近年来，许多组织都体会到了使用敏捷方法的好处。敏捷方法使得交付速度更快，质量提高，成本下降。但采用敏捷开发的组织在信息管理、应用管理和基础设施管理方面没有考虑传统的服务管理，这成为采用敏捷的一个主要短板。 Dev（开发）Ops（运维）找到了解决这个问题的方法，使开发和运维合并成一个团队，从而共享知识和技能。本书基于作者近30年经合，以DevOps视角全面覆盖了架构、规划、构建、发布、部署、运维和监控等组织价值流的各个环节，并把DevOps和服务管理有机结合，介绍了DevOps很好实践，极具指导及参考价值。本书还附有EXIN DevOps Master 认证样题 ＆?解析，供希望进一步提升的读者学习。
本书较全面系统地介绍了应用人工神经网络和遗传算法解决水科学问题的研究成果。在理论方面：将人工神经网络技术应用于解决复杂、模糊、高度非线性洪水、水沙的预测预报问题，提出了基于人工神经网络的峰值识别理论，采用遗传算法优化神经网络的初始权重，实现了人工神经网络与遗传算法的有机结合。在应用方面：研制了基于人工神经网络与遗传算法理论的洪水预报系统和多泥沙洪水预报系统。此外，作者在调查和分析外大量研究成果的基础上，综述了人工神经网络技术在水资源预报和优化调度、环境污染预测、卫星和遥感图像的识别等方面的应用。本书结合实例，深入阐述了神经网络技术和遗传算法理论、方法、成果在水科学领域的应用，是理论联系应用实际的经验总结。本书适用于水利、气象、环境、遥感信息领域的技术和科研人员，对人工智能和
