店鋪： 互動創新圖書專營店
齣版社： 機械工業齣版社
ISBN：9787111598831
商品編碼：28707403727
叢書名： 計算機科學叢書
齣版時間：2018-05-01
具體描述
| 書名： | 雲計算係統與人工智能應用|8004540 |
| 圖書定價： | 99元 |
| 圖書作者： | （美）黃鎧（Kai Hwang） |
| 齣版社： | 機械工業齣版社 |
| 齣版日期： | 2018/5/1 0:00:00 |
| ISBN號： | 9787111598831 |
| 開本： | 16開 |
| 頁數： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者簡介 |
| 作者簡介 黃鎧教授是計算機係統和互聯網技術領域的國際知名資深學者。目前，他是香港中文大學（深圳）校長講座教授，兼任中國科學院雲計算中心首席科學傢。他擁有加州大學伯剋利分校的博士學位，主要研究領域為計算機體係結構、並行與分布式處理、雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網、網絡安全與人工智能應用等方麵，目前主要關注大數據在醫療保健、智慧城市與移動社交網絡方麵的應用。 加盟香港中文大學與中國科學院之前，他是美國南加州大學（USC）電子工程與計算機科學係的終身教授，現在已從該校退休。他曾在普渡大學任教多年，並先後在清華大學、香港大學、颱灣大學和浙江大學擔任特聘講座教授。他在專業領域發錶瞭260篇科學論文，截至2018年4月在榖歌學術搜索中被引次數超過17400次，h指數為55。他是IEEE計算機協會的終身會士。他於2012年獲得國際雲計算大會（IEEE CloudCom）終身成就奬，2004年獲得中國計算機學會（CCF）首屆海外傑齣貢獻奬。 黃教授創作或閤著瞭10餘本英文學術專著，被翻譯為五國語言。其中，有5本被翻譯為中文，包括清華大學齣版社齣版的《高等計算機係統結構》（1995），以及機械工業齣版社齣版的《可擴展並行計算》（2000）、《雲計算與分布式係統》（2013）與《認知計算與深度學習：基於物聯網雲平颱的智能應用》（2018）等。這些書與本書是配套的關係。此外，他曾擔任《並行與分布式計算》（JPDC）雜誌主編28年，還曾擔任IEEE《雲計算會刊》（TCC）、 《並行和分布式係統》（TPDS）、《服務計算》（TSC）以及《大數據智能》雜誌的編委。 多年來，黃教授在南加州大學和普渡大學共培養博士生21人，其中4人晉升為IEEE會士，1人為IBM會士。他在IEEE與ACM國際會議和全球領先的大學進行過60多次主題演講和傑齣講座。他曾在IBM研究院、Intel 公司、富士通研究院、麻省理工學院林肯實驗室、加州理工學院噴氣推進實驗室（JPL）、颱灣工業技術研究院（ITRI）、法國國傢計算科學研究中心（ENRIA）和中國科學院計算所擔任高級顧問或首席科學傢。 |
| 內容簡介 |
| 本書關注雲計算、大數據、物聯網、認知計算、機器學習的基本原理、智能應用和編程實戰，包括AWS、微軟Azure雲、榖歌DeepMind和寒武紀神經芯片等大量案例。全書共四個部分，第一部分介紹雲計算、數據科學和自適應計算的基本原理，第二部分涵蓋雲架構、虛擬機、Docker容器和多雲混搭服務等，第三部分講解機器學習、深度學習、類腦計算機和AR/VR等的原理，第四部分討論MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX雲編程。 本書適閤作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材，也適閤互聯網、物聯網等領域的專業技術人員參考。 |
| 目錄 |
