本书由微软亚洲研究院的资深AI工程师撰写，是一本面向初学者的、以实战为导向的深度学习指南。本书首先详细讲解了深度学习的知识体系、核心概念、模型与算法、工具和库（TensorFlow等）等全栈技术知识，然后以案例的形式讲解了如何将这些知识应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别、对话机器人、人脸识别、自动驾驶领域。

本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书非常详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。 本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案例，让读者在实践中更好地掌握相关领域的技术细节。读者在读完每章的理论知识后，就可以紧接着进行实践，并在已有代码的基础上进行修改和改进，从而理论与实践结合进行系统性的学习。

《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)

Dubbo是阿里巴巴开发的一个开源的高性能、高可用、可扩展的分布式RPC调用框架，致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程调用服务解决方案。作为阿里巴巴 SOA 服务化治理方案的核心框架，目前已进入 Apache 孵化器项目。在单体应用时，不同业务模块部署在同一个JVM 进程内，这时通过本地调用就可以解决不同业务模块之间的相互引用；但在多体应用时，不同业务模块大多部署到不同的机器上，这时一个高效、稳定的RPC框架就显得特别重要了。Apache Dubbo 作为阿里巴巴开源的分布式RPC 框架，在进入Apache 孵化器项目后现已毕业，相信在开源社区的不断贡献下，它会成为RPC 框架中的佼佼者。本书是对Apache Dubbo 的使用以及内核原理的深度剖析，分为三部分：第一部分为基础篇，首先从整体上讲解使用Dubbo 搭建的系统由哪些模块组成，各模块相互之间的调用关系是怎么样的，然后基于本书的Demo 讲解如何使用Dubbo ；第二部分为高级篇，主要讲解Dubbo 框架内部实现原理，包含支撑Dubbo框架的适配器类原理、动态编译原理、增强SPI 原理、消费端的泛化调用实现原理、消费端异步调用与服务提供端的异步执行、Dubbo 框架的线程模型、消费端负载均衡策略、消费端集群容错策略、并发控制原理、Dubbo 网络协议等；第三部分为实践篇，主要探讨如何使用Arthas 和一些Demo 为研究Dubbo 框架原理提供方便，并且讲解如何基于CompletableFuture 和Netty 模拟RPC 同步与纯异步调用。本书将原理与实践相结合，由浅入深、通俗易懂地讲解了Dubbo 框架的使用及内核原理实现，适合Java 中高级研发工程师，以及对RPC 框架技术感兴趣，希望探究RPC 框架内部实现原理的人员阅读。

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深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果（如卷积神经网络、循环神经网络等）作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。 《解析深度学习（第2版）》是一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念。 全书除绪论和附录外，共有15 章，分四篇：第一篇“机器学习”（第1 章），介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”（第2 ∼ 5 章），介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer 网络等内容；第三篇“深度学习实践”（第6 ∼ 14 章），介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到...(展开全部)

《JAVA核心技术(卷1):基础知识(原书第8版)》是《Java核心技术》的最新版，《Java核心技术》出版以来一直畅销不衰，深受读者青睐，每个新版本都尽可能快地跟上Java开发工具箱发展的步伐，而且每一版都重新改写了的部分内容，以便适应Java的最新特性。本版也不例外，它反遇了Java SE6的新特性。全书共14章，包括Java基本的程序结构、对象与类、继承、接口与内部类、图形程序设计、事件处理、Swing用户界面组件、部署应用程序和Applet、异常日志断言和调试、叙述方式深入浅出，并包含大量示例，从而帮助读者充分理解Java语言以及Java类型库的相关特性。 ★与《Java编程思想》齐名的Java图书泰山北斗； ★CSDN Java大版主等专家隆重推荐。 点击链接进入Java程序设计： 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与...(展开全部)

《JAVA核心技术(卷1):基础知识(原书第8版)》是《Java核心技术》的最新版，《Java核心技术》出版以来一直畅销不衰，深受读者青睐，每个新版本都尽可能快地跟上Java开发工具箱发展的步伐，而且每一版都重新改写了的部分内容，以便适应Java的最新特性。本版也不例外，它反遇了Java SE6的新特性。全书共14章，包括Java基本的程序结构、对象与类、继承、接口与内部类、图形程序设计、事件处理、Swing用户界面组件、部署应用程序和Applet、异常日志断言和调试、叙述方式深入浅出，并包含大量示例，从而帮助读者充分理解Java语言以及Java类型库的相关特性。 ★与《Java编程思想》齐名的Java图书泰山北斗； ★CSDN Java大版主等专家隆重推荐。 点击链接进入Java程序设计： 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与...(展开全部)

WebAssembly是栈式虚拟机和字节码技术的最新应用，在Web开发、后端开发、区块链等领域大显身手，越来越受欢迎。 本书是WebAssembly入门和进阶的必读书，它不仅对WebAssembly的工作原理、核心技术和规范进行了全面的剖析和解读，而且给出了实现WebAssembly解释器和AOT编译器的思路和代码。 通过阅读本书，你不仅可以理解WebAssembly核心原理，还可以学习如何实现WebAssembly解释器和AOT编译器。即收获了“鱼”，又学会了“渔”。