本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法，系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理，梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法，阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分：基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果，计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法，真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材，也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。

大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础，是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解，并基于TOGAF方法论，剖析业界知名案例的设计方案。 全书总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求；第2章讲解软件程序与专用硬件的结合，涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练；第3章剖析GPU的硬件架构，涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其他Hopper架构的GPU；第4章讲解GPU服务器的设计与实现；第5章讲解机器学习所依托的I/O框架体系；第6章讲解GPU集群的网络设计与实现；第7章讲解GPU板卡算力调度技术；第8章讲解GPU虚拟化调度方案；第9章讲解GPU集群的网络虚拟化设计与实现； 0章讲解GPU集群的存储设计与实现； 1章讲解如何基于云原生技术为机器学习应用设计与实现

本书探讨了通往Kubernetes生产环境成功道路中所涉及的多种技术、模式和抽象方面的考虑与权衡。主要内容包括基于Kubernetes构建应用平台、部署模型、容器运行时、容器存储、Pod、服务路由、密码管理、准入控制、可观测性、身份认证、构建平台服务、多租户问题、工作负载的自动缩放、在Kubernetes上运行应用程序时应该考虑的各种注意事项、在Kubernetes上从开发人员获取代码到生产的实际过程以及平台抽象。

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本书以Apache RocketMQ 4.9.5（编写本书时的4.x版本）为基础，从Apache RocketMQ 的实际使用、原理剖析，大规模消息集群下企业级落地的实践以及所面临的挑战，逐一由浅入深地进行讲解。 全书分3篇，共16章。基础篇包含~4章，主要讲解Apache RocketMQ 入门以及如何掌握Apache RocketMQ 的基础使用。原理篇包含第5~12章，主要讲解了消费原理、负载均衡原理、顺序消息原理等核心的RocketMQ部分。进阶篇包含3~16章，主要讲解消息幂等、双活设计等进阶为架构师必须掌握的内容。讲解过程中抛弃了传统的源码解析这种较枯燥的手段，而是更多地利用以下方式帮助读者更快、更轻松地接受Apache RocketMQ的原理：通过近百张原创的手绘图，形象地描述Apache RocketMQ 的运作过程、原理；通过与Kafka、RabbitMQ等成熟的消息中间件产品做对比的方式，有助于读者对相关知识触类旁通，举一反三；每章都

本书讲述了与PCI及PCI Express总线相关的最基础的内容，并介绍了一些必要的、与PCI总线相关的处理器体系结构知识，这也是本书的重点所在。深入理解处理器体系结构是理解PCI与PCI Expre

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