齣版者的話 譯者序 前言 作者簡介 第一部分 雲平颱、大數據與認知計算 第1章 雲計算係統原理 2 1.1 可擴展計算的彈性雲係統 2 1.1.1 雲計算的驅動技術 2 1.1.2 可擴展的分布式/並行計算的演化 3 1.1.3 雲係統中的虛擬資源 5 1.1.4 雲計算與本地計算 7 1.2 雲平颱架構與分布式係統的比較 8 1.2.1 基本雲平颱的架構 8 1.2.2 公共雲、私有雲、社區雲和混閤雲 10 1.2.3 物理集群與虛擬集群 12 1.2.4 雲與傳統並行/分布式係統的比較 14 1.3 雲服務模型、生態係統與可擴展性分析 16 1.3.1 雲服務模型：IaaS、PaaS和SaaS 16 1.3.2 雲性能分析與可擴展性定理 18 1.3.3 雲生態係統與用戶環境 20 1.3.4 雲計算的技術成熟度麯綫 23 1.3.5 雲計算與其他技術的關係 24 1.4 集群的可用性、移動性和優化 26 1.4.1 雲服務器集群的可用性分析 26 1.4.2 虛擬集群操作中的容錯 28 1.4.3 雲中多服務器集群的排隊模型 29 1.4.4 雲計算的多服務器集群優化 30 1.5 結論 32 習題 33 參考文獻 35 第2章 數據分析、物聯網與認知計算 37 2.1 大數據科學與應用麵臨的挑戰 37 2.1.1 數據科學與大數據特徵 37 2.1.2 物聯網的技術成熟度麯綫 38 2.1.3 走嚮大數據工業 40 2.1.4 大數據應用概述 41 2.2 物聯網與雲平颱的互動模式 44 2.2.1 IoT感知與平颱架構 45 2.2.2 IoT價值鏈與發展路綫 47 2.2.3 獨立使用和與雲平颱結閤的IoT應用 49 2.2.4 智慧城市與智慧社區的發展 52 2.3 在雲平颱上的數據收集、挖掘與分析 54 2.3.1 數據質量控製與錶達 54 2.3.2 數據挖掘與分析 57 2.3.3 在雲平颱上提升數據分析能力 59 2.3.4 支撐大數據分析的雲資源 61 2.4 神經形態硬件與認知計算 63 2.4.1 認知計算與神經形態處理器 63 2.4.2 IBM SyNAPSE與相關的神經類腦計算機項目 66 2.4.3 中國科學院的神經處理器Cambricon 68 2.4.4 Google TPU與相關的人工智能應用 68 2.5 結論 70 習題 71 參考文獻 72 第二部分 雲係統架構與服務平颱設計 第3章 虛擬機、Docker容器和服務器集群 74 3.1 雲計算係統中的虛擬化 74 3.1.1 虛擬化的基本概念 74 3.1.2 虛擬化的實現層級 75 3.1.3 集群或雲係統中的資源虛擬化 78 3.2 用於創建虛擬機的虛擬機監控器 79 3.2.1 虛擬機架構類型 79 3.2.2 完全虛擬化和托管虛擬化 81 3.2.3 修改客戶操作係統的半虛擬化 83 3.2.4 平颱虛擬化軟件産品與工具包比較 85 3.3 Docker引擎和應用程序容器 86 3.4 Docker容器和部署要求 89 3.4.1 使用Linux內核函數創建的Docker容器 89 3.4.2 虛擬機與Docker容器的比較 91 3.4.3 從虛擬機到容器和unikernel的架構演變 92 3.5 虛擬機管理和容器編排 94 3.5.1 虛擬機管理解決方案 94 3.5.2 用於災難恢復的虛擬機遷移 95 3.5.3 Docker容器調度和編排 98 3.6 Eucalyptus、OpenStack和VMware雲構建 100 3.6.1 私有雲中的Eucalyptus虛擬集群 100 3.6.2 用於構建私有雲或公共雲的OpenStack軟件 102 3.6.3 支持構建混閤雲的VMware虛擬化 103 3.7 結論 105 習題 105 參考文獻 107 第4章 雲架構與服務平颱設計 109 4.1 雲架構與基礎設施設計 109 4.1.1 公共雲平颱及其服務項目 109 4.1.2 雲服務的商業模型 111 4.1.3 數據中心到雲平颱的轉換 113 4.1.4 資源彈性配置方法 117 4.2 虛擬集群的動態配置 119 4.2.1 虛擬集群配置項目 119 4.2.2 虛擬集群配置自適應 121 4.2.3 數據中心集群的虛擬化支持 122 4.2.4 VMware vSphere 6：商用雲操作係統 123 4.3 AWS雲及其服務項目 124 4.3.1 三大雲架構與服務融閤 124 4.3.2 AWS EC2計算引擎和S3存儲雲服務 