数据密集型应用系统设计 - 第1页

全书分为三大部分： 第一部分，主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了...

...应用部分所涉及的领域包括系统架构、数据获取、密码分析、控制系统和Web开发，还给出了一些关于重要问题的有效建议，包括分类、实现策略和高性价比的项目管理。书中的表示法采用最新的UML 2.0，因此《面向对象分析与设计(第...

...层次聚类、 密度聚类、谱聚类。本书选取算法模型的目标是覆盖 Scikit-Learn 库的常用机器学习算法函数，让读者充分理解算法理论， 又能联系实际应用。因此，在学习本书时，特别希望调用 Scikit-Learn 各种函数...

...的持续迭代，有望推动 AI 全产业链持续保持高景气和高关注度，关注算力、应用、端侧、数据等核心投资机会。目录一、DeepSeek 模型密集更新，高性能+低成本促进用户数高增...................................................................11.1 第一问：DeepSeek 的用户量趋势？.......

...常用的系统环境与网络环境配置。第 2 章介绍了黑客入门基础—社会工程学。第 3 章介绍了密码学理论和开源工具 GnuPG 与 OpenSSL 的配置与使用。第 4 章介绍了一些常用的黑客手法，然后引出相对应的...

...和内存密集型问题，如何通过移动数据、PyPy即时编译器和异步I/O提升性能。本书主要包括以下内容：计算机原理、列表和元组、字典和集合、迭代器、Python模块、并发性、集群计算等。最后，本书通过一系列真实案例展现了在应用场景中...

...会行动、懂协作的“数字分身”。 全书以全球首个通用 AI 智能体 Manus 为核心，揭开从“对话玩具”到“智能员工”的进化密码。通过 12 个行业实战案例，手把手教你将 AI 变成 24 小时待命的超级助手：它...