<table id="m0ylv"></table>
<progress id="m0ylv"><menuitem id="m0ylv"></menuitem></progress>
本書介紹了OpenShift核心概念和部署策略，包括多集群OpenShift容器平臺部署，以及按照最佳實踐管理OpenShift集群。本書還探討了部署工作負載到OpenShift的最佳實踐、通過最先進的概念監控OpenShift集群，并結合示例構建和部署Kubernetes來自動管理任務，配置OpenShift集群。
本書共31章，分為四個部分。第一部分主要介紹了unidbg的基本使用和操作，包括工作環境的準備、簡單補環境、Hook和Patch的方法等。第二部分對unidbg的原理與實現進行了詳細的剖析。第三部分通過實戰案例講解了unidbg在生產環境中的使用，包括如I/O重定向、Debugger自吐等。第四部分介紹了環境變量檢測、JNI層常見函數處理等，對常規檢測進行了總結。
本書涵蓋了Transformer在NLP領域的主要應用。首先介紹Transformer模型和Hugging Face 生態系統。然后重點介紹情感分析任務以及Trainer API、Transformer的架構，并講述了在多語言中識別文本內實體的任務，以及Transformer模型生成文本的能力，還介紹了解碼策略和度量指標。接著深入挖掘了文本摘要這個復雜的序列到序列的任務，并介紹了用于此任務的度量指標。之后聚焦于構建基于評論的問答系統，介紹如何基于Haystack進行信息檢索，探討在缺乏大量
本書首先介紹軟件架構的含義并給出簡單的設計示例，之后分為四個部分涵蓋軟件開發生命周期中的各個階段：討論構成系統的每個組成單元的一般性原則及其核心內容；重點介紹一些成功的架構模式，包括它們的優勢和局限性；闡述如何進行軟件測試以及如何構建和共享代碼；講解持續運維，涵蓋日志、系統度量、性能分析、代碼調試和架構調整等內容。
本書展示了如何利用事件驅動和響應式原理來構建健壯的分布式系統，減少延遲并提高吞吐量——特別是在微服務和無服務器應用程序中。本書分為四部分：第一部分介紹響應式的背景、環境和內容；第二部分深入講解響應式，涵蓋分布式系統的弊端、響應式系統和響應式編程；第三部分闡述如何使用Quarkus構建響應式應用程序，涵蓋響應式引擎、響應式編程庫SmallRye Mutiny、HTTP以及響應式數據訪問的相關知識；第四部分介紹基于Quarkus構建響應式系統的技術實踐。通過本書，你將學習Quarkus的基礎知識，在
本書為IT服務交付團隊及其領導者撰寫，從精益思想和精益管理的視角，深入探討了DevOps方法的核心要素（如任務式指揮、摩擦、風險、態勢感知等），并結合實際案例，闡述了如何通過DevOps方法解決IT服務交付中的各種問題，如何在整個組織內改善信息流，從而向客戶的目標成果邁進。此外，本書還提供了許多實用的工具和技巧，包括OODA循環、Cynefin框架、服務交付的成熟度模型和服務工程負責人等，以幫助讀者更好地應用DevOps方法
本書是一本為程序員提供成長指導的圖書。它涵蓋了程序員職業生涯需要面對的多種問題，并給出了實用的解決方案。本書共分為8章，第1、2 章作為一個整體模塊，幫助讀者從客觀的角度重新認識程序員這個職業，然后闡述了技術為什么是程序員成長的根基；第3~5章作為一個整體模塊，帶領讀者以程序員的身份融入職場，幫助讀者樹立項目全局觀，了解如何做到本色做人、角色做事，以及如何在程序員崗位上可持續發展；第6~8章作為一個整體模塊，幫助讀者了解程序員的職業發展，以及培養多聽多想、打開格局的思維能力和自驅力。
本書是一本全面介紹C++模板技術的圖書，主要內容涵蓋C++模板的基礎概念、語言細節、編程技巧、高級應用以及實用示例等。本書針對C++11、C++14、C++17標準進行了內容更新，并對很多新語言特性（包括變量模板、泛型lambda、類模板參數推導等）給出詳細解釋。通過閱讀本書，讀者可以深入理解C++模板技術，掌握開發有效、簡潔且易維護的軟件的原因、時機和方法。 本書內容豐富，架構清晰，講解翔實，適合對C++模板技術感興趣的開發人員或愛好者閱讀。
本書基于中文版3ds Max 2024 編寫，通過大量的操作實例系統地講解三維圖形和動畫的制作技術，是一本面向零基礎讀者的專業教程。 全書共11 章，包括初識中文版3ds Max 2024、圖形建模、幾何體建模、燈光技術、攝影機技術、材質技術、渲染技術、動畫技術、動力學動畫、粒子動畫、毛發技術等內容。本書結構清晰，內容全面，通俗易懂，第2~11章還給出相應的實例，并闡述制作原理及操作步驟，幫助讀者提升實際操作能力。 本書的配套學習資源豐富，包括書中所有實例的工程文件、貼圖文件和教學視頻，便于讀者
本書以Python 3.9為編程環境，從Python編程基礎到擴展庫，再到數據分析，逐步展開Python數據分析與可視化教學。本書首先簡要介紹數據分析與可視化的相關概念，并介紹Python基礎知識；然后按照數據分析的主要步驟，重點介紹與數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化以及機器學習建模過程相關的擴展庫，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通過股票數據量化分析和銷售業客戶價值數據分析兩個案例
新書資訊 新書推薦