3DS MAX R3.0一步到位/计算机创意设计丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子科技大学出版社

作者:丘 雷

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:1999-8-1

价格:34.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810652544

丛书系列:

图书标签:

• 3DS MAX
• 3D建模
• 计算机图形学
• 设计软件
• 动画制作
• 渲染
• 建模技巧
• MAX脚本
• 室内设计
• 工业设计

深入探索现代软件开发与设计前沿：一本面向未来的技术手册 本书旨在为广大计算机专业人士、软件开发者、UI/UX设计师以及对前沿技术抱有浓厚兴趣的读者提供一份全面而深入的技术指南。我们聚焦于当前软件行业中最具影响力和发展潜力的领域，而非特定旧版本软件的操作指南。 第一部分：现代软件架构与微服务实战 本章将带领读者跨越传统单体应用的局限，全面掌握构建可扩展、高可用性系统的核心理念——微服务架构。 1. 微服务设计原则与蓝图构建： 深入剖析领域驱动设计（DDD）在微服务拆分中的应用，如何有效识别边界上下文，并运用六边形架构（或端口与适配器架构）确保业务逻辑的纯粹性。我们将详细探讨如何平衡去中心化治理与一致性维护的挑战。 2. 容器化与编排技术栈： 重点介绍 Docker Compose 用于本地开发环境的快速搭建，并深入到 Kubernetes (K8s) 的核心概念，包括 Pod、Deployment、Service 和 Ingress 的配置与管理。读者将学会如何利用 Helm 进行复杂应用的声明式部署与版本控制。 3. 服务间通信机制的优化： 比较同步通信（RESTful API、gRPC）与异步通信（基于消息队列如 Kafka 或 RabbitMQ）的适用场景。我们不仅会讲解技术实现，更会着重分析在不同业务场景下（如高并发交易、事件溯源）如何选择和优化通信协议，确保消息的可靠投递与顺序性。 4. 分布式事务处理的艺术： 解决跨服务数据一致性难题是微服务中最棘手的部分。本节将详尽阐述 Saga 模式的两种主要实现方式——编排式与协调式，并结合 TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式的实践案例，指导读者设计健壮的补偿机制。 第二部分：前端工程化与用户体验的深度融合 本部分专注于现代 Web 应用的性能优化、组件化开发以及提升用户交互体验的最新实践。 1. 新一代前端框架的生态解析： 不局限于任何单一框架的表面操作，而是深入探讨 React Hooks 的工作原理、Vue 3 的 Composition API 的设计哲学，以及 Svelte 的编译时优势。重点在于理解虚拟 DOM/Diffing 算法、响应式系统的底层实现机制。 2. 性能指标的量化与优化： 从用户感知的角度出发，系统性讲解 Core Web Vitals (LCP, FID/INP, CLS) 的获取、监控与优化策略。涵盖代码分割（Code Splitting）、预加载（Preloading）、延迟加载（Lazy Loading）的高级应用，以及 Webpack/Vite 等构建工具的 Tree Shaking 与 Tree Shaking 的优化配置。 3. 状态管理与数据流的范式转换： 探讨如何处理复杂应用中的全局状态。介绍如 Redux Toolkit、Zustand 或 MobX 等现代状态管理库的设计模式，并强调选择合适的状态管理方案需要基于应用规模和团队熟悉度进行理性评估。 4. 无障碍设计 (A11y) 与可访问性实践： 强调开发过程中应遵循的 WCAG 标准，讲解 ARIA 属性的正确使用，以及如何通过语义化的 HTML 结构来确保所有用户，包括使用辅助技术的用户，都能顺畅使用应用。 第三部分：数据科学与人工智能的工程落地 本章面向希望将数据洞察转化为实际产品功能的工程师和分析师，侧重于模型部署和 MLOps 的实践。 1. 机器学习模型的生产化部署 (MLOps)： 从模型训练完成到投入生产环境，中间存在巨大的鸿沟。我们将详述如何使用 TensorFlow Serving、TorchServe 或 BentoML 等工具，实现模型的 API 化封装。重点讲解特征存储（Feature Store）在保证训练和服务特征一致性中的关键作用。 2. 云原生 AI 基础设施： 介绍如何在 Kubernetes 集群上利用 GPU 资源调度进行高效的模型训练与推理。探讨使用 Kubeflow 平台进行实验跟踪、管道定义和超参数调优的最佳实践。 3. 大语言模型 (LLM) 的工程应用： 深入探讨如何利用 Prompt Engineering 技术优化现有模型的输出。介绍 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构，重点解析向量数据库（如 Pinecone, Weaviate）与 LLM 结合，以解决知识幻觉问题的实际流程。 4. 数据治理与可解释性 (XAI)： 在数据驱动的决策中，透明度至关重要。我们将讨论 LIME 和 SHAP 等工具在解释复杂模型预测背后的逻辑，以及建立数据血缘追踪系统，以满足合规性和可审计性的要求。 第四部分：安全与可靠性工程 (DevSecOps) 现代软件交付必须内建安全性和弹性。本部分将这些实践融入日常开发流程。 1. CI/CD 管道中的安全左移： 讲解如何在持续集成阶段自动执行静态应用安全测试 (SAST) 和动态应用安全测试 (DAST)。探讨依赖项漏洞扫描（如使用 Snyk 或 Trivy）的重要性，以及如何管理和部署安全签名。 2. 混沌工程的实践入门： 引入 Netflix Chaos Monkey 的理念，指导读者如何在测试环境中模拟网络延迟、服务宕机等故障场景。强调通过主动发现弱点而非被动等待故障的思维转变。 3. 可观测性 (Observability) 三支柱的深度实践： 不仅仅停留在日志记录，而是深入讲解如何设计有效的度量指标（Metrics），以及如何利用分布式追踪系统（如 Jaeger/Zipkin）来诊断跨服务请求的瓶颈与错误路径，实现从“系统运行”到“用户体验”的完整画像。 4. 基础设施即代码 (IaC) 与云平台最佳实践： 重点介绍使用 Terraform 或 Pulumi 来声明式管理云资源（AWS/Azure/GCP）。讨论状态管理、模块化设计以及如何在 IaC 实践中嵌入安全基线检查。 本书的编写风格注重理论与实践的平衡，每一个概念都配有详细的技术栈选型分析和代码示例的思路指导，旨在帮助读者构建起一个面向未来十年技术趋势的知识体系。

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