从技术层面上，Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS上数据的优势，实现了批处理时更加高效、延迟更低，已然成为轻量级大数据快速处理的统一平台。Spark集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大数据处理方式，让从业者的工作变得越来越便捷。本书从基础讲起，针对性地给出了实战场景；并围绕DataFrame，兼顾在Spark SQL和Spark ML的应用。

本书共分为四大部分： 基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展； 实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例； 高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读； 扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。

从技术层面上，Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS上数据的优势，实现了批处理时更加高效、延迟更低，已然成为轻量级大数据快速处理的统一平台。Spark集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大数据处理方式，让从业者的工作变得越来越便捷。本书从基础讲起，针对性地给出了实战场景；并围绕DataFrame，兼顾在Spark SQL和Spark ML的应用。

《图解Spark：核心技术与案例实战》以Spark 2.0 版本为基础进行编写，全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark 生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析，重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理以及运行框架，同时还介绍了Spark 生态圈相关组件，包括Spark SQL 的即席查询、Spark Streaming 的实时流处理应用、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理、SparkR 的数学计算和Alluxio 的分布式内存文件系统等。 《图解Spark：核心技术与案例实战》从Spark 核心技术进行深入分析，重要章节会结合源代码解读其实现原理，围绕着技术原理介绍了相关典型实例，读者通过这些实例可以更加深入地理解Spark 的运行机制。另外《图解Spark：核...(展开全部)

深度讲解区块链核心技术、平台与应用开发，涵盖架构、共识、加密、P2P、比特币、以太坊、Hyperledger、EOS、潜力框架、问题与测评等。本书分为三篇，内容解读如下。基础篇（第1～6章），着重讲解区块链技术思想、通用架构和核心技术。 实战篇（第7～9章），讲解主流的区块链开发平台比特币、以太坊、Hyperledger Fabric的核心机制、技术细节，并给出点对点的电子现金系统、智能合约开发、完整的Fabric网络构建与应用开发三个案例。进阶篇（10～12章），为进一步提升读者开发能力、眼界与研究方向，涵盖三个方面：①可能的发展方向；②区块链开发需要考虑的各种问题；③区块链测评。

本书基于最新的Java EE 6规范对Java EE应用开发技术进行系统讲解。书中主要包括四部分内容：第一部分介绍了Java EE的定义、设计思想、技术架构和开发模式等，可使读者全面认识Java EE。第二部分以Java EE企业应用的表现层、数据持久化层和业务逻辑层的开发为主线，重点讲解Java EE 6 规范的最新功能特性，包括JSF 2.0、Servlet3.0、EJB 3.1和JPA 2.0等，使读者掌握开发完整Java EE企业应用的基本技能。第三部分讲解了如何利用CDI实现组件的低耦合、如何利用Bean Validation框架实现统一校验、如何确保企业应用安全等高级知识，使读者掌握企业应用开发中的系统架构、安全防护等高级技能。第四部分讲解了如何利用JavaMail、Web服务、JMS消息服务和消息驱动Bean等技术来实现企业应用之间的集...(展开全部)

知名专家联袂推荐，实力专家联合撰写，权威性、全面性、透彻性毋庸置疑。深度讲解区块链核心技术、平台与应用开发，涵盖架构、共识、加密、P2P、比特币、以太坊、Hyperledger、EOS、潜力框架、问题与测评等。本书分为三篇，内容解读如下。 基础篇（第1～6章），着重讲解区块链技术思想、通用架构和核心技术。该部分写作时注意通俗易懂且兼顾全局，是学习基石与蓝图，涵盖区块链思想与价值、通用架构模型、基础概念与核心技术（加密、共识、P2P网络等）。 实战篇（第7～9章），讲解主流的区块链开发平台比特币、以太坊、Hyperledger Fabric的核心机制、技术细节，并给出点对点的电子现金系统、智能合约开发、完整的Fabric网络构建与应用开发三个案例。 进阶篇（10～12章），为进一步提升读者开发能力、眼界与研究方向，涵盖三个方面：① 可能的发展方向，以及...(展开全部)

"本书从大型模型的结构讲起，让读者了解大型模型的内部实现原理，然后讲解如何在特定任务下对大型模型进行预训练、有监督的微调，以及进行强化学习。通过对模型采用不同方法的训练，持续改进模型在特定任务上的性能。最后，本书将与读者一起探讨如何利用大型模型开发大模型时代的智能应用。 本书共9章，第1章讲解大型模型发展的历史及其带来的变革。第2章深入讲解大型模型内部结构的演进。第3章会尝试自己运行一个大模型。第4章介绍大型模型对模型训练和推理过程中带来的技术挑战和解决办法。第5章讲解如何进行大型模型的预训练以获取大模型的基本能力。第6章讲解如何对大模型进行有监督的微调，使大型模型输出与人类意图对齐。第7章讲解如何通过强化学习进一步提升大型模型的表现。第8章讲解如何对大模型进行评估。第9章讲解如何利用大模型构建智能应用。 本书适合有一定深度学习基础的读者，帮助他们从原理到应用，快速了解大型模型的原理、训练方法，并利用大型模型进行智能应用的开发。 "

本书介绍的“后台开发”指的是“服务端的网络程序开发”，C++可能是计算机历史上最早被发明的高级程序语言，同时也是当今最活跃的程序设计语言之一。C++很强大，强大到你可以使用它做任何层面的开发；C++也很脆弱，脆弱到需要程序员自己去控制内存回收，一个不小心就会使整个程序Core Dump。C++语言的创始人Bjarne Stroustrup曾私下承认，为了提高C++程序员的薪水和地位，在设计C++编译器版本过程中有意地增加了C++语言的难度，使C++更偏向于资深程序员的使用习惯，提高学习门槛，从而增加C++程序员的身价。学习曲线的增加并不是没有任何回报的，在服务端后台开发、处理多并发的海量网络请求方面，C++语言有天然的优势。因此，当应用的用户量、并发量迅速增长，达到一定量级之后，后端服务的技术架构都会转变为Linux C++。研发是一项讲究实战的工作，一切不从实际工作出发的技术书籍都是纸上谈兵，没有实际意义。一本优秀的技术书籍应该是这样的：当读者按照书中的内容进行实操的时候，读者写的每一行代码都是有价值的，能够在实际工作中派上用场。本书恰好做到了这一点。这是一位技术书籍作者对读者的起码诚意。

本书是按照Java SE 8完全更新后的《Java核心技术　卷Ⅱ　高级特性（原书第10版）》。卷Ⅰ主要介绍了Java语言的一些关键特性；而本卷主要介绍编程人员进行专业软件开发时需要了解的高级主题。因此，与本书卷Ⅰ和之前的版本一样，我们仍将本书定位于用Java技术进行实际项目开发的编程人员。