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全链路压测是互联网服务容量保障工作人员的重要工作，也是横跨多个领域的技术。本书采用“理论联系实际，再从实际回溯到理论”的方式，深入浅出地阐述全链路压测的知识。本书前4章聚焦于全链路压测的基础知识，先对全链路压测的基本知识和发展前景等进行深入介绍，再展开讲解全链路压测的技术实现、组织保障和工具建设，其间穿插一些实例代码和图表，帮助读者融会贯通。第5章和第6章介绍全链路压测的衍生实践，包括微服务架构下的容量治理，以及容量规划与容量预测，将全链路压测的应用价值扩大到更广的领域。第7章用4个案例讲解全链路压测在不同类型企业的落地实践，涵盖全链路压测在容量保障和混沌工程领域的应用。第8章从技术、管理和职业发展这3个方面，以问答形式阐述多个全链路压测问题，为读者带来更多的思考。本书内容既包括全链路压测的理论知识，又包括丰富的实践案例，适合架构师、研发人员、性能测试人员、运维人员、网站可靠性工程师、团队管理者、项目经理等阅读。

本书结合具体实例循序渐进地讲解了金融大模型开发的核心知识。全书共12章，分别讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。本书内容丰富全面，是学习金融大模型开发的优秀教程。本书既适合已经掌握Python基础开发的初学者学习使用，也适合想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者阅读。本书不仅可以作为证券、保险、银行等行业从业者的参考书，还可以作为大专院校和培训学校的专业性教材。

近年来，演化计算作为计算智能领域的经典优化技术，已经广泛应用于求解组合优化、工程优化等理论和工程类的优化问题，形成了一种基于演化的智能优化方法。针对高维空间的多目标优化问题，近年来基于分解的多目标演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目标或高维多目标优化问题的难度。根据分解的形式不同，基于分解的MOEAs又进一步细分为基于聚合的MOEAs和基于参考点的MOEAs。尽管基于分解的MOEAs是目前求解高维多目标优化问题最有前景的技术之一，然而它在方法和应用层面均存在着缺陷和不足。本书第一部分围绕该类方法，着眼于“如何在目标空间中平衡收敛性和多样性”“如何在决策空间中平衡探索与开发”以及“如何进行有效的降维”等科学问题，展开了系统性的研究，旨在进一步完善其理论框架并推广其在具体问题上的应用。另外，针对多目标柔性作业车间调度这一类典型的NP难工程优化问题，本书基于演化优化的求解思路，分别研究了面向单目标优化的融合问题知识的混合和声搜索方法（HHS）、面向高维空间单目标优化的混合和声搜索和大邻域搜索的集成搜索方法（HHS/LNS），以及面向多目标优化的基于目标重要性分解的模因演化方法，并在多个基线数据集上取得了优异的效果。本书可作为演化计算、智能优化、大数据及人工智能等相关专业研究参考和研究生教学用书。

华为自主研发的 HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》采用 HarmonyOS 2.0 版本作为基石，详细介绍如何基于 HarmonyOS 进行应用的开发，包括 HarmonyOS 架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、任务调度、公共事件、通知、剪贴板、Java UI、JS UI、多模输入、线程管理、视频、图像、相机、音频、媒体会话管理、媒体数据管理、安全管理、二维码、通用文字识别、蓝牙、WLAN、网络管理、电话服务、设备管理、数据管理等多个主题。《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》辅以大量的实战案例，图文并茂，让读者易于理解和掌握。同时，《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》的案例选型偏重于解决实际问题，具有很强的前瞻性、应用性和趣味性。加入 HarmonyOS 生态，让我们一起构建万物互联的新时代！ 《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》主要面向的是对移动应用或对 HarmonyOS 应用感兴趣的学生、开发人员和架构师。

"本书主要围绕空间目标雷达特性的测量原理及智能识别等应用问题论述，主要包括空间目标雷达特性测量原理和基于人工智能的空间目标智能识别两大部分。其中，空间目标雷达特性原理部分为第1~5章，主要论述了空间目标雷达特性测量基础、逆合成孔径雷达的基本概念、ISAR距离多普勒成像原理、ISAR成像的运动补偿原理、ISAR距离瞬时多普勒成像原理等关键的空间目标雷达特性原理。基于人工智能的空间目标智能识别为第6~8章，主要论述了基于雷达散射截面积特性测量的目标智能识别、基于高分辨距离像的目标智能识别，以及基于高分辨ISAR复图像的目标智能识别。其中，第6章主要基于窄带雷达RCS特性测量数据实施目标智能识别； 第7章和第8章主要利用宽带雷达特性测量数据实施目标智能识别。第7章论述了基于一维高分辨距离像的空间目标智能识别，第8章论述了基于二维高分辨复图像的空间目标智能识别。本书可供学习空间目标雷达特性测量原理、空间目标探测与识别、空间目标智能识别的高校师生阅读，对于从事相关专业领域研究的学者也具有较高的参考价值。"

