本书探究了拥有强大算力支持的大语言模型如何汲取其创造者——人类的智慧和思想，来达成令人动容的成就。

本书先从整体上介绍云原生相关的生态圈和项目工具、涉及的领域和技术，点到即止地介绍知识点，同时给出学习链接。接下来重点介绍了Docker和K8s的架构原理和基于Go语言的二次开发，使读者对云原生有一个整体而深人的认识，对应聘云原生相关职位的人员也很有帮助。

本书主要通过代码案例帮助读者学习Java基础部分的相关知识，大部分内容都是以代码的形式呈现的，讲解部分也融入了代码注释中。通过阅读本书，读者可以更轻松、高效地掌握Java语言的语法结构与编程思维。本书首先介绍了Java语言中的基础语法结构，比如常量、变量、流程控制、数组、方法（函数）、面向对象、封装、继承、多态、抽象、接口、异常等，还介绍了日常开发中常见的一些工具类的相关使用方法。每个知识点都配备了相应的实操案例，包括具体的使用场景。本书内容以实操案例为主，对以实操为出发点的读者会更加友好。笔者

本书主要从工程应用的视角研究ATR自动目标识别问题，并从ATR系统核心能力构成上来梳理相关核心技术体系。本书从目标特性与特征基础技术，到系统体系架构与动态任务规划等系统总体技术，再到融合处理识别与在线学习演进系统核心技术，最后到识别能力测试评估来分析阐述ATR系统相关技术内容，并形成技术内容的闭环。重点研究包括目标特性与特征、目标识别体系框架、任务调度与规划、多源融合与不确定性决策、ATR系统在线学习与自组织演进以及ATR测试与评估等内容。

本书围绕三维视觉SLAM中的视觉特征提取、视觉里程计、闭环检测、构建地图这4个核心问题展开论述，在这些研究中重点论述多种信息的合理融合与使用的问题，最终构建了一套完整的三维视觉SLAM系统，实现机器人在室内环境与室外环境下的实时精确的定位，同时建立了稠密的三维环境地图。

本书系统地阐述了机器学习控制及其策略，全面介绍了当前有关机器学习控制在线性系统、非线性系统和湍流控制中的实验案例，展望了机器学习控制技术的未来发展和潜在应用。内容包括：反馈控制及其在实际复杂问题中面临的挑战；机器学习控制、实现方法及案例；线性控制理论中的几种经典方法；机器学习控制与经典控制方法的比较；非线性系统的机器学习控制；基于机器学习的流体控制实验；机器学习控制的战术与策略；未来机器学习控制的应用及其方法学的发展方向。

本书在网络安全中提供了一个广泛的补充主题的全面覆盖。这些主题包括但不限于网络取证、威胁分析、漏洞评估、可视化和网络培训。此外，还对物联网、云计算、雾计算、移动计算、网络社交网络等新兴安全领域进行了研究。

本书带领读者通过练习掌握编写现代C程序的方法和技巧。全书分为11章，首先概述C语言编程的基本概念，然后详解C语言的所有构成要素，包括变量、对象、函数、数据类型、运算符、表达式、控制流、动态内存分配、预处理器等，最后带领读者利用这些构成要素构建实用的系统，学习如何调试、测试、分析代码。学透本书，你就能成为专业的C程序员，编写出安全、高质量、可移植的C程序。 本书适合所有想编写优秀C程序的读者阅读。

《Linux高性能网络详解：从DPDK、RDMA到XDP》主要介绍了DPDK、RDMA和XDP三种高性能网络技术的原理、使用方法和实现方案。 《Linux高性能网络详解：从DPDK、RDMA到XDP》总计26章，分为四大部分。第1部分介绍了计算机网络、计算机硬件和Linux操作系统的基础知识，以及软件和硬件之间传递信息的方式、以内核协议栈为基础的网络方案和Corundum。第2部分介绍了DPDK的入门知识、DPDK的内存管理、UIO/DPDK的基本使用方法、测试和分析高性能网卡，以及如何为Cor

本书以运营商数据中心网络面临的业务挑战为切入点，详细介绍运营商数据中心网络的架构设计、技术实现和规划设计，并给出部署建议。首先，本书介绍运营商数据中心整体业务的发展情况，从业务的维度总结运营商数据中心的5个场景业务 IT云、电信云、IDC、公有云以及城域IPTV与CDN对网络的诉求。接着，本书基于运营商业务的三个主要场景 IT云、电信云和IDC，给出业务和网络发展趋势、需求分析、网络架构设计和安全设计。最后，本书还着重针对云计算时代的运营商数据中心网络如何运维进行了阐述。