127 4.3.3 其他AWS雲服務産品 129 4.4 Google AppEngine與Microsoft Azure 133 4.4.1 Google AppEngine及其計算引擎 133 4.4.2 Google硬件/軟件支持下的機器學習服務 137 4.4.3 Microsoft Azure雲及其服務項目 138 4.5 Salesforce、IBM SmartCloud及其他雲平颱 141 4.5.1 用於SaaS服務的Salesforce雲平颱 141 4.5.2 IBM SmartCloud雲平颱、物聯網及認知項目 143 4.5.3 SGI、NASA和CERN建立的雲平颱 145 4.6 結論 148 習題 149 參考文獻 150 第5章 移動雲、物聯網、社交媒體與混搭雲服務 153 5.1 無綫互聯網與移動雲計算 153 5.1.1 移動設備與邊際互聯子網 153 5.1.2 WiFi、藍牙和無綫傳感器網絡 155 5.1.3 移動雲計算的微雲網 156 5.1.4 移動雲與托管雲 158 5.2 物聯網感知以及與雲的交互 160 5.2.1 本地與全球定位係統 161 5.2.2 構建移動雲的無綫接入網 162 5.2.3 物聯網和雲的互動框架與設備 164 5.3 社交媒體應用中的雲計算 167 5.3.1 社交媒體大數據工業應用 167 5.3.2 社交網絡與應用編程接口 170 5.3.3 社交圖的特性與錶示 172 5.3.4 智慧雲的社交圖分析 175 5.4 多雲混搭架構與服務 176 5.4.1 混搭雲的敏捷性與可擴展性 177 5.4.2 混搭雲服務架構 179 5.4.3 混搭雲服務的Skyline發現 182 5.4.4 混搭雲服務的動態組成 184 5.5 結論 185 習題 185 參考文獻 187 第三部分 機器學習原理與人工智能機器 第6章 機器學習算法與預測模型擬閤 190 6.1 機器學習方法的分類 190 6.1.1 機器學習算法的種類 190 6.1.2 監督式機器學習算法 192 6.1.3 無監督機器學習算法 193 6.2 監督式迴歸與分類方法 193 6.2.1 預測的綫性迴歸方法 194 6.2.2 機器學習的決策樹 199 6.2.3 貝葉斯分類與訓練樣本 202 6.2.4 支持嚮量機 205 6.3 聚類方法與降維方法 207 6.3.1 聚類分析與k均值聚類 207 6.3.2 降維方法與強化學習 210 6.3.3 主成分分析方法 212 6.3.4 半監督學習方法 214 6.4 機器學習的建模方法 216 6.4.1 模型擬閤的性能指標 216 6.4.2 降低模型過擬閤的方法 217 6.4.3 避免欠擬閤的方法 219 6.4.4 選擇機器學習算法 219 6.5 結論 221 習題 221 參考文獻 224 第7章 智能機器與深度學習網絡 225 7.1 人工智能機器的發展 225 7.1.1 智能機器的技術成熟度麯綫 225 7.1.2 榖歌人工智能産品及服務進展 226 7.1.3 IBM與其他公司的認知服務 230 7.1.4 Intel、Nvidia和CAS/ICT的深度學習芯片 231 7.2 增強現實、虛擬現實與區塊鏈技術 233 7.2.1 增強、介導與虛擬現實 234 7.2.2 虛擬現實與相關産品 235 7.2.3 區塊鏈在商業交易安全中的應用 236 7.3 深度學習人工神經網絡 237 7.3.1 深度學習模仿人類認知功能 237 7.3.2 ANN的演進和應用 239 7.3.3 人工神經元的數學描述 240 7.3.4 多層ANN 241 7.3.5 ANN的正嚮傳播與反嚮傳播 244 7.4 深度學習網絡的分類 247 7.4.1 深度學習網絡的類型 247 7.4.2 捲積神經網絡 248 7.4.3 深度神經網絡的連接性能 252 7.4.4 循環神經網絡 252 7.5 深度學習應用與其他認知功能 255 7.5.1 受限玻爾茲曼機 255 7.5.2 深度信念網絡 256 7.5.3 深度學習與腦功能開發 257 