引，还是读者构建自己的应用时可以直接套用的模板。第9章简述了在零代码时代，企业内部组织可能发生的变化，以及对于企业和个人创业者来说会有哪些新的可以利用的创业机会。

本书深入探讨了计算机的基础概念，比如计算机硬件、软件在硬件上的行为，以及随着时间的推移，人们如何解决问题等主题；介绍了现实世界是如何转换成计算机能理解的形式的，组成计算机的基本构件，以及为什么设计与计算机硬件相匹配的程序可以提高性能；还将介绍如何将程序转换为计算机能够理解的机器语言，如何用软件构建块创造Web浏览器等程序，让程序更高效的循环不变式、强度削弱和递归细分等技巧，计算机安全和机器智能的基础知识，以及项目设计、文档编制、日程安排、可移植性、维护等内容。。

内容简介这是一本从环境搭建、部署配置、系统架构、工作原理、源码分析、二次开发等维度系统讲解如何打造协同的云、边、端系统的著作。全书一共9章，逻辑上分为三大部分：第1部分 边缘计算基础（第1～2章）首先介绍了边缘计算和边缘计算系统的概念、组成、架构，以及边缘计算系统的部署与管理；然后分别以Kubernetes、KubeEdge、EdgeX Foundry为例讲解了云、边、端的部署与配置。既给出了边缘计算系统部署所需的自动化脚本，又分析了应用在云数据中心部署和以云、边、端协同的方式部署的利弊。第二部分 工作原理（第3～6章）首先从整体上对边缘计算系统的逻辑架构进行了介绍，然后从部署、配置、架构等角度对分别云、边、端的核心组件的工作原理进行了深入解析。第三部分 源码分析（第7～9章）云、边、端的开源框架众多，云部分选择Kubernetes、边部分选择KubeEdge、端部分选择EdgeX Foundry，首先详细介绍了这3种开发框架的开发环境搭建和源码的整体架构，然后对他们的核心组件的源码进行了深入分析，同时也对这3个框架的二次开发进行了讲解。

管新潮，现任上海交通大学外国语学院副教授、硕士生导师本书为新核心翻译硕士（MTI）系列教材丛书之一。本书主要内容包括语言数据分析基础（数据结构、数据清洗、数据可视化等）以及语言数据分析应用（N-gramsChunk提取、相似性计算、情感分析、语义分析、主题分析、语料库变量分析等）。全书共分两部分十个章节，内容限制在Python的语料库应用提升阶段，更多结合语言学和翻译学的相关理论知识，实现技术与语言学翻译学的充分结合。全书体例为文字描述结合部分关键代码呈现，按主题划分章节内容。本书适合文科类语言智能、语言数据科学、AI语言等方向的教师或学生使用。本书系《语料库与Python应用》一书的后续提升版内容，更注重Python在语言学翻译学领域的数据分析应用。

《新程序员.002：新数据库时代&软件定义汽车》，由50位行业学术专家和知名企业技术专家合力成书，图文与视频多媒体呈现。50多位专家倾心奉献。随书附赠《2021数据库全景图V1.0》和《2021汽车技术与产业生态全景图V1.0》，同时内含《2021年度数据库发展研究报告》和《2021年软件定义汽车研究报告》。数据库作为核心技术三大件之一，我们从新型数据库普及、数据库开源趋势、数字化转型实现，以及资本助力产业等角度，邀请到27位数据库行业专家，共著非关系型数据库、文档型数据库、分布式数据库、混合式数据库、时序数据库、图数据库等的理论技术及行业实践，让数据库开发者快速提升。智能驾驶作为人工智能的顶上皇冠，我们以技术和商业融合创新为主线，邀请到23位汽车领域专家，从开源系统、车路协同、数字孪生等不同视角分析了云计算、人工智能、物联网等技术给汽车行业带来的影响和机会，让汽车从业者深入了解产业动态。这是一本同时适用于中高级职业人士和入门者的通识图书。通过专家专业指导，深度了解技术趋势，对开发者的学习成长有很大帮助。

本书主要包括两部分内容，部分重点介绍Python 的基础知识，让读者可以从零开始入门Python Web 开发测试；第二部分重点介绍Python Web 项目的开发实践，让读者可以一步一步地了解开发一个Python Web 项目的过程。本书是一本介绍Python Web 测试开发的基础书，从基础的Python 概念、Python 语法，到后的Python Web 的项目实践，囊括Python Web 测试开发所需的基础知识和实践方法，非常适合准备转型PythonWeb 测试开发的人员。同时，本书也介绍了Python 语言的一些高级特性，如语法糖、内置表达式、魔法属性等。因此本书也是一本Python 进阶教程，适合那些已经掌握一定的Python 基础知识、希望提升Python 编程能力的读者。后，本书一以贯之地以实践为主旨，除了介绍Python 语法知识之外，更多地关注Python 语言的实践。例如，部分会提供一些练习题，还会有专门的章节来介绍如何学习和使用Python 的类库；而第二部分则重点介绍实践项目。所以本书也很适合那些掌握了Python 知识却没有Python Web 项目实践经验的读者。

本书基础理论、应用开发以及实际案例相结合，围绕Hadoop、Spark生态圈循序渐进地介绍关于大数据技术领域中的基础知识、应用开发技术和基于Spark的常见机器学习算法，后以两个实战案例全面、系统地应用了本书介绍的基础知识和应用开发方法。全书共14章，分别为大数据概述、Hadoop简介及安装部署、HDFS、MapReduce计算框架、Hive数据仓库、HBase分布式数据库、Spark基础、Spark RDD弹性分布式数据集、Spark SQL、Spark Streaming实时计算框架、Spark Streaming与Flume、Kafka的整合、Spark MLlib 机器学习、实战案例——分布式优惠券后台应用系统和实战案例——新闻话题实时统计分析系统，书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。 本书主要面向广大从事大数据分析、应用开发、机器学习、数据挖掘的专业人员以及从事高校信息技术专业的教师和高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

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本书以一个名为O-stock的项目为主线，介绍云、微服务等概念以及Spring Boot和Spring Cloud等诸多Spring项目，并介绍如何将O-stock项目一步一步地从单体架构重构成微服务架构，进而将这个项目拆分成众多微服务，让它们运行在各自的Docker容器中，实现持续集成/持续部署，并终自动部署到云环境（AWS）的 Kubernetes集群中。针对在重构过程中遇到的各种微服务开发会面临的典型问题（包括开发、测试和运维等问题），本书介绍了解决这些问题的核心模式，以及在实战中如何选择特定Spring Cloud子项目或其他工具（如 KeyCloak、Zipkin、ELK技术栈）解决这些问题。本书适合拥有构建分布式应用程序的经验、拥有Spring的知识背景以及对学习构建基于微服务的应用程序感兴趣的Java开发人员阅读。对于希望使用微服务构建基于云的应用程序，以及希望了解如何将基于微服务的应用部署到云上的开发人员，本书也具有很好的学习参考价值。