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雲端佈署的時代來臨：一探未來系統架構
作者：
張亮、吳晟、敖小劍、宋凈超
分類：
電腦與網路
／
網路
出版社：
深智數位
出版日期：2019/7/1
ISBN：9789869772662
書籍編號：kk0491059
頁數：400
定價：
690
元
優惠價：
79
折
545
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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享
內容簡介
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雲端佈署的時代來臨：一探未來系統架構 內容簡介 網際網路架構不斷演化，經歷從集中式架構到分散式架構，再到雲端原生架構的過程。雲端原生因能解決傳統應用升級緩慢、架構臃腫、不能快速反覆運算等問題，而成為未來雲端應用的目標。 本書首先介紹架構演化過程及雲端原生的概念，讓讀者對基礎概念能有一個準確的瞭解。接著闡述分散式、服務化、Observability、容器調度、Service Mesh、雲資料庫等體系及其原理，並介紹與其相關的Dubbo、Spring Cloud、SkyWalking、Kubernetes、Istio開源解決方案。最後深度揭秘開源分散式資料庫生態圈Sharding-Sphere的設計與實現。 適合讀者群： 具有前端工作經驗的工程師或架構師，或對雲端原生有興趣 本書特色 ◎ 一線資深架構師合力撰寫 ◎ 凝聚從服務化到雲端佈署的前端架構認知 ◎ 對未來網際網路技術走向的深度解讀 ◎ 內容全面，循序漸進 ◎ 概念清晰明瞭，前端技術一覽無遺 ◎ 創新性概念，技術領先一代 ◎ 深度揭密ShardingSphere 的Apache之路
作者簡介 張亮 京東數科資料研發負責人，Apache ShardingSphere發起人兼PPMC成員。擅長以Java為主的分散式架構以及以Kubernetes和Mesos為主的雲平台的構建。 吳晟 Apache SkyWalking創始人及PPMC成員，Apache ShardingSphere原型作者及PPMC成員，Apache Zipkin貢獻者，Apache孵化器導師，CNCF基金會OpenTracing標準化委員會成員，W3C Trace Context規範貢獻者。擅長分散式架構、性能監控與診斷、分散式追蹤、雲原生監控等領域。 敖小劍 具有多年軟體發展經驗，資深碼農，微服務專家，Cloud Native 擁護者，敏捷實踐者，Service Mesh佈道師，ServiceMesher中文社區聯合創始人。專注於基礎架構建設，對微服務、雲計算等相關技術有著深入研究和獨到見解。 宋淨超 螞蟻金服雲原生佈道師，ServiceMesher中文社區聯合創始人，Kubernetes社區成員，Istio社區成員，著名譯者。
目錄 | 01 | 語音辨識技術 1.1 整體結構 1.2 Linux 基礎 1.3 安裝Micro 編輯器 1.4 安裝Kaldi 1.5 yesno 實例 1.6 建置一個簡單的ASR 1.7 Voxforge實例 1.8 資料準備 1.9 加權有限狀態轉換 1.10 語音辨識語料庫 1.11 Linux shell指令稿基礎 | 02 | C# 開發語音辨識 2.1 準備開發環境 2.2 計算旋積 2.3 記錄語音 2.4 讀取語音訊號 2.5 離散傅立葉轉換 2.6 移除靜音 | 03 | Perl 開發語音辨識 3.1 變數 3.2 多維陣列 3.3 常數 3.4 運算符號 3.5 控制流 3.6 檔案與目錄 3.7 常式 3.8 執行指令 3.9 正規表示法 3.10 命令列參數 | 04 | Python 開發語音辨識 4.1 Windows作業系統下安裝Python 4.2 Linux作業系統下安裝Python 4.3 選擇版本 4.4 開發環境 4.5 註釋 4.6 變數 4.7 陣列 4.8 列表 4.9 元組 4.10 字典 4.11 控制流 4.12 模組 4.13 函數 4.14 讀寫檔案 4.15 物件導向程式設計 4.16 命令列參數 4.17 資料庫 4.18 記錄檔記錄 4.19 例外處理 4.20 測試 4.21 語音活動檢測 4.22 使用numpy | 05 | Java 開發語音辨識 5.1 實現旋積 5.2 KaldiJava 5.3 TensorFlow的Java介面 | 06 | 語音訊號處理 6.1 使用FFmpeg 6.2 標記語音 6.3 時間序列 6.4 端點檢測 6.5 動態時間規整 6.6 傅立葉轉換 6.7 MFCC特徵 6.8 說話者識別 6.9 解碼 | 07 | 深度學習 7.1 神經網路基礎 7.2 旋積神經網路 7.3 架設深度學習開發環境 7.4 nnet3實現程式 7.5 編譯Kaldi 7.6 點對點深度學習 7.7 Dropout解決過度擬合問題 7.8 矩陣運算 | 08 | 語言模型 8.1 機率語言模型 8.2 KenLM語言模型工具套件 8.3 ARPA檔案格式 8.4 依存語言模型 | A | 術語及含義
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