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RocketMQ技術(shù)內(nèi)幕:RocketMQ架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理(第2版)
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這是一本指導(dǎo)讀者如何在實(shí)踐中讓RocketMQ實(shí)現(xiàn)低延遲、高并發(fā)、高可用、高可靠的著作。作者是RocketMQ官方認(rèn)定的“優(yōu)秀布道師”和技術(shù)專家,持續(xù)在RocketMQ領(lǐng)域深耕。本書(shū)從源碼的角度分析了RocketMQ的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)原理,第1版獲得了良好的口碑,是RocketMQ領(lǐng)域的標(biāo)志性作品,第2版做了較大幅度的更新。ApacheRocketMQ創(chuàng)始人/LinuxOpenMessaging創(chuàng)始人兼主席/AlibabaMessaging開(kāi)放技術(shù)負(fù)責(zé)人馮嘉高度評(píng)價(jià)并作序推薦。全書(shū)一共11章,邏輯上可分為3個(gè)部分:第1部分(第1章)簡(jiǎn)單介紹了RocketMQ的設(shè)計(jì)理念與目標(biāo),以及閱讀RocketMQ源碼的方法與技巧;第二部分(第2~9章)從源碼角度對(duì)RocketMQ的技術(shù)架構(gòu)以及消息發(fā)送、消息存儲(chǔ)、消息消費(fèi)、消息過(guò)濾、順序消息、主從同步、事務(wù)消息等主要功能模塊的實(shí)現(xiàn)原理進(jìn)行了深入分析。第三部分(第10~11章)首先從實(shí)戰(zhàn)的角度講了RocketMQ監(jiān)控的原理、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用,然后通過(guò)各種類型的大量示例展示了RocketMQ的使用技巧。

丁威 張登 周繼鋒 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·14.7萬(wàn)字

計(jì)算光刻與版圖優(yōu)化
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光刻是集成電路制造的核心技術(shù),光刻工藝成本已經(jīng)超出集成電路制造總成本的三分之一。在集成電路制造的諸多工藝單元中,只有光刻工藝可以在硅片上產(chǎn)生圖形,從而完成器件和電路三維結(jié)構(gòu)的制造。計(jì)算光刻被公認(rèn)為是一種可以進(jìn)一步提高光刻成像質(zhì)量和工藝窗口的有效手段。基于光刻成像模型,計(jì)算光刻不僅可以對(duì)光源的照明方式做優(yōu)化,對(duì)掩模上圖形的形狀和尺寸做修正,還可以從工藝難度的角度對(duì)設(shè)計(jì)版圖提出修改意見(jiàn),最終保證光刻工藝有足夠的分辨率和工藝窗口。本書(shū)共7章,首先對(duì)集成電路設(shè)計(jì)與制造的流程做簡(jiǎn)要介紹,接著介紹集成電路物理設(shè)計(jì)(版圖設(shè)計(jì))的全流程,然后介紹光刻模型、分辨率增強(qiáng)技術(shù)、刻蝕效應(yīng)修正、可制造性設(shè)計(jì),最后介紹設(shè)計(jì)與工藝協(xié)同優(yōu)化。本書(shū)內(nèi)容緊扣先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)集成電路制造的實(shí)際情況,涵蓋計(jì)算光刻與版圖優(yōu)化的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和未來(lái)趨勢(shì),系統(tǒng)介紹了計(jì)算光刻與刻蝕的理論,論述了版圖設(shè)計(jì)與制造工藝的關(guān)系,以及版圖設(shè)計(jì)對(duì)制造良率的影響,講述和討論了版圖設(shè)計(jì)與制造工藝協(xié)同優(yōu)化的概念和方法論,并結(jié)合具體實(shí)施案例介紹了業(yè)界的具體做法。本書(shū)不僅適合集成電路設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀,而且適合高等院校微電子相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生閱讀和參考。

韋亞一等 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·14萬(wàn)字

PyTorch計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn):目標(biāo)檢測(cè)、圖像處理與深度學(xué)習(xí)
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本書(shū)基于真實(shí)數(shù)據(jù)集,全面系統(tǒng)地闡述現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)用技術(shù)、方法和實(shí)踐,涵蓋50多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。全書(shū)分為四部分:第一部分(第1~3章)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PyTorch的基礎(chǔ)知識(shí),以及如何使用PyTorch構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入數(shù)據(jù)縮放、批歸一化、超參數(shù)調(diào)整等;第二部分(第4~10章)介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)解決更復(fù)雜的視覺(jué)相關(guān)問(wèn)題,包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等;第三部分(第11~13章)介紹各種圖像處理技術(shù),包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型;第四部分(第14~18章)探討將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與NLP、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和OpenCV等技術(shù)相結(jié)合來(lái)解決傳統(tǒng)問(wèn)題的新方法。本書(shū)內(nèi)容豐富新穎,語(yǔ)言文字表述清晰,應(yīng)用實(shí)例講解詳細(xì),圖例直觀形象,適合PyTorch初中級(jí)讀者及計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)人員閱讀。

(印)V·基肖爾·阿耶德瓦拉等 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·19.6萬(wàn)字

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