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Flink内核原理与实现冯飞,崔鹏云,陈冠华 著《Flink内核原理与实现》既讲解了Flink的入门、安装、流计算开发入门、类型和序列化系统、监控运维、安全管理配置等基础知识,又讲解了Flink的时间概念、Window的实现原理及其代码解析,Flink的容错机制原理,Flink容错的关键设计、代码实现分析,Flink Job从源码到执行整个过程的解析,Flink Job的调度策略、资源管理策略、内存管理、数据交换的关键设计和代码实现分析,Flink的RPC通信框架等深度内容。 《Flink内核原理与实现》适合对实时计算感兴趣的大数据开发、运维领域的从业人员阅读,此外对机器学习工程技术人员也有所帮助。
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Excel 2016数据处理与分析郭清溥,张桂香 著本书以具体应用案例为根本,全面介绍了广泛使用于数据处理、数据加工、甚至是大数据挖掘的有力工具的Excel2016。全书包括8章共计两篇,第一篇基础篇,包括第1~3章,第1章Excel初步 ,第2章数据录入的格式设置,第3章公式与函数应用。第二篇提高篇,包括第4~8章,第4章数据处理基础 ;第5章规划求解;第6章数据可视化;第7章综合应用;第8章VBA及其应用。
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Kubeflow何金池 等 著当前的IT界有两大高速列车,一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算,二是以“Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来,成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世,有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架,提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈,包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技术TFJob和PyTorchJob等、超参调优技术Katib、服务发布KFServing,机器学习的Python SDK Fairing等,涉及到机器学习的各个方面。本书结合理论和实战,详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案。最后,展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。
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OpenStack设计与实现英特尔亚太研发有限公司 著本书是一本介绍OpenStack设计与实现原理的书。本书内容以Train版本为基础,覆盖了OpenStack从学习方法到设计与实现等各个方面的内容,包括OpenStack的成长史、OpenStack开发的基础流程、如何分析OpenStack的源码、OpenStack的底层基石――虚拟化、OpenStack众多项目中所用到的通用技术,以及OpenStack主要组件及项目的实现,致力于帮助读者形成OpenStack及其各个主要组件与项目的拓扑图。本书语言通俗易懂,能够带领读者更为快速地走入OpenStack的世界并做出自己的贡献。本书适合希望参与OpenStack开发的读者,也适合对OpenStack茫然的初学者,以及有一定使用部署经验但是希望了解OpenStack实现原理的广大用户。
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大数据驱动下的教育变革与创新罗桂琼 著文章首先阐述了新形势下我国创新创业教育的重要性、内涵以及大数据技术的相关含义和研究进展,分析了现阶段创新创业教育中存在的问题。其次,针对现有问题论述了大数据给创新创业教育带来的变革。在应用需求方面,展示了政府、学校、机构、企业与市场在创新创业教育中对大数据的广泛需求;在应用框架方面,基于数据支撑、云服务平台搭建和应用服务系统,构建创新创业教育大数据平台,通过数据采集、储存、挖掘和分析,为创新创业教育提供大数据支撑;在应用内容方面,根据创新创业教育的内涵,结合大数据技术,剖析大数据如何融入创新创业教育和有效提高创新创业教育的科学性;在应用流程方面,描述了大数据在创新创业教育中的操作步骤。最后文章探索了互联网未来时代的教育。