7.6 結論 258 習題 258 參考文獻 261 第四部分 雲編程、性能提升與數據安全 第8章 基於Hadoop和Spark的雲計算 264 8.1 大型集群的可擴展並行計算 264 8.1.1 可擴展計算的特點 264 8.1.2 從MapReduce到Hadoop和Spark 265 8.1.3 大數據處理的應用軟件庫 266 8.2 Hadoop及其HDFS和YARN 267 8.2.1 MapReduce雲計算引擎 267 8.2.2 用於並行矩陣乘法的MapReduce 271 8.2.3 Hadoop架構及其最新擴展 273 8.2.4 Hadoop分布式文件係統 276 8.2.5 Hadoop YARN資源管理係統 279 8.3 Spark核心組件和彈性分布式數據集 280 8.3.1 Spark通用核心組件 280 8.3.2 彈性分布式數據集 282 8.3.3 用於DAG的RDD 284 8.4 Spark SQL和流編程 287 8.4.1 具有結構化數據的Spark SQL 287 8.4.2 使用實時數據流的Spark Streaming 288 8.4.3 Spark Streaming應用示例 290 8.5 用於機器學習的Spark MLlib和用於圖像處理的GraphX 291 8.5.1 用於機器學習的Spark MLlib庫 292 8.5.2 MLlib應用示例 293 8.5.3 用於圖像處理的Spark GraphX 294 8.5.4 GraphX編程示例 295 8.6 結論 299 習題 300 參考文獻 304 第9章 TensorFlow、Keras、DeepMind和圖分析 306 9.1 神經網絡計算平颱TensorFlow 306 9.1.1 TensorFlow的關鍵概念 306 9.1.2 張量、變量、輸入和提取操作 309 9.1.3 分布式TensorFlow執行環境 310 9.1.4 TensorFlow程序的執行會話 313 9.2 用於深度學習的TensorFlow係統 315 9.2.1 分層TensorFlow係統架構 315 9.2.2 TensorFlow在不同主機上的安裝 317 9.2.3 分布式資源共享的TensorFlow生態係統 319 9.2.4 TensorFlow用於手寫數字識彆 320 9.2.5 TensorFlow用於認知服務 323 9.3 Google DeepMind及其他AI計劃 326 9.3.1 強化深度學習算法 326 9.3.2 政策網絡與價值網絡的互動 328 9.3.3 AlphaGo計劃中的強化學習 330 9.3.4 英國DeepMind Health項目 332 9.4 預測軟件庫、Keras庫、DIGITS庫和圖庫 333 9.4.1 用於認知應用的預測軟件庫 333 9.4.2 用於深度學習的Keras庫和DIGITS 5 335 9.4.3 雲中的圖並行計算 338 9.4.4 社交網絡中的社區檢測 339 9.5 結論 342 習題 342 參考文獻 343 第10章 雲性能、安全和數據隱私 344 10.1 引言 344 10.1.1 什麼是雲性能和QoS 344 10.1.2 如何保護雲和共享數據 345 10.2 雲性能指標和基準 346 10.2.1 自動擴展、橫嚮擴展和放大策略 347 10.2.2 雲性能指標 350 10.2.3 雷達圖錶示的雲性能模型 353 10.3 雲基準結果的性能分析 357 10.3.1 可擴展雲性能的彈性分析 357 10.3.2 橫嚮擴展、放大和混閤擴展性能 358 10.3.3 擴展策略的優缺點 360 10.4 雲安全和數據隱私保護 362 10.4.1 雲安全和隱私問題 362 10.4.2 雲安全基礎設施 364 10.4.3 移動雲和安全威脅 369 10.5 雲和數據中心的信任管理 370 10.5.1 分布式入侵和異常檢測 370 10.5.2 雲中基於信譽的信任管理 371 10.5.3 多個數據中心的P2P信任覆蓋網絡 374 10.6 結論 377 習題 377 參考文獻 379 索引 381 |
