语义计算是理解自然语言的核心内容之一，有助于计算机量化、理解语句或文档的关联程度。依据语义资源的不同，典型的语义相似度计算方法分为基于知识库和基于语料库。知识库能够提供词汇的语义描述和结构化信息，但是严重依赖于领域专家的构建和维护，词汇覆盖率较低，缺乏可扩展性。而语料库虽然包含丰富的词汇，但是其非结构性导致难以从中提取词汇的有效语义特征。本书作者将在语义计算方向的科学研究成果进行总结整理，立足于基于知识整合的词汇语义相似度计算技术及其应用，提出整合两类语义资源的语义相似度计算方法，从语义特征的选择与提取、语义特征融合、语义计算这三方面内容梳理知识脉络。本书内容涉及当前主流的技术，如深度学习、文本向量化，附有大量的理论与技术介绍、实验数据、图表以及结果分析，帮助读者对于相关知识概念有一个较为清晰的认识。

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林子雨，北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校首个"数字教师"的提出者和建设者。在数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网等领域有着十多年的知识积累，对各个领域知识都有比较深入的了解，有比较宽泛的视野。

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。

（1）概念篇：介绍当前紧密关联的最新IT领域技术云计算、大数据和物联网。（2）大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。（3）大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。（4）大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。

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本书致力于帮助读者形成有关边缘计算领域比较细致的拓扑，从边缘计算的由来与发展、软件与硬件基础、OpenNESS/Akraino/StarlingX等主流的边缘计算开源解决方案等各个角度与层次展开讨论，并且结合实际的案例对边缘计算的应用前景做出了展示。本书内容基本不涉及具体源码，主要围绕各个项目的起源与发展、实现原理与框架、要解决的边缘计算问题等方面展开讨论，致力于帮助读者对边缘计算的实现与发展形成整体清晰的认识。本书语言通俗易懂，能够带领读者快速走入边缘计算的世界并作出自己的贡献。

本书首先介绍了云计算与大数据的简史、发展历程，讨论了当前大数据所要解决的5大问题，然后对面向云计算与大数据的体系架构搭建进行全面剖析，给读者讲述在云与大数据的时代做什么、怎么做才是对的，然后结合业界的具体实践讲解了2个平台建设的案例，一个是大数据平台的搭建，一个是混合云平台的搭建。

本书以华为云计算技术与应用为主线，深入讲解云计算关键领域的技术应用。全书包括9章内容，分别为云计算概念与核心技术、云计算平台与服务、云计算新技术及其发展趋势、华为云网络服务与应用、华为云计算服务与应用、华为云存储服务与应用、华为云容器服务与应用、华为云数据库服务，以及华为云计算综合实践。 本书内容简洁、技术实用，旨在帮助读者了解并熟悉华为云计算的相关技术及应用。本书适合云计算行业的专业技术人员、云计算行业的爱好者，以及对云计算相关知识感兴趣的读者阅读，也适合作为高校云计算技术应用专业的教材。