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本书是一本理论联系实际的软件架构设计指导书，旨在帮助读者完成高性能软件系统的架构设计工作。书中涉及分布式、并发编程、数据库调优、非关系型数据库、应用保护、缓存、IO、前端性能优化等方面的理论知识，并在理论知识的基础上推导其实践技巧。全书共13章，第1章介绍了高性能和架构这两个概念，包括高性能所代表的具体指标，架构的具体含义和主要内容。第2章介绍了分流设计。第3章介绍了与服务并行相关的设计。第4章介绍了多进程、多线程、多协程等运算并发手段，并给出了相应的示例。第5章介绍了输入输出设计。第

本书介绍操作系统的基础知识，特别是与Linux相关的部分，并探索系统管理员的Linux哲学，为后面的学习做准备。主要内容包括：对Linux操作系统的整体介绍；如何使用VirtualBox创建虚拟机和虚拟网络，搭建贯穿全书的实验环境；安装Fedora的方法；如何通过Xfce实现在使用命令行界面和图形化界面间无缝衔接；Linux命令行、数据流、文本编辑器等常用工具的使用方法；如何以管理员角色进行实际操作；各类终端模拟器和高级终端的使用技巧；计算机启动和Linux开机时的一系列流程；终端的个

"本书以模块化的方式进行编写，旨在为读者提供全面的信息技术基础知识，并展示如何将这些知识应用于实践中。
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本书结合大量实例详细介绍机器学习的相关算法原理并利用Python语言进行实践，内容涵盖机器学习的完整知识体系和深度学习的基础知识，如多层感知器和卷积神经网络等。本书除了项目实战外的各章均提供大量习题并给出参考答案和解题代码。通过阅读本书，读者可以较为全面、系统地掌握机器学习和深度学习的相关知识。本书共18章，分为3篇。第1篇机器学习基础知识，主要介绍机器学习的基本概念、机器学习的基本流程与模型、搭建机器学习环境并进行应用实践、基于Azure的机器学习云平台搭建等相关知识；第2篇机器学习

本书内容基本覆盖计算机视觉的主要方面，除绪论外，共 10 章，分别介绍 10 类 3D 计算机视觉技术:摄像机成像和标定、深度图像采集、3D 点云数据采集及加工、双目立体视觉、多目立体视觉、单目多图像场景恢复、单目单图像场景恢复、广义匹配、同时定位和制图，以及时空行为理解。本书侧重介绍计算机视觉的基本原理及近期进展。在 2~11 章中，每章都先描述相应技术的基本概念和基础原理，对实现该技术的典型方法进行详细分析（包括算法描述、具体步骤、效果示例等），然后介绍该技术领域的最新进展，归纳其特点

本书分为14章，主要内容包括嵌入式安全简介、硬件外围设备接口、识别组件和收集信息、引入故障注入、如何注入故障、故障注入实验室、Trezor One钱包内存转储、功率分析简介、简单功率分析、基础差分功率分析、高级功率分析、高级差分功率分析、现实工作中的例子，并讨论了防御对策、认证和完美防御。