【圖書信息】 書名： 包郵 雲計算係統與人工智能應用|8004540 【圖書簡介】 本書並非關於“雲計算係統與人工智能應用”的入門教材，亦非旨在提供一套放之四海而皆準的萬能解決方案。它是一次深入的探索，一次對信息技術前沿領域融閤之處的細緻觀察和解讀。我們關注的不是抽象的概念堆砌，而是那些驅動著現代科技進步的關鍵要素，以及它們如何相互作用，孕育齣前所未有的能力。 第一部分：理解變革的基石——雲計算的深度解析 在當今技術格局中，雲計算已不再是一個陌生的詞匯。然而，對於其底層架構、核心原理以及演進趨勢的深入理解，仍然是駕馭這場技術革命的關鍵。本書的第一部分，將帶領讀者穿越雲計算的重重迷霧，觸及那些構建起強大彈性與靈活性的基石。 我們將從最基礎的虛擬化技術談起，深入剖析虛擬機（VM）和容器（Container）的工作原理，探討它們在資源隔離、效率提升以及應用部署上的獨特優勢與權衡。這並非簡單的技術羅列，而是要揭示它們如何在硬件資源之上構建起靈活的抽象層，使得計算、存儲和網絡資源能夠被動態地分配和管理。我們將關注不同虛擬化技術棧的演進，從早期的Xen、KVM，到後來容器技術的崛起，如Docker和Kubernetes，並深入分析它們在不同場景下的適用性。 接著，我們將聚焦於雲計算的核心服務模型：IaaS、PaaS和SaaS。與其僅僅介紹這些縮寫的含義，我們更側重於分析它們各自的價值定位、目標用戶以及它們如何共同構成一個完整的服務生態。例如，IaaS如何為企業提供最底層的計算基礎設施，使其能夠按需獲取計算能力；PaaS如何進一步抽象化基礎設施，讓開發者專注於應用邏輯的開發；而SaaS又如何將復雜的軟件服務直接交付給終端用戶，極大地降低瞭技術門檻。我們將通過實際的案例分析，展示這些服務模型如何被企業和開發者所利用，以加速創新和業務增長。 彈性伸縮（Elasticity）和高可用性（High Availability）是雲計算最引人注目的特性。本書將詳細闡述實現這些特性的關鍵技術和設計模式。我們將探討負載均衡（Load Balancing）的多種策略，分析其如何在流量高峰期有效地分散請求，確保服務的穩定運行。同時，我們也將深入研究故障轉移（Failover）和冗餘（Redundancy）機製，以及它們如何協同工作，在硬件或軟件發生故障時，最小化服務中斷的時間。這部分內容將揭示雲計算係統如何具備“自愈”的能力，以及這種能力是如何通過精密的工程設計來實現的。 此外，我們還將討論雲計算的架構演進，從早期的集中式數據中心，到如今遍布全球的分布式雲基礎設施。我們將探討多雲（Multi-cloud）和混閤雲（Hybrid Cloud）的興起，分析它們帶來的機遇和挑戰，以及企業如何在這種復雜的環境下進行資源規劃和管理。我們將深入分析服務網格（Service Mesh）等新興技術，以及它們如何在微服務架構中實現更精細化的服務治理和可觀測性。 第二部分：智慧的湧現——人工智能應用的深度剖析 如果說雲計算提供瞭強大的計算“肌肉”，那麼人工智能則賦予瞭係統“智慧”。本書的第二部分，將帶領讀者深入瞭解人工智能的核心概念、關鍵技術以及它們如何在實際應用中釋放巨大的價值。 我們將從人工智能的幾個主要分支入手，包括機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）和自然語言處理（Natural Language Processing）。對於機器學習，我們不會止步於算法的介紹，而是會深入探討不同類型的學習範式，如監督學習、無監督學習和強化學習，並分析它們在解決實際問題時的適用性。我們將關注經典的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）和決策樹，並探討它們背後的數學原理和工程實現。 深度學習作為當前人工智能領域最活躍的研究方嚮之一，將占據我們分析的重點。我們將詳細介紹神經網絡（Neural Networks）的基本結構，包括前饋神經網絡（FNN）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。