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程序員2016精華本 ( 簡體 字)
作者：程序員編輯部	類別：1. -> 程式設計 -> 綜合
譯者：
出版社：電子工業出版社	3dWoo書號： 46011 詢問書籍請說出此書號！ 【有庫存】 NT售價： 445 元
出版日：1/1/2017
頁數：648
光碟數：0
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印刷：黑白印刷	語系： ( 簡體 版 )
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ISBN：9787121307478
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
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作者序：
譯者序：
前言： 助你拓展視野，保持懷疑 1965 年，猶他大學電子工程系迎來了一位計算機課程講師 Robert S. Barton。每堂課，他都在“摧毀”學生們對計算機的“信念”——他讓每位學生了解前人的工作，卻不讓學生信仰任何一種理論，于是他們不得不學習一切計算機理念，繼而又在他的質疑下將剛建立起的信念推倒。學期結束時，不再有學生會執迷于某項技術，因為他們對一切充滿懷疑。 懷疑，能讓人從新視角看待熟悉的事物，在 Barton 的學生中，不單有 Alan Ashton（WordPerfect 設計者）、Alan Kay（2003 年圖靈獎得主）、James Clark（創立了網景和 Silicon Graphics），還有 John Warnock（Adobe 創始人之一）、Edwin Catmull（皮克斯創始人之一）、裴祥風（發明了 Phong 反射模型及 Phong著色法，并廣為 CG 界采用）等人。 或許你正專注于工作中使用的某項技術，某個工具，但請別因依賴而局限自己的視野，《程序員 2016精華本》為你展示不同行業實踐的方方面面，解決相似問題的不同視角，它會幫助你拓展視野，保持懷疑。 不只關注當下，更在乎深刻涵義 Alan Kay 曾說，“計算機”完全是門流行文化，忽視歷史，讓它成不了一門科學。假如你向一位數學或物理學者打探前輩的故事，他們總能如數家珍，而計算機從業者則不然，大多數人連自己領域中“高斯”和“牛頓”的名字都想不起來。 流行文化只關乎參與和存在感，卻不在意過去與未來。然而更深刻的涵義會在只關注當下的文化中 消逝，2016 年，這個領域失去了 Peter Naur（2005 年圖靈獎得主）、Raymond Tomlinson（被譽為“電子郵件之父”）、Robert Fano（曾與克勞德·香農共同開發出香農-范諾編碼）、John Ellenby（“Xerox Alto”電腦設計者之一）、Seymour Papert （計算機教育與學習理論先驅）、Marvin Minsky（AI 領域創立者這一）……這些計算機領域締造者的思考與貢獻遠非括號中的注釋所能概括，然而這些名字中多數甚至從未見諸這一年計算機媒體筆端。 《程序員 2016 精華本》為你記錄這一年計算機技術發展，不只關注時下流行技術，也整理行業的歷史與思考，不只在今天有意義，也希望對明天的你有價值。
內容簡介： 《程序員2016精華本》是由程序員編輯部精心打造的，是對CSDN的《程序員》雜志2016年的全部優質內容再次進行了優化整合，內容更加聚焦，為你記錄這一年計算機技術發展，不只關注時下流行技術，也整理行業的歷史與思考。全書分為16大篇章、210篇文章，講述成功產品背后的技術、人和事，聚焦技術實踐、關注前沿熱點、開發者年度必備。
目錄： 對話大師 我們需要一次解決所有問題 ——訪wiki創造者 Ward Cunningham 1 CaffeOnSpark解決了三大問題 ——對話雅虎機器學習平臺負責人 2 務實至上：“PHP之父”Rasmus Lerdorf訪談錄 4 科研的秘訣 ——對話微軟研究院負責人 Peter Lee 5 無人機的背后 賓夕法尼亞大學工程學院院長VijayKumar專訪 6 Alan Kay和他的浪漫愿景 10 Alan Kay談OO和FP 12 Alan Kay談讀書 14 百問Alan Kay 17 Peter Norvig：人工智能將是軟件工程的重要部分 28 MINIX 30年之經驗教訓談 31 2016技術盤點 盤點2016年的移動 Web發展 36 2016年人工智能技術進展大盤點 38 2016數據庫技術盤點 44 2016年OpenStack總結 49 VR技術這一年的發展要點與未來展望 51 2016年游戲行業年終盤點 ——逃離還是守望？