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云原生应用管理陈显鹭,阚俊宝,匡大虎,卢稼奇 著这是一部从原理与实践角度讲解云原生应用管理的著作,是阿里云容器服务团队工程师多年云原生应用开发与管理经验的总结。详细讲解了Helm、Kustomize、CNAB、Operator等云原生应用管理框架和工具的应用场景、功能和使用,并通过源码讲解了它们的实现原理,同时提供了大量的案例和代码解析,能帮助读者轻松掌握云原生应用的管理。 全书一共16章,分为4个部分: 第一部分(第1~4章) Helm 首先介绍了Helm的发展历程、适用场景、架构设计、工作机制;然后以Chart为例,讲解了Helm的功能和使用方法;最后通过源代码分析了Helm的实现原理。 第二部分(第5~8章) Kustomize 首先介绍了Kustomize的诞生背景、适用场景、工作机制;然后详细讲解了它的功能和使用方法;最后通过源代码分析了它的实现原理。 第三部分(第9~12章) CNAB 首先介绍了CNAB的基本概念、原理和规范;然后以Porter为例,详细讲解了它的功能、用法和实战;最后通过源代码分析了Porter的实现原理,同时讲解了mixin的开发。 第四部分(第13~16章) Operator 首先介绍了Operator的概念、发展和工作原理,然后详细讲解了它的功能、用法、架构、组件和实战,最后通过源代码分析了它的实现原理。
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云原生模式[美] Cornelia Davis(科妮莉亚・戴维斯) 著,张若飞 译拥抱“云”,更多指的是如何设计你的应用程序,而不是你在哪里部署它们。本书是一本架构指南,指导你如何让应用程序在动态的、分布式的、虚拟的云世界中茁壮成长。本书介绍了云原生应用程序的多种思维模型,以及支持其构建的模式、实践和工具,同时提供了一些实际案例和专家建议,帮助你更好地开发和使用应用程序、数据、服务、路由等。本书分为两部分。第 1 部分定义了云原生的上下文环境,并展示了软件部署环境的特点。第2 部分深入探讨了云原生模式,包括请求 / 响应、事件驱动、断路器等。无论你是否有云原生的开发经验,通过本书提供的众多模式,一定可以更好地理解和掌握云原生开发。
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基于互联网+大数据的舆情分析李勇 著本书在国内外网络舆情分析的相关研究基础上, 借助大数据技术、统计学方法、人工智能技术对社会热点事件展开网民的舆情情感实证分析。以微博平台作为获取用户情感挖掘的大数据来源的切入口, 通过构建一个较为全面的社会性事件情感分类词典, 对社交网络中微博用户情感进行挖掘与可视化; 通过对公众情感类型的多维度解析, 从情感传播环境、情感传播方式、社会网络结构和用户行为模式四个方面探索社交网络中的舆情传播特征, 由此提出合理引导网络舆情的相关对策建议。书中具体内容包括绪论、互联网+用户情感挖掘的技术与方法、互联网+用户情感的识别与计算、基于社会热点事件的微博用户情感挖掘与传播研究、基于社会热点事件的用户情感挖掘与倾向性分析、结论与展望等6章内容。 本书可作为普通高等院校人工智能和大数据专业、经济管理类和计算机类相关专业的高年级本科生或研究生的补充教材, 也可作为相关科研人员、新闻从业者、管理人员的参考用书。
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大数据处理技术与应用彭进香,张莉 著《大数据处理技术与应用》对大数据的概念、挖掘、应用进行了系统的介绍,并且配备了相关的案例以及实际操作过程。这种理论与实践相结合的方式能够极大地帮助读者掌握大数据领域的相关理论知识。《大数据处理技术与应用》共分为10章,主要内容包含互联网大数据概述、互联网大数据采集与获取实战要领、做好数据预处理的实战方法、数据相关性分析与回归分析的黄金法则、如何利用关联规则进行大数据挖掘、大数据分析中的四种常见分类算法、大数据分析中的四种常见聚类算法,以及自组织神经网络算法与人工神经网络算法、互联网大数据分析应用——产品个性化推荐系统、大数据分析在具体行业中的应用等。《大数据处理技术与应用》知识体系完善且适用,可作为高等院校大数据、人工智能等相关专业课程的教材,也可作为从事数据挖掘、机器学习工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
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大数据李联宁 著本书作为大学公共通识课教材,为文科及理工科学生选修大数据课程编写,主要面向大数据应用型人才培养。共分为7章,第1章讲述大数据技术的发展与社会价值;第2章讲述大数据系统的基本结构;第3章至第5章按大数据系统的处理过程分别讲述大数据系统输入、大数据系统处理、大数据系统输出;第7章至第8章讲述大数据分析与数据挖掘、大数据隐私与安全。 书内各章都附有习题、大数据分析案例,以帮助读者学习理解和实际工程应用。随书配套有开放的全书教学课件(PowerPoint文件)、教学大纲、教学计划、以便教师使用。