具体描述
《JSP应用开发》讲述用JSP技术进行动态网页开发的相关知识，使用的开发环境是全书分为3篇共15章，包括基础知识篇、应用开发篇和项目实战篇，逐步引领读者从基础到各个知识点进行学习，尔后开发出完整的系统。各知识点的解说由浅入深，并辅以大量的实例说明，最后给出了一个完整的项目案例，综合前面所学的知识，并运用各种技术不断对系统作了改进。
随书光盘中含有全书所有实例的源代码，以及项目案例的源代码，供读者学习参考使用。
好的，以下是一份关于不同主题图书的详细简介，内容不涉及“JSP应用开发”： --- 编程语言与架构设计：精通现代系统构建的基石 《Python数据科学实战：从基础到深度学习应用》 目标读者： 渴望掌握数据处理、分析和机器学习技术的程序员、数据分析师、研究人员及相关领域的学生。 书籍概述： 本书旨在提供一个全面而深入的指南，帮助读者利用Python生态系统中的强大工具集，高效地完成从原始数据采集到复杂模型部署的全过程。我们不满足于停留在理论介绍，而是专注于提供可立即应用于实际工作场景的解决方案和最佳实践。 核心内容详解： 第一部分：Python基础与科学计算环境构建 本部分首先复习了Python 3.x的核心语法特性，重点关注其在数据处理方面的优势，如列表推导式、生成器表达式和装饰器的实际应用。随后，我们将深入探讨科学计算环境的搭建，包括Anaconda、虚拟环境（venv/conda）的管理，以及Jupyter Notebook/Lab的深度使用技巧，确保读者拥有一个高效、隔离的实验环境。 第二部分：数据清洗、转换与探索性分析（EDA） 数据质量是模型性能的决定性因素。本章将详细介绍如何使用 NumPy 进行高效的向量化运算，以及 Pandas 库的全部潜力。我们将覆盖数据导入（CSV, JSON, SQL, NoSQL）、缺失值处理策略（插补、删除）、异常值检测与平滑技术。在探索性数据分析（EDA）环节，本书将重点讲解如何利用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制高质量、信息丰富的统计图表，并通过这些图表快速发现数据中的潜在模式、趋势和关系，为后续建模提供坚实的数据洞察基础。 第三部分：经典机器学习算法实现与调优 本部分全面覆盖 Scikit-learn 框架。我们将从基础的线性模型（线性回归、逻辑回归）入手，逐步深入到决策树、随机森林、梯度提升机（XGBoost/LightGBM）等集成学习方法。对于每一个算法，我们不仅解释其数学原理，更重要的是演示如何在Python中实现它，并着重讲解特征工程的艺术——包括特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征缩放和编码（独热编码、目标编码）。模型评估部分将详述交叉验证的各种策略、性能指标（Precision, Recall, F1, AUC-ROC）的解读，以及超参数的系统化调优技术（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。 第四部分：深度学习入门与实战 本章将读者带入深度学习的世界，主要采用 TensorFlow 2.x (Keras API)。我们首先介绍神经网络的基础结构，包括激活函数、损失函数和优化器。随后，我们将构建并训练卷积神经网络（CNN）用于图像分类，以及循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）用于序列数据处理。本书强调模型的可解释性，会探讨如Grad-CAM等可视化技术。此外，还将涵盖迁移学习的应用，展示如何利用预训练模型（如ResNet、BERT的简化版）快速解决实际问题。 第五部分：模型部署与性能优化 一个优秀的数据科学项目必须能够落地。本部分将讨论模型持久化（Pickle, Joblib, ONNX），并指导读者如何使用 Flask/FastAPI 构建轻量级的API服务来封装训练好的模型。