市場破局的一年 54 互聯網應用面面觀 小米網技術架構變遷實踐 57 途牛網站無線架構變遷實踐 59 搜狗商業平臺基礎架構演化實踐 62 58同城高性能移動Push推送平臺架構演進之路 66 QQ會員活動運營平臺的架構設計實踐 70 基于Spark的百度圖搜變現系統架構 73 快的打車架構實踐 78 餓了么移動App的架構演進 80 宅米網性能優化實踐 —初創互聯網公司的野蠻成長 82 深入理解自動化測試架構 85 電商系統的高并發設計和挑戰 88 淘寶大秒系統設計思路 92 百度分布式交互查詢平臺 —PINGO 架構迭代 95 高并發金融應用架構優化與平臺創新 98 閱文集團分布式文件系統的設計與實現 101 從0到1，一號店通用推薦平臺的搭建 105 先進的銀行反欺詐架構設計 107 高可用性系統在大眾點評的實踐與經驗 109 VIPServer：阿里智能地址映射及環境管理 系統詳解 112 小米異步消息系統實踐 116 Motan：支撐微博千億調用的輕量級RPC框架 118 360云查殺服務從零到千億級PV的核心架構變遷 120 樂視商城搶購系統深度實踐 125 攜程移動端架構演進與優化之路 126 技術解析開源大數據構造 群雄逐鹿，看2015開源大數據框架迭代 133 Jaguar，一種基于 YARN 的長時服務自動擴展架 134 HDFS EC：將糾刪碼技術融入HDFS 136 基于SQL on Hadoop的數據倉庫技術 140 Spark 多數據源計算實踐及其在 GrowingIO的實踐 144 Impala的信息倉庫：解讀TQueryExecRequest 結構 147 Spark Streaming實踐和優化 152 分布式數據庫挑戰與分析 154 Apache Eagle ：分布式實時大數據性能和安全 監控平臺 157 大數據驅動下的微博社會化推薦 161 物聯網開發初探 風口的物聯網技術 165 物聯網開發中意想不到的那些“坑” 166 無人機的GPS欺騙及防護措施 169 11個熱門物聯網開發平臺的比較 172 物聯網大數據平臺TIZA STAR架構解析 174 Spark核心技術與實踐 Spark 學習指南 177 Streaming DataFrame：無限增長的表格 178 層次化存儲：以高性價比終結Spark的I/O瓶頸 179 Spark在美團的實踐 181 向Spark開炮：1.6版本問題總結與趟坑 185 Spark在蘑菇街的實踐 187 Spark MLlib 2.0前瞻 190 科大訊飛基于Spark的用戶留存運營分析及技術實現 192 Spark Streaming與Kafka集成分析 195 Spark Streaming在獵豹移動的實踐 198 Spark Streaming構建有狀態的可靠流式處理應用 200 Spark Streaming在騰訊廣點通的應用 204 Spark Streaming + ES構建美團App 異常監控平臺 210 基于Spark一棧式開發的通信運營商社交網絡 212 基于 Spark 的公安大數據實時運維技術實踐 218 在Apache Spark 2.0中使用 ——DataFrames 和SQL的第一步 221 在 Apache Spark 2.0 中使用 ——DataFrames 和 SQL 的第二步 226 走進VR開發世界 VR 開發從何入手 229 VR硬件演進與其游戲開發注意事項 229 VR語境下的人機交互 233 使用Cocos開發 ——一款簡單的 3D VR 抓錢游戲 235 制作3A級VR游戲的難點 ——專訪焰火工坊 CTO 王明楊 237 并非只有游戲才是 VR ——專訪 VR 制作人、導演董宇輝 239 走進VR游戲開發的世界 240 敘事、畫面和音效：解析VR游戲設計要點 245 VR 和 AR 需要什么樣的自然表達？ 248 使用Unity開發HoloLens應用 249 VR應用設計的8個建議 252 用虛幻4開發搭積木的VR游戲 255 人工智能60年，后深度學習時代關鍵技術進展 語音識別系統及科大訊飛最新實踐 259 使用深度學習打造智能聊天機器人 261 無人駕駛：人工智能三大應用造就 “老司機” 265 知人知面需知心 ——論人工智能技術在推薦系統中的應用 269 流動的推薦系統 ——興趣 Feed 技術架構與實現 272 SLAM剛剛開始的未來 277 運用增強學習算法提升推薦效果 279 以性別預測為例談數據挖掘分類問題 282 FPGA：下一代機器人感知處理器 285 Google AlphaGo 技術解讀 ——MCTS+DCNN 289 基于Spark的異構分布式深度學習平臺 294 拓撲數據分析在機器學習中的應用 298 揭秘深度強化學習 300 “無中生有”計算機視覺探奇 302 知識圖譜如何讓智能金融“變魔術” 305 機器碼農：深度學習自動編程 308 圖計算系統進展和展望 311 ICML 2016精選論文 315 SIGIR 2016精選論文 317 KDD 2016精選論文 318 NIPS 2016精選論文 320 容器技術經驗談 Docker 的“謊言” 323 Kubernetes微服務架構應用實踐 324 使用Docker實現絲般順滑的持續集成 327 Mesos高可用解決方案剖析 330 新型資源管理工具 Myriad 使用初探 334 基于OpenStack和Kubernetes構建組合云平臺 ——網絡集成方案綜述 335 超融合架構與容器超融合 339 容器集群管理技術對比 342 現實中的容器技術運用案例 343 展望Docker 1.10鏡像新面貌 346 談談 Unikernel 348 關于Docker你不知道的事 ——Docker Machine 350 再談容器與虛擬機的那點事 351 容器的性能監控和日志管理 353 Swarm和Mesos集成指南 ——資源利用率優化實踐 356 容器化技術在證券交易系統的應用 ——廣發證券 OpenTrading 證券交易云 360 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序：