本書基于建構(gòu)主義理論、能力本位理念、項目教學(xué)法、混合教學(xué)的方式科學(xué)設(shè)計了具體的教學(xué)模式，融入大量思政元素，本著以學(xué)習(xí)者為中心的原則，利用項目情景導(dǎo)入課程內(nèi)容，準確、全面地展示課程重點、難點。本書分為基礎(chǔ)技能篇、專業(yè)實訓(xùn)篇、審美提高篇三大模塊�；�礎(chǔ)技能篇設(shè)計了4個項目，專業(yè)實訓(xùn)篇設(shè)計了3個項目加教師根據(jù)專業(yè)及學(xué)情設(shè)定的項

Rust編程語言非常適合并發(fā)編程，并且其生態(tài)系統(tǒng)中有許多庫包含大量并發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、鎖等。但正確實現(xiàn)這些結(jié)構(gòu)可能會很困難。即使在使用最廣泛的庫中，內(nèi)存順序錯誤也并不少見。通過本指南，你將學(xué)到：Rust的類型系統(tǒng)和正確的并發(fā)編程如何非常好地配合。有關(guān)互斥鎖、條件變量、原子操作和內(nèi)存順序的一切。在英特爾和ARM處理器上進行原子

無論你是云原生應(yīng)用的開發(fā)者，還是正在向云原生架構(gòu)遷移，本書都可以幫助你了解安全和可觀測性的關(guān)鍵概念和最佳實踐，以幫助你發(fā)揮云原生應(yīng)用的力量。本書作者來自Tigera公司，帶你全面了解全新的云原生方法，為運行在Kubernetes上的應(yīng)用程序構(gòu)建安全和可觀測性。本書包括如下內(nèi)容：為什么云原生應(yīng)用需要安全和可觀測性戰(zhàn)略、以

本書的主要內(nèi)容有：Kubernetes網(wǎng)絡(luò)模型。容器網(wǎng)絡(luò)接口(CNI)項目及如何為集群選擇CNI項目。Kubernetes網(wǎng)絡(luò)和Linux基礎(chǔ)概念。Kubernetes網(wǎng)絡(luò)抽象概念之間的關(guān)系。為Kubernetes集群部署和管理生產(chǎn)規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)。在Kubernetes集群內(nèi)排查基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)的應(yīng)用問題。初級的網(wǎng)絡(luò)管理員、L

本書的目的是介紹幾種經(jīng)典的設(shè)計模式，并展示它們是如何支持TDD、DDD和事件驅(qū)動服務(wù)的。我們希望它能作為以Pythonic方式實現(xiàn)這些設(shè)計模式的一種參考，并且可以將其作為這一領(lǐng)域進一步研究的入門。我們圍繞一個示例應(yīng)用程序?qū)υO(shè)計模式進行探索，并逐章把整個設(shè)計模式構(gòu)建起來。我們在工作中使用TDD，因此我們傾向于先列出所有的

分布式追蹤是一種相互關(guān)聯(lián)的日志記錄，可以幫助你可視化運行中的分布式系統(tǒng)，以便做性能分析、在生產(chǎn)環(huán)境中調(diào)試，分析故障或其他問題的根本原因等。它使你能夠準確地了解特定的服務(wù)在整體中發(fā)揮的作用，從而詢問和回答有關(guān)服務(wù)和整個分布式系統(tǒng)性能的問題。本書的主要內(nèi)容有：分布式追蹤的問題，埋點的本質(zhì)，開源的埋點處理：接口、庫和框架，埋

敏捷和速度，健壯性和可擴展操作，如何才能平衡這兩方面的需求？本書的作者從軟件架構(gòu)師、項目總監(jiān)以及產(chǎn)品經(jīng)理的角度展示了如何將API視為產(chǎn)品，通過持續(xù)的生命周期最大化其價值。本書的主要內(nèi)容有：學(xué)習(xí)哪些API決策需要管治。通過API即產(chǎn)品(AaaP)的方式設(shè)計、部署和管理API。學(xué)習(xí)構(gòu)成API產(chǎn)品基礎(chǔ)的十大支柱。學(xué)習(xí)持續(xù)改進

本書圖文并茂、易教易學(xué)、實用性強，按模塊化、任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)的要求編寫。全書共分六個模塊，每個模塊又包含了若干個任務(wù)，每一個任務(wù)都是以AutoCAD典型的應(yīng)用為操作實例，通過對操作過程的詳細介紹，使讀者在實際操作中熟練地掌握AutoCAD的使用。在每一個教學(xué)任務(wù)中，設(shè)置有知識點和技能點、任務(wù)描述、任務(wù)實施、知識鏈接以及思

全書共分為九章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)概念、操作環(huán)境以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本知識和技能，數(shù)據(jù)分析中最重要的手段與方法，如描述性分析、可視化分析、分類模型、回歸模型以及預(yù)測模型，幾種評價方法以及過擬合與欠擬合問題，如精準度與召回率、ROC曲線與AUC值、F1分數(shù)與MSE/RMSE等，數(shù)據(jù)分析方法在各領(lǐng)域中的典型應(yīng)用案例，

計算機數(shù)學(xué)是計算機科學(xué)中不可或缺的一部分，它利用數(shù)學(xué)的工具和方法來解決計算機科學(xué)中的問題，是計算機專業(yè)的一門基礎(chǔ)課。本教材在內(nèi)容的選取上包含離散數(shù)學(xué)、代數(shù)學(xué)這兩個學(xué)科領(lǐng)域，共分4章，詳細介紹了命題邏輯和謂詞邏輯，集合、關(guān)系和函數(shù)，圖論，代數(shù)系統(tǒng)等基礎(chǔ)知識。本教材適用于信息與計算科學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)、信息安全、軟件工程