性能优化方面，我们将介绍如何利用 Dask 处理大规模数据集，以及如何在特定场景下利用GPU加速计算。 本书特色： 代码即是知识： 所有核心概念均配有可运行的、经过验证的代码示例。 项目驱动学习： 穿插了至少三个完整的端到端项目案例（如房价预测、情感分析、图像识别）。 面向实战的技巧： 涵盖了数据管道构建、版本控制（MLflow基础概念）、以及Python性能瓶颈分析。 --- 现代系统架构与微服务实践 《从单体到分布式：高并发系统架构演进之路》 目标读者： 系统架构师、资深后端工程师、技术负责人，以及任何希望理解和设计大规模、高可用分布式系统的专业人士。 书籍概述： 本书并非对某一特定技术栈的介绍，而是聚焦于指导开发者和架构师如何系统性地将传统的单体应用迁移至健壮、可扩展的分布式架构。我们将深入剖析在处理高并发、数据一致性、服务发现和容错性等核心挑战时，业界采用的设计模式和技术选型背后的权衡考量。 核心内容详解： 第一部分：单体应用的瓶颈与迁移准备 首先，我们分析了单体应用在面对业务快速增长和技术迭代时所暴露出的主要问题，如部署复杂性、技术栈锁定、资源利用率低下等。本部分详细阐述了“拆分”的必要性与时机。我们将重点讨论“限界上下文”（Bounded Context）的概念，这是微服务拆分的理论基础，强调业务驱动而非技术驱动的拆分原则。 第二部分：微服务核心设计原则与实践 微服务架构的核心在于服务间的独立性与松耦合。我们将深入探讨服务契约设计（API Gateway的引入与职责划分）、服务间通信机制的选择（同步的REST/gRPC vs 异步的消息队列），以及面向服务的架构（SOA）与微服务的关键区别。 服务发现与注册： 详细讲解客户端发现（如Ribbon模式）和服务器端发现（如使用Eureka, Consul, 或Kubernetes内置机制）的工作原理和优缺点。 配置管理： 讨论集中式配置管理的重要性，如使用Spring Cloud Config Server或Vault等工具来动态管理不同环境下的配置，确保零停机配置更新。 第三部分：数据一致性与事务管理 在分布式环境中，ACID事务难以维护。本书将花费大量篇幅讲解补偿机制和最终一致性。 Saga 模式： 深入解析Saga模式（编舞者/指挥者模式）如何通过一系列本地事务来保证跨服务的业务流程的完整性。 事件溯源（Event Sourcing）： 介绍如何将系统的状态变化记录为不可变的事件序列，这对于审计和重构至关重要。 数据库选型： 探讨何时选择关系型数据库、NoSQL（如MongoDB, Cassandra），以及如何利用多数据源策略解决跨服务数据查询问题。 第四部分：高可用性、容错与弹性设计 系统可靠性是高并发架构的生命线。我们将全面解析容错策略： 熔断（Circuit Breaker）： 讲解Hystrix/Resilience4j等库的内部机制，防止故障扩散。 限流与削峰： 介绍令牌桶、漏桶算法，并在服务入口和内部依赖中实施有效的流量控制。 重试与超时机制： 设计合理的指数退避（Exponential Backoff）重试策略，避免雪崩效应。 负载均衡： 从L4到L7层的负载均衡技术，以及会话保持（Sticky Sessions）的利弊。 第五部分：容器化与自动化运维（DevOps） 分布式系统的复杂性要求高度的自动化。本部分将聚焦于 Docker 和 Kubernetes (K8s) 的核心概念。讲解如何将服务容器化、如何使用K8s进行服务的部署、伸缩和自愈。此外，还将探讨分布式链路追踪（如Zipkin/Jaeger）和集中式日志管理（ELK/Loki栈）对于故障排查的决定性作用。 本书特色： 技术无关性： 侧重于通用架构原则，避免过度依赖特定语言或框架。 深度剖析权衡： 强调没有完美的解决方案，每种技术选型都有其适用场景和代价。 架构图示清晰： 使用大量 UML 和系统架构图，直观展示复杂概念的交互流程。
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