随着技术发展，电子设备研发过程中，必然涉及高速信息传输的问题，这个问题解决不好，信号就不能正确的传输，信号中包含的数据就会出错，电子设备就不能正常工作。本书以类比的方式直观、感性地分析了信号完整性、电源完整性以及电磁兼容性的内涵和性质；以共房间讨论的多个小组类比电子设备群，解释电磁兼容性；以河道中的波浪类比电信号，描述信号完整性；以个人资金供给系统类比电源供电单元，阐述电源完整性。本书可以帮助电子设计工程师系统地理解电磁兼容、信号完整性和电源完整性的概念和原理，以及工程实践中的电子元器件特性、信号传输及其回路、系统屏蔽和信号屏蔽等基本概念，深刻认识特征阻抗和地的意义，将电子产品的SI、PI和EMC等性能提升到一个合适的水平。

前端工程化包含一系列规范和流程，其可提升前端工程师的工作效率，加快Web开发迭代速度，是现在前端开发领域中非常重要的一环。前端工程化：体系设计与实践》系统、全面地介绍了前端工程体系的各个环节，包括设计要点和实践经验。全书分为7章，分别是前端工程简史、脚手架、构建、本地开发服务器、部署、工作流、前端工程化的未来。 前端工程化：体系设计与实践》适合对前端工程化有一定理解和实践的中高级前端工程师阅读，同样适合对前端工程化感兴趣的服务器端开发者以及运维人员阅读。

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全书分为2篇： 1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。 2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0开始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。 通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具进行Go线上问题分析与性能调优。

前端工程化包含一系列规范和流程，其可提升前端工程师的工作效率，加快Web开发迭代速度，是现在前端开发领域中非常重要的一环。前端工程化：体系设计与实践》系统、全面地介绍了前端工程体系的各个环节，包括设计要点和实践经验。全书分为7章，分别是前端工程简史、脚手架、构建、本地开发服务器、部署、工作流、前端工程化的未来。

全书分为2篇： 1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。 2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0开始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。 通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具进行Go线上问题分析与性能调优。

设计模式不是一门适合空谈的技术，它来自于开发人员的工程实践又服务于工程实践。 王翔和孙逊编著的这本《模式(工程化实现及扩展设计模式Java版)》并不是一本面向入门者的读物，因为它需要结合工程实践介绍如何发现模式灵感、如何应用模式技术。不过作为一本介绍设计模式的书，它并不需要读者对于庞大的JDK有深入了解，因为扩展主要是结合Java语法完成的，配合书中的实例，相信读者不仅能够熟练应用设计模式技术，也能令自己的Java语言上一个台阶。 为了降低学习门槛，本书第一部分除了介绍面向对象设计原则外，还充实了一些Java语言的介绍，但这些内容并不是枯燥的讲解，读者可以在阅读中通过一系列动手练习尽快吸收这些理论并将它们内化为自己的技能。本书最后一部分的“GOF综合练习”把各种设计模式做了一次集中展示，目的是让读者把分散的模式知识融合在一起，能够将书...(展开全部)

本书包括三大部分，对应着三个层次的OpenCV开发进阶：（1）基础篇学习OpenCV基础知识，知道如何简单使用API函数；（2）进阶篇学习OpenCV核心API、达到熟练掌握可以解决常见的计算机视觉问题；（3）高级实战篇：综合运用OpenCV开发知识，解决实际问题。 第 一部分针对初级读者，介绍什么是OpenCV、如何开始写第 一行OpenCV代码，图像如何被OpenCV加载与显示、OpenCV基础API操作、Mat对象与像素操作。 第二部分针对中级读者，从图像卷积开始，认真学习OpenCV图像处理、特征提取、机器学习等核心模块相关知识点、穿插大量工程案例与代码实践、从图像卷积滤波到二值图像分析、图像特征提取、自定义对象检测、完整系统化的学习OpenCV传统图像处理的经典知识点与案例。真正做到扎实基础、构建中级水准，可以解决常见计算机视觉问题。 第三部分针对高级读者，这是本书的重点与难点，主要涉及深度神经网络运用、DNN中支持卷积神经网络模型理解与调用、人脸检测与识别、自定义对象检测、深度神经网络模型压缩与优化、模型转换与加速推理、tensorflow对象检测框架与OpenCV DNN模块结合使用等相关知识点、同时还有OpenCV传统强项应用二值图像分析相关的典型工业应用案例学习。 通过对本书的学习，读者对OpenCV整个框架理解、相关模块的运用能力都达到一个新的高度、有能力设计复杂的计算机视觉算法、通过OpenCV解决实际问题、把深度学习模型应用到端侧加速实现商业价值、拓展OpenCV与计算机视觉在各个行业的商业化落地。

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本书从技术维度系统讲解了用户画像的方法论和一些常见的工程化解决方案。 全书共分为9个章节。 用户画像基础：讲述用户画像的一些基础概念、数据仓库架构、整个项目开发的流程、以及画像相关的表结构设计； 第二章 数据指标体系：从用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等四个维度详细罗列了常用到的用户标签，这些标签基本涵盖了大部分场景一半以上的标签需求。同时介绍了标签的规范化命名方式； 第三章 标签数据存储：讲了为什么使用Hive、MySQL、hbase等数据库对标签数据进行存储，以及存储实现方式； 第四章 标签数据开发：本章是全书的重点章节，讲述了统计类标签、规则类标签、挖掘类标签、流式计算类标签的开发。以及用户特征库、人群计算、标签权重计算、打通数据服务层等方面的开发。； 第五章 开发性能调优：主要包括数据倾斜调优、开发中间表、读取小文件处理、redis缓存热数据等数据性能优化方面； 第六章 作业流程调度：数据的ETL调度是数据开发中的重要内容，本章主要讲了如何使用当下热门的开源调度工具Airflow进行数据的调度及场景调度异常的排查工作； 第七章 用户画像产品化：开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。本章主要讲述了产品端的用户画像是什么样子？如何帮助业务人员进行分析，提供服务的； 第八章 用户画像应用：用户画像的应用包括用户分析、商品分析、流量分析、push、短信、邮件等营销以及站内的个性化推荐等应用场景； 第九章 实践案例详解：前面的八个章节主要从工程化开发的角度讲了如何从0到1搭建起用户画像系统及其应用场景，本章从完整的工业实践应用角度，通过两个实践案例帮助读者更好地理解画像系统是如何切入到应用场景中帮助提升工作效率、提高ROI的。