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SaaS软件工程 云计算时代的敏捷开发 内容简介： 《SaaS软件工程：云计算时代的敏捷开发》介绍了 21世纪以来软件工程的两个新的发展方向——软件即服务和敏捷开发。本书第一部分介绍了软件即服务及其相关的编程环境，包括 Ruby、Rails和 Javaｓｃｒｉｐｔ等内容；第二部分介绍了现代软件开发并强调了敏捷开发相关技术，包括行为驱动和测试驱动的设计与开发，遗留代码处理，项目团队管理，设计模式，软件架构等内容，并给出了许多有用的建议。 本书的作者 Armando Fox和 David Patterson不仅在计算机科学领域建树颇丰，而且在软件工程方面也有着丰富的教学和研究实践经验。他们将软件即服务和敏捷开发的内容与具体的实例相结合，完成了这本内容丰富且易于学习的书。我们希望本书能够帮助你通过实践学到软件开发的知识与技能，并能开发出漂亮而持久的软件。 资源目录： 第1章 SaaS与敏捷开发介绍 1.1 简介 1.2 SaaS，软件即服务 1.3 面向服务的架构（SOA） 1.4 云计算 1.5 漂亮的代码与遗留代码 1.6 软件质量保证：测试 1.7 生产力：简明、综合、复用和工具 1.8 软件开发过程：计划和文档过程 1.9 软件开发过程：敏捷宣言 1.10 本书导览 1.11 如何阅读本书 1.12 谬论和陷阱 1.13 结束语：软件工程不只是单纯的编程 1.14 深入学习 1.15 建议的练习 第一部分...

Spark大数据处理：技术、应用与性能优化 内容简介： 这是一本依据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；最后对Spark的性能优化进行了探讨。 资源目录： 前　言 第1章　Spark简介 1 1.1　Spark是什么 1 1.2　Spark生态系统BDAS 4 1.3　Spark架构 6 1.4　Spark分布式架构与单机多核 架构的异同 9 1.5　Spark的企业级应用 10 1.5.1　Spark在Amazon中的应用 11 1.5.2　Spark在Yahoo!的应用 15 1.5.3　Spark在西班牙电信的应用 17 1.5.4　Spark在淘宝的应用 18 1.6　本章小结 20 第2章　Spark集群的安装与部署 21 2.1　Spark的安装与部署 21 2.1.1　在Linux集群上安装与配置Spark 21 2.1.2　在Windows上安装与配置Spark 30 2.2　Spark集群初试 33 2.3　本章小结 35 第3章　Spark计算模型 36 3.1　Spark程序模型 36 3.2　弹性分布式数据集 37...

Hadoop深度学习  内容简介： 本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章：第1章介绍深度学习基础知识，第2章介绍大规模数据的分布式深度学习，第3章介绍卷积神经网络，第4章介绍循环神经网络，第5章介绍受限玻尔兹曼机，第6章介绍自动编码器，第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。 资源目录： 第1章　深度学习介绍　　1 1.1　开始深度学习之旅　　5 1.1.1　深度前馈网络　　6 1.1.2　各种学习算法　　6 1.2　深度学习的相关术语　　10 1.3　深度学习——一场人工智能革命　　12 1.4　深度学习网络的分类　　18 1.4.1　深度生成或无监督模型　　19 1.4.2　深度判别模型　　20 1.5　小结　　22 第2章　大规模数据的分布式深度学习　　23 2.1　海量数据的深度学习　　24 2.2　大数据深度学习面临的挑战　　27 2.2.1　海量数据带来的挑战（第一个V）　　28 2.2.2　数据多样性带来的挑战（第二个V）　　28 2.2.3　数据快速处理带来的挑战（第三个V）　　29 2.2.4　数据真实性带来的挑战（第四个V）　　29 2.3　分布式深度学习和Hadoop　　29 2.3.1　Map-Reduce　　31 2.3.2　迭代Map-Reduce　　31 2.3.3　YARN　　32 2.3.4　分布式深度学习设计的重要特征　　32 2.4　深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j　　34 2.4.1　Deeplearning4j的主要特性　　34 2.4.2　Deeplearning4j功能总结　　35 2.5　在Hadoop YARN上配置Deeplearning4j　　35 2.5.1　熟悉Deeplearning4j　　36 2.5.2　为进行分布式深度学习集成Hadoop YARN和Spark　　40 2.5.3　Spark在Hadoop YARN上的内存分配规则　　40 2.6　小结　　44 第3章　卷积神经网络　　45 3.1　卷积是什么　　46 3.2　卷积神经网络的背景　　47 3.3　卷积神经网络的基本层　　48 3.3.1　卷积神经网络深度的重要性　　49 3.3.2　卷积层　　49 3.3.3　为卷积层选择超参数　　52 3.3.4　ReLU层　　56 3.3.5　池化层　　57...

基于Apache Kylin 构建大数据分析平台  内容简介： Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 本书分为21章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维分析的Cube算法的创建、配置与优化。最后还介绍了Kyligence公司发布KAP大数据分析平台，对读者有极大的参考价值。 本书适合大数据技术初学者、大数据分析人员、大数据架构师等，也适合用于高等院校和培训学校相关专业师生教学参考。 资源目录： 第一部分 Apache Kylin基础部分 第1章 Apache Kylin前世今生 3 1.1 Apache Kylin的背景 3 1.2 Apache Kylin的应用场景 3 1.3 Apache Kylin的发展历程 4 第2章 Apache Kylin前奏 7 2.1 事实表和维表 7 2.2 星型模型和雪花型模型 7 2.2.1 星型模型 7 2.2.2 雪花型模型 8...