《软件开发的艺术》共包含4 部分21 章，探讨了软件行业中个人、组织以及行业的现状，解释了如何以工匠精神来打造自己的专业软件开发职业路线。《软件开发的艺术》对软件行业的所有从业人员有较强的参考性和指导性，适合富有开拓精神的企业和团队阅读。

本书系统地讲述了智能现象的发展历史。全书共分为9 章。第1 章介绍本书的写作背景、智能的不同定义、智能现象问题、智能现象新的假说；第2 章介绍宇宙从无到有（物质、能量和空间）、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙等内容；第3 章介绍物理学中的智能，包括美丽的物理世界、引力智能、引力和暗能量、熵引力、最小作用量原理、量子隐形传态等内容；第4 章介绍化学中的智能，包括化学发展的简要历程、耗散结构、熵增、最大熵产生；第5 章介绍生物学中的智能，包括生命的定义、生命为什么存在、微生物的智能、植物的智能、动物的智能；第6 章介绍人类的智能，包括大脑中的新皮质、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论（贝叶斯大脑假说、高效编码原理、神经达尔文主义、自由能最小原理），以及信息过载与信息茧房；第7 章介绍机器的智能，包括1950 年之前的智能机器、AI 的诞生、符号主义、联结主义（感知机、机器学习、梯度下降算法、反向传播算法、监督学习、无监督学习、自监督学习、神经网络架构）、行为主义（行为智能、强化学习），以及学派之争与统一；第8 章介绍通用人工智能的最新进展、智能的本质和智能科学；第9 章回顾人类科技历史中涉及的几个要素，介绍促进宇宙稳定的技术发明、物质网联、能源网联、信息网联、智能网联、如何量化智能、智能网联面临的挑战、智能网联的应用、元宇宙。本书后记给出了本书的总结与未来展望。本书是科普读物，也可以作为人工智能学习、研究、开发的参考书。

大模型技术是目前人工智能领域的重要发展方向之一，具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。本书结合当前高等院校创新实践课程，基于大模型应用程序的开发方法，给出可执行实战案例。大模型技术主要开发方向为人机聊天、自动生成代码、旅游图鉴等，本书案例主要包括系统架构、系统流程、开发环境、开发工具、系统实现、功能测试等内容。本书中所述案例多样化，可满足不同层次的人员需求; 同时，本书附赠视频讲解、工程文件、拓展知识、插图素材、程序代码，供读者自我学习和自我提高使用。本书可作为大学信息与通信工程及相关专业的本科生教材，也可作为从事物联网、创新开发和设计的专业技术人员的参考用书。

本书共8章，第1章概述AI（Artificial Intelligence，人工智能）系统，介绍机器学习的模型和分类，以及AI系统对测试工程师“提出”的新问题等；第2章介绍数据的处理过程，以及数据的分组方法，详细介绍依托测试数据的测试评价方法；第3章讲解模型中超参数相关的概念，以及关于模型性能的评估指标，并介绍了较为主流的模型的基准测试；第4章重点介绍AI系统的测试用例设计方法，以及传统软件测试方法在AI系统测试中的应用，同时也介绍ChatGPT类应用中SSE（Server-Sent Events）协议的接口测试和LangSmith在测试过程中的使用方法；第5章介绍AI道德的验证，这也是大模型涌现后绝大多数大模型专家所关注的内容，该章重点介绍大模型的“道德”内容及验证方法；第6章介绍提示词工程和软件测试，我们既要能够测试大模型的应用，也要能够充分利用大模型完成测试工作，该章重点介绍通过提示词工程利用大模型完成测试工作的方法；第7章介绍智能化测试，通过学习开源的智能化测试工具及实践，读者可亲身体验智能化测试的好处；第8章介绍了从AI算法的智能化测试到大模型的智能化测试的转变的知识。本书内容通俗易懂、实例丰富，适合大模型开发者、软件测试人员，以及大模型爱好者阅读和学习。