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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具

"本书主要围绕空间目标雷达特性的测量原理及智能识别等应用问题论述，主要包括空间目标雷达特性测量原理和基于人工智能的空间目标智能识别两大部分。其中，空间目标雷达特性原理部分为第1~5章，主要论述了空间目标雷达特性测量基础、逆合成孔径雷达的基本概念、ISAR距离 多普勒成像原理、ISAR成像的运动补偿原理、ISAR距离 瞬时多普勒成像原理等关键的空间目标雷达特性原理。基于人工智能的空间目标智能识别为第6~8章，主要论述了基于雷达散射截面积特性测量的目标智能识别、基于高分辨距离像的目标智能识别，以及基于高分辨ISAR复图像的目标智能识别。其中，第6章主要基于窄带雷达RCS特性测量数据实施目标智能识别； 第7章和第8章主要利用宽带雷达特性测量数据实施目标智能识别。第7章论述了基于一维高分辨距离像的空间目标智能识别，第8章论

本书以一个Kubernetes工程师的视角，全面系统地介绍Kubernetes常见的知识点、企业应用实践及运维管理方法。本书共分18章，第1、2章介绍如何快速搭建高可用的Kubernetes集群；第3～7章介绍Docker的基础和镜像的制作优化，以及Kubernetes的基础概念（Master、Node和Pod）、核心调度资源（Deployment、StatefulSet、DaemonSet、CronJob）、服务发布（Service和Ingress）和配置管理（ConfigMap和Secret）。第8～11章主要介绍Kubernetes的持久化存储、动态存储、CSI、高级调度（容忍、污点和亲和力）、服务质量、权限管理、Kubernetes资源配额管理。第12、13章主要介绍云原生存储、中间件容器化、Operator和Helm的使用。第14～16章主要介绍针对Kubernetes的日志收集（EFK）、监控告警（Prometheus和Grafana）、生产级服务发布Ingress的使用。第17章主要介绍基于Kubernetes、Jenkins、Harbor、GitLab等工具建设生产级的DevOps平台

《大话软件工程 需求分析与软件设计》面向从事软件分析与设计相关工作的读者。《大话软件工程 需求分析与软件设计》的重点是在软件工程中增加了业务设计和应用设计的部分，提出了软件设计工程化的模式，支持进行定性、定量的软件项目管理，是一本实操型的软件工程工具书。全书共分为6篇22章，分别介绍了业务分析与设计的理论、需求工程的调研与分析方法、业务的分析与设计方法、应用设计方法、业务用例和应用用例的编写方法、需求和设计的配套模板、规格书标准等。 《大话软件工程 需求分析与软件设计》可作为软件工程师（包括需求、设计、开发、实施）、产品/项目经理、管理咨询师的实用工具书、培训机构的设计资格培训教材，以及普通高等院校管理信息专业、计算机专业学生学习软件设计方法的参考书。

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通过本书你将了解到如何使用、部署和维护Apache Spark开源集群计算框架。本书由Spark的创始人所撰写，重点介绍Spark*版本的新功能和新特点。本书将Spark功能分解为若干独立主题来进行全面介绍。 本书的主要内容有： 大数据技术和Spark概述。 通过实例学习DataFrame、SQL、Dataset等Spark的核心API。 了解Spark的低级API实现，包括RDD以及SQL和DataFrame的执行过程。 了解Spark如何在集群上运行。 Spark集群和应用程序的调试、监控、和调优。 学习Spark强大的流处理引擎 结构化流处理。 学习MLlib并了解如何应用它解决包括分类、推荐，以及其他多种实际问题。

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