本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节点间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛点，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1+1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。

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本书不会是纯源码分析的书籍。首先，我把工作实践中遇到的许多经验写入了书中，第7章便属于纯实践型的经验总结。其次，本书会是一个比较“新”的书，这里的“新”并不是指所分析的代码版本新，而是包含了HDFS未来的一些比较棒的功能特性，以及Hadoop社区目前在做的一些事情。在这本书中，你会看到许多与社区相关的JIRA，了解如何从社区上找到问题的解决办法。期待本书能给你带来更多的启发。

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本书从攻到防，从原理到实战，由浅入深、循序渐进地介绍了 Web 安全体系。全书分4篇共16章，除介绍 Web 安全的基础知识外，还介绍了 Web 应用程序中最常见的安全漏洞、开源程序的攻击流程与防御，并着重分析了"拖库"事件时黑客所使用的攻击手段。此外，还介绍了渗透测试工程师其他的一些检测方式。

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本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，最后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有一定编程及大数据开发经验，有数据实时处理工作需求或者想要从事相关工作的读者阅读。

大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展最为迅速的方向之一就是深度学习。 本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。最后在第4部分学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制。 通过以上内容的学习，读者可以入门深度学习领域并打下扎实基础，为后续了解和探索人工智能前沿科技做知识储备。 本书配有电子课件，需要配套资源的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com免费注册后下载。

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本书在介绍云计算的一些核心概念和云安全的基础知识上，重点讲述云数据的安全和云环境下隐私性的保护技术。同时结合不同厂商的云服务平台详细介绍IaaS、PaaS、SaaS三种云服务平台所面临的安全威胁和提供的安全防护技术。随后结合我们已有的研究成果，重点介绍云服务风险的管理和评测方法。并对目前的比较有影响力的云安全标准进行概述。本书可作为云计算行业从业人员、云服务提供商、网络信息安全领域研究人员的参考书，也可作为高等院校信息安全专业本科生和研究生的参考教材。