全书分为三大部分： 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章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了 30 多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。 如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。

本书主要以项目实战为主线，从0到1的项目开发流程，教会读者如何开发全栈项目。它基于最新的Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书基础的知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独的基础知识讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例、清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。 本书共22章，包括Spring Boot篇、Vue篇和uni-app篇。Spring Boot篇（第1~14章）从环境搭建到项目上线，逐步深入讲解项目开发流程，并使用了众多企业级流行的开发技术，如Redis、Docker、Jenkins、Mybatis-plus等。Vue.js篇（第15~19章）使用Vue 3.0版本，采用开源的Vue.js框架Vue-Vben-Admin作为项目启动模板，帮助快速搭建后台管理系统，节约时间成本等。uni-app篇（第20~22章

《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。 《向量数据库:大模型驱动的智能检索与应用》不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，适合从事搜索引擎与推荐系统开发的

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的最新方法的全面描述。本书共分12章，第1~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。第10章描述迁移学习和迁移优化。第11章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。最后，第12章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。

《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。 《Hadoop海量数据处理》共15章，分为4篇。第1篇Hadoop基础知识，包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置；第2篇Hadoop分布式存储技术，包括HDFS概述、HDFS基础操作、HDFS的读写原理和工作机制、Hadoop 3.x的新特性；第3篇MapReduce分布式编程框架，包括MapReduce概述、MapReduce开发基础、MapReduce框架的原理、MapReduce数据压缩、YARN资源调度器、Hadoop企业级优化；第4篇项目实战，包括Hadoop高可用集群搭建实战和统计TopN经典项目案例实战。 《Hadoop海量数据处理》通俗易懂、案

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用，程序员可以从中探

《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深入地了解运用Doris构建高效、可扩展、实时数据仓库系统的方法,从理论到实践，从基础到进阶。 《Doris实时数据仓库理论与实战》适用于Doris开发人员和数据工程师，或有志从事数据仓库开发的技术人员。

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