内容简介这是一本指导企业如何向云原生架构转型的实战性著作。经过2年多的改造，自如的技术架构成功实现向云原生架构转型，大幅度提高了服务稳定性和开发效率，同时降低了运维成本，因此自如的云原生实践也成为行业公认的标杆。自如的核心技术团队在本书中对他们的云原生实践的完整过程进行了深度复盘，详细阐述了云原生架构下Kubernetes的组件选型、企业级PaaS平台开发、CI/CD的Z佳实践、服务网格的平滑落地，并结合实际的案例把云原生实践过程中的思考、得失融入其中，助力企业更优雅地实现云原生架构的落地。通过阅读本书，你将获得以下知识：？透彻理解云原生的发展历程与意义；？了解云原生实践应重点关注哪些方向；？Kubernetes管理后台、关键组件选型以及定制化开发；？如何研发自定义的企业级Paas平台；？如何设计持续集成的环境与分支选型；？如何打造一个一流的CI/CD平台；？如何选择流水线工具；？如何设计企业级的持续部署平台；？如何为工程师打造NPS高的配套工具；？如何去通过服务网格解决通用的熔断、限流问题；？如何运营和推广云原生平台，让它100%落地。

主要内容 ●构建 可调用React功能的函数组件 ●管理本地状态、共享状态以及应用程序状态 ●学习内置hook、自定义hook以及第三方hook ●利用React Query加载、 更新和缓存数据 ●利用代码 分割和React Suspense请求数据并提升页面体验

本书是一本针对设计充分利用云灵活性的现代可伸缩数据平台的实践指南。你将了解云数据平台设计的核心组件，以及Spark和Kafka流等关键技术的作用。你还将探索如何设置流程来管理基于云的数据，确保数据的安全，并使用高级分析和BI工具对数据进行分析。本书旨在帮助企业通过现代云数据平台使用所有数据的业务集成视图，并利用先进的分析实践来驱动预测和迄今无法想象的数据服务。

本书主要介绍MATLAB软件在数学分析、高等数学中的应用，每章都提供大量的使用MATLAB计算高等数学问题的实例。本书共7章，第1章介绍 MATLAB基础知识介绍，第2章介绍数组和矩阵的运算，第3章介绍一元函数微积分，第4章介绍多元函数微积分，第5章介绍无穷级数，第6章介绍解常微分方程，第7章介绍积分变换。 本书既适合初学者，也适合有一定MATLAB基础的爱好者及专业技术人员。即可作为大中专及高职、中职院校的MATLAB或数学课程的教材，也可以供科研人员、工程技术人员作为参考书。

本书首先讲解Pandas快速入门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、开发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导入、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；接着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，最后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热点问题、关键问题及种种难题。

《AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。 随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务（医疗、法律和金融等等）。虽然智能体的设计原则已被理解，但目前的大多数深度学习模型对人类理解而言是“不透明的”。《AI可解释性（Python语言版）》从理论和实践的角度填补了这个新兴主题文献方面的空白，使读者能够快速地使用可解释性AI的工具和代码。

这是一本从实战角度解读如何进行智能数据分析及搭建智能数据分析平台的工具书，目的是帮助读者全面认识并在实际工作中灵活使用智能数据分析方法和工具，同时构建可用的智能数据分析环境。本书不仅包含关于智能数据分析的基础知识，还包含进行智能数据分析必备的方法、工具、案例，以及平台的搭建方案。书中融入了作者多年的一线实践经验，而且在体系化、可视化、易学性等方面下了很大功夫。本书面向初级、中级数据分析人员及数据分析平台产品经理。为了帮助读者理解，书中不仅采用通俗易懂的语言，而且提供了百余幅作者专门绘制的示意图，更为难能可贵的是，书中包含了大量一线实践案例。全书共分为8章。第1、2章在全面剖析智能数据分析及其发展历程的基础上，从痛、悟、层、法角度深入解读了做好智能数据分析必备的四大基础知识。这四类基础知识分别回答了“为什么”“是什么”“有什么”“怎么办”四个方面的问题。第3~5章从数据资产管理、数据统计与数据挖掘、数据可视化三个方面分享了做好智能数据分析的思路、方法与技巧。其中，从管、存、算、规、治五个方面展开介绍数据资产管理；基于算法模型介绍了描述、诊断、预测、指导四个方面的分析方法；从多个维度介绍如何构建好的可视化图表、报告以及可视化案例，帮助广大读者讲好数据故事。第6~8章介绍如何量身定制自己的智能数据分析平台。这部分不仅分析了智能数据分析平台的构建方法和相应的行业实践，还从架构角度介绍了一个功能完善的智能数据分析平台需要具备哪些要素、模块。

本书介绍JVM和垃圾回收基础知识、垃圾回收原理和实现、JVM垃圾回收的参数、ARM服务器上的GC优化和调整，涉及部分垃圾回收的理论知识，但更关注工程实践。希望通过对实践的分析，让读者了解如何实现一款“令人满意”的垃圾回收器，即满足业务诉求，在停顿时间、吞吐量、资源消耗、实现复杂度、稳定性等方面进行了折中的垃圾回收器。 全书共分为四个部分：第1部分，介绍虚拟机执行的基础知识以及垃圾回收的相关知识；第2部分，介绍JVM中实现的六种垃圾回收算法；第3部分，介绍JVM提供了哪些参数用于控制垃圾回收的运行；第4部分，以鲲鹏920为例介绍ARM服务器以及在ARM服务器下如何实现GC才能充分发挥硬件的性能。

《Premiere Pro 2022从新手到高手》是为Premiere Pro 2022初学者量身定做的一本实用型案例教程。通过本书，读者不但可以系统、全面地学习和掌握Premiere Pro 2022的基本概念和基础操作，还可以通过大量精美范例，拓展设计思路，积累实战经验。 《Premiere Pro 2022从新手到高手》共分为11章，从基本的Premiere Pro 2022工作界面介绍开始，逐步深入地讲解基本操作、素材剪辑、特效应用、关键帧动画、叠加与抠像、视频调色、字幕添加、音频处理等软件核心功能及操作，最后通过2个大型实例综合演练前面所学知识。 《Premiere Pro 2022从新手到高手》内容丰富，讲解深入，不但适合Premiere Pro零基础读者学习，也适合用作大中专院校和培训机构相关专业教材，同时适用于广大视频编辑爱好者、影视动画制作者、影视编辑从业人员进行参考学习。

本书基于ST公司的STM32F103XX芯片，共11章，包括10个项目，11个子项目，分别介绍LED流水灯控制、多位数码管的动态显示、按键输入识别、LCD液晶显示设计、按键中断控制流水灯、简易数字钟、PWM输出控制电机运转、外部输入模拟电压的采集、串口通信、智能小车控制系统等内容，涵盖了单片机应用系统的基本知识和单片机系统开发的基本内容。本书引入Protues仿真软件，采用”项目驱动“的编写思路，将知识、技能的学习结合任务完成过程来进行。本书可作为高等院校电子信息类专业单片机原理及应用课程的教材，也可作为广大从事检测、自动控制、智能电子产品制作爱好者的自学用书。