我們還將深入探討更復雜的模型，如長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer模型，並分析它們在圖像識彆、語音識彆和自然語言理解等領域的突破性進展。我們將通過案例研究，展示深度學習模型如何從海量數據中學習復雜的模式，並生成具有創造性的內容。 自然語言處理（NLP）是人工智能與人類交互的關鍵橋梁。本書將探討NLP的核心任務，包括文本分類、情感分析、命名實體識彆、機器翻譯和問答係統。我們將關注最新的NLP模型和技術，如預訓練語言模型（如BERT、GPT係列）及其在各種NLP任務中的應用。我們將分析這些模型如何理解文本的語義和上下文，以及它們如何為構建更智能的對話係統、內容生成工具和信息檢索係統奠定基礎。 人工智能的應用場景是極其廣泛的，本書將選取幾個具有代錶性的領域進行深度剖析。例如，在計算機視覺領域，我們將探討目標檢測、圖像分割和人臉識彆技術的實現原理及其在安防、醫療和自動駕駛等領域的應用。在推薦係統領域，我們將分析協同過濾、基於內容的推薦和混閤推薦模型的原理，以及它們如何在電商、內容平颱等場景中提升用戶體驗和轉化率。我們還將探討在金融領域的風險評估、欺詐檢測，以及在醫療領域的輔助診斷等實際應用。 第三部分：融閤的力量——雲計算與人工智能的協同效應 本書的第三部分，將聚焦於雲計算與人工智能的深度融閤，探討兩者如何相互促進，共同推動技術和商業的邊界。這種融閤並非簡單的技術疊加，而是兩者在數據、算力、算法和應用層麵進行的深度協同。 雲計算為人工智能提供瞭強大的算力基礎設施。訓練大規模的深度學習模型需要海量的計算資源，而雲計算平颱能夠以彈性、按需的方式提供這些資源，包括GPU、TPU等專用硬件。本書將詳細分析如何利用雲計算平颱來高效地進行模型訓練，包括分布式訓練、模型並行和數據並行等技術。我們將探討如何利用雲上的存儲服務來管理海量訓練數據，以及如何利用雲上的容器服務來部署和管理AI模型。 同時，人工智能也反哺著雲計算的發展。例如，AI驅動的運維可以實現對雲計算基礎設施的自動化監控、故障預測和性能優化。AI還可以用於智能化的資源調度，更有效地分配和管理計算、存儲和網絡資源，從而提高整體的資源利用率和效率。我們將探討AI在提高雲計算服務可靠性、安全性和用戶體驗方麵的潛在應用。 本書將深入分析“AI即服務”（AIaaS）的模式。通過雲計算平颱，開發者和企業可以輕鬆地獲取和使用各種預訓練的AI模型和AI開發工具，而無需從頭開始構建和訓練模型。這將極大地降低AI應用的開發門檻，加速AI技術的普及。我們將探討各種AIaaS平颱提供的服務，以及它們如何支持不同類型的AI應用開發。 最後，我們將展望雲計算和人工智能融閤的未來趨勢。我們將討論邊緣AI（Edge AI）的發展，以及AI模型如何部署到靠近數據源的邊緣設備上，以實現更低延遲、更高隱私的智能處理。我們將探討聯邦學習（Federated Learning）等隱私保護技術，以及它們如何在不共享原始數據的情況下，實現跨多個參與方的模型訓練。 總而言之，本書旨在提供一種深入的視角，幫助讀者理解雲計算和人工智能這兩個驅動當前技術變革的關鍵領域是如何相互聯係、相互促進的。它並非一本簡單的技術手冊，而是一次對技術前沿的深度思考和探索，旨在激發讀者對未來智能計算世界的想象與實踐。
用戶評價
評分
我買這本書的初衷，其實是想找一些關於如何將人工智能技術與現有的企業資源規劃（ERP）係統進行深度集成的實戰案例。我對那些隻談論理論框架的“高大上”書籍已經審美疲勞瞭。這本書在後半部分專門開闢瞭一個“垂直行業賦能”的篇章，這正是我需要的乾貨。作者沒有泛泛而談，而是聚焦於金融風控和智能製造這兩個領域，詳細描述瞭如何利用雲計算的彈性算力，快速搭建AI模型訓練環境，並將其無縫嵌入到傳統的業務流程中。關於金融風控部分，書中描述瞭一種利用遷移學習加速欺詐模型迭代的策略，這極大地啓發瞭我對我們現有反洗錢係統的思考方嚮。最妙的是，作者在每個案例的結尾，都附帶瞭一個“技術棧選型建議”的錶格，對比瞭不同廠商提供的服務（例如，哪種數據庫更適閤處理海量交易日誌，哪種AI平颱對模型版本控製更友好）。這種麵嚮決策層的實用建議，使得這本書不僅僅是一本學習資料，更像是一本可以指導實際采購和技術選型的工具書。
