本書介紹了如何設置具有內置高可用的Zabbix、使用改進的業務服務監控、設置自動報告及創建高級觸發器。Zabbix提供了有關基礎設施性能和故障的有效洞察，并能夠利用其強大的功能增強監控。本書提供了易于遵循的操作步驟，用于使用Zabbix 6.0有效地監控網絡設備和應用程序的性能。本書首先介紹了安裝Zabbix 6.0，并構建了可擴展且易于管理的環境，也介紹了為不同類型的監控構建模板和使用代理構建項目與觸發器的操作步驟。然后，本書使用Zabbix 6.0 API進行定制，并有效地管理Zabbix
本書根據青少年學習編程語言的特點，從零起點開始手把手教青少年學習Python這種編程語言，為青少年量身定制了許多好玩的程序和游戲，能夠讓青少年讀者在學習中即學到了編程技術也找到了樂趣。
本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了金融租賃行業離線數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并在其中穿插了許多大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、金融租賃業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。本書的第1章至第3章是項目前期準備階段，主要為讀者介紹了數據倉庫的概念、應用場景和搭建需求等，并初步搭建了數據倉庫項目所需的基本環境；第4章至第5章是數據倉庫搭建的核心部分
SAP Analytics Cloud（SAP分析云）是SAP公司推出的一款云端分析平臺。作為SAP新一代的戰略績效云平臺，它不僅包含了傳統的BI分析，還利用了機器學習和人工智能技術，整合了“商務分析”、“智能預測”、“全面預算”幾個核心功能，是一個集數據應用與分析于一體的綜合性平臺，既能支持業務用戶進行敏捷自助化的數據分析，也能支持技術用戶進行復雜的分析場景設計，可以幫助企業更好地分析和理解數據，改善決策過程。本書在深入總結智揚信達大數據工作室十多年BI實戰經驗的基礎上，結合SAP Analy
本書講解億級流量系統架構的設計方法及實戰經驗，在內容結構上分為三大篇：架構知識篇（第1～3章），主要講解海量用戶應用后臺的組成結構、高并發處理和服務可用性保障，首先講解后臺由哪些關鍵組件構成及機房搭建思路，然后講解后臺在應對高并發讀請求和寫請求時的通用處理手段，最后講解通用的服務治理手段以保障后臺高效運行。基礎服務設計篇（第4～6章），主要講解幾個基礎服務的架構設計，這里選取的基礎服務幾乎為所有互聯網后臺所需的專門系統，包括分布式唯一ID生成器、用戶登錄服務和海量消息推送系統；核心服務設計篇（第
數據要素作為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五大生產要素，在2020年4月國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次出現并明確提出"加快培育數據要素市場”后，中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中也提出了"發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。2022年底，中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（即"數據二十條”）以文件形式明確了建立數
本書圍繞人工智能中的基礎數學理論問題展開討論，介紹了粒子法、網格法，以及混合方法的基本概念，以及它們在動畫引擎開發過程中的代碼實踐。本書的一大特色是為讀者提供了面向代碼的方法，便于讀者上手動畫引擎的開發基礎。本書兼具實用性和理論性，不僅有詳細的理論介紹幫助讀者深入理解相關的概念，還提供豐富的代碼，以及持續更新的GitHub倉庫供讀者參考。本書適合人工智能相關專業、計算機專業、計算數學專業的高年級本科生、研究生學習，也可供涉足該領域的研究人員、工程師參考。
云計算改變了IT行業的發展趨勢，公有云重塑了IT行業的業務模式。在業務實踐過程中，云計算從業者經常思考云計算的本質，也在積極提高關鍵云產品的服務能力。本書深入淺出地展現了云產品技術、服務及商業的本質，是一幅清晰的“行業地圖”，借助本書，云計算從業者可以少走彎路，從而既有信心又有方法地開拓云計算業務。本書給出了對行業前景的美好預期，對產品技術的深入解讀，以及對崗位工作技巧的務實分享。相信此書能幫助讀者提高對云計算行業的認知水平，學到從布道到銷售、從產品到服務、從技術到資源的一系列工作技巧。
Hive是大數據領域的一個重要開發工具。本書基于Hive3.1.3版本進行編寫，首先，簡單介紹了Hive的起源和發展，以及Hive的安裝和部署；其次，分別介紹了Hive的數據定義語言、數據操作語言、查詢語言，以及各種函數，其中穿插安排了大量的綜合案例練習；再次，講解了分區表和分桶表，以及文件的壓縮；最后，重點講解了Hive在使用不同執行引擎時的企業級性能調優手段。本書廣泛適用于大數據的學習者和從業人員、Hive初學者，以及高等院校大數據相關專業的學生，同時可作為大數據學習的必備書籍。
本書主要包含以下內如：最優化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問題使用優化算法，讓學生看到優化理論與實際數據的結合，將知識點以全方位的立體感呈現給學生。
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