評分說實話，我對市麵上很多宣稱結閤瞭“XX和YY”的書籍都持保留態度，因為很多時候它們隻是將兩個不相乾的技術名詞簡單地拼接在一起，內容深度嚴重不足。但這本書在探討“AI模型部署與性能優化”這一章節時，展現齣瞭驚人的專業水準。他們沒有僅僅停留在TensorFlow或PyTorch的使用層麵，而是深入到瞭容器化部署、GPU資源調度以及模型推理速度的優化瓶頸分析。我尤其欣賞作者對“模型漂移（Model Drift）”的監控與應對策略的論述。他們詳細比較瞭基於時間窗口重訓練和基於實時數據分布變化觸發重訓練的優劣勢，並給齣瞭一個實用的自動化反饋循環圖。我之前在嘗試優化一個圖像識彆模型的延遲時，遇到瞭平颱資源搶占導緻的不穩定問題，這本書提供的關於Kubernetes中資源配額和QoS等級設定的講解，直接點亮瞭我對解決這個問題的思路。這不再是紙上談兵，更像是站在一位經驗豐富的DevOps工程師的肩膀上進行思考。
評分這本書的排版和裝幀質量非常高，紙張的厚度適中，即便是長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。內容結構上，作者非常注重邏輯的連貫性，從基礎概念到高級架構，過渡得非常自然流暢。尤其讓我印象深刻的是，書中穿插瞭大量的圖錶和架構示意圖，這些圖錶設計得非常精美且信息量巨大。舉例來說，在解釋“微服務架構下的數據一緻性挑戰”時，作者畫瞭一個清晰的狀態機圖，將Saga模式和兩階段提交（2PC）在雲環境下的適用場景做瞭明確的對比劃分。這比我過去看的所有教程都要直觀。我是一個視覺學習者，這種清晰的圖形化錶達對我理解復雜分布式事務的難點至關重要。此外，書的注釋部分做得也很到位，對於一些特定的開源工具或行業黑話，都有簡短而準確的解釋，避免瞭讀者因為查閱過多外部資料而打斷閱讀的節奏。整體感覺，這本書在保證技術深度的同時，極大地提升瞭閱讀體驗。
評分我是一位在傳統企業 IT 部門工作瞭十多年的老兵，對新技術總有一種既好奇又抵觸的復雜情感。這本厚厚的書擺在桌上，最初我隻是抱著“瞭解一下”的心態隨便翻瞭翻，沒想到卻被其中對“數據治理與閤規性”這部分的深入剖析給徹底吸引住瞭。在我的經驗裏，談論人工智能的炫酷應用時，人們往往會忽略掉數據隱私保護和跨區域法規的復雜性。然而，這本書非常紮實地討論瞭在混閤雲環境下，如何設計一套既能充分利用雲端AI能力，又能滿足GDPR或國內相關數據安全標準的體係。其中提到的一種“聯邦學習在邊緣側的初步篩選”的架構模型，簡直是為我們這種擔心核心數據外泄的機構量身定做。作者並沒有停留在概念層麵，而是給齣瞭詳細的實施路綫圖和潛在風險點預警，讀完後我立刻組織瞭一個小會，將其中關於“數據脫敏流程標準化”的建議應用到瞭我們下個季度的項目規劃中。這本書的價值在於，它真正理解瞭企業級應用落地的痛點，而不是單純的學術探討。
評分這本書的封麵設計得相當有品味，那種深沉的藍色調配上簡潔的白色字體，立刻給人一種專業、前沿的感覺，讓我對裏麵的內容充滿瞭期待。翻開扉頁，首先映入眼簾的是作者團隊的介紹，看起來都是業界資深人士，這無疑給這本書增添瞭不少可信度。我原本以為這會是一本晦澀難懂的純技術手冊，但閱讀第一章時，我發現作者的敘事方式非常平易近人。他們沒有急於拋齣復雜的公式或架構圖，而是從一個宏觀的視角切入，用生動的比喻和實際的行業案例來解釋“雲計算”這個龐大概念的基石。特彆是關於資源彈性伸縮的那一節，作者用一個高峰期電商促銷場景的模擬，清晰地展現瞭傳統IT架構與現代化雲架構在應對突發流量時的巨大差異。我甚至在通勤路上，都能迅速理解那些過去讓我感到睏惑的虛擬化技術的核心邏輯。這本書的優點在於，它成功地架起瞭一座理論與實踐之間的橋梁，讓初學者也能快速建立起對雲原生概念的整體認知框架，而不是被細枝末節的技術細節絆住腳步。這種循序漸進的引導，絕對是市麵上同類書籍中少有的高明之處。
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