摘要:
本书基于2023年推出的最新版本的微服务框架Spring Cloud Alibaba详细讲解了Nacos注册中心、配置中心、负载均衡LoadBalancer组件、OpenFeign远程RESTful调用框架、Dubbo+ZooKeeper的RPC远程调用框架、网关组件Gateway、Sentinel流量控制和熔断降级、RocketMQ消息中间件、Spring Cloud Stream整合消息中间件、Seata分布式事务、微服务监控组件Skywalking及介绍了如何使用Docker部署Spring Boot项目和微服务组件、使用Kubernetes整合Spring Boot项目、使用Kubernetes编排微服务、基于Jenkins的微服务CI/CD实战等,帮助读者理解Spring Cloud Alibaba框架原理并快速上手搭建Spring Cloud Alibaba微服务框架项目。 阅读全文
本书基于2023年推出的最新版本的微服务框架Spring Cloud Alibaba详细讲解了Nacos注册中心、配置中心、负载均衡LoadBalancer组件、OpenFeign远程RESTful调用框架、Dubbo+ZooKeeper的RPC远程调用框架、网关组件Gateway、Sentinel流量控制和熔断降级、RocketMQ消息中间件、Spring Cloud Stream整合消息中间件、Seata分布式事务、微服务监控组件Skywalking及介绍了如何使用Docker部署Spring Boot项目和微服务组件、使用Kubernetes整合Spring Boot项目、使用Kubernetes编排微服务、基于Jenkins的微服务CI/CD实战等,帮助读者理解Spring Cloud Alibaba框架原理并快速上手搭建Spring Cloud Alibaba微服务框架项目。 阅读全文
posted @ 2025-10-06 10:37
赵jiani
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摘要:
近年来人工智能技术突飞猛进,以语音识别为代表的音频处理技术取得了大量突破,但该领域内理论结合实战的入门书籍却较为缺乏,本书旨在为有志学习音频信号处理的读者提供一本实用的入门书籍。
本书共13章,第1章和第2章是基础部分,包括声学基础知识及Python基础等内容;第3到4章介绍了音频信号的获取及分析方法;第5~8章介绍了语音识别基础、传统语音识别技术及语音识别、语音合成的实战技术;第9章和第10章介绍了常用的音乐分析方法及Python编曲等内容;第11~13章介绍了深度学习的基础知识及如何用PyTorch对语音和音乐信号进行分析处理。 阅读全文
近年来人工智能技术突飞猛进,以语音识别为代表的音频处理技术取得了大量突破,但该领域内理论结合实战的入门书籍却较为缺乏,本书旨在为有志学习音频信号处理的读者提供一本实用的入门书籍。
本书共13章,第1章和第2章是基础部分,包括声学基础知识及Python基础等内容;第3到4章介绍了音频信号的获取及分析方法;第5~8章介绍了语音识别基础、传统语音识别技术及语音识别、语音合成的实战技术;第9章和第10章介绍了常用的音乐分析方法及Python编曲等内容;第11~13章介绍了深度学习的基础知识及如何用PyTorch对语音和音乐信号进行分析处理。 阅读全文
posted @ 2025-10-06 10:27
赵jiani
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摘要:
本书旨在通过深入的理论与丰富的实战案例,引领读者系统学习NDK开发技术。NDK技术以其高安全性、卓越性能和高度复用性,成为现代应用开发的关键技术之一。本书从基本概念出发,全面介绍了NDK开发所需的核心基础知识,并详细讲解了如何从零开始构建一个完整的NDK项目,以及如何利用集成开发环境高效地进行NDK项目的调试与优化。书中不仅涵盖了当前主流的开发技术和最佳实践,更通过理论与实战相结合的教学模式,让读者能够迅速将所学知识应用于实际工作中,提高开发效率,打造出更优质的应用产品。 阅读全文
本书旨在通过深入的理论与丰富的实战案例,引领读者系统学习NDK开发技术。NDK技术以其高安全性、卓越性能和高度复用性,成为现代应用开发的关键技术之一。本书从基本概念出发,全面介绍了NDK开发所需的核心基础知识,并详细讲解了如何从零开始构建一个完整的NDK项目,以及如何利用集成开发环境高效地进行NDK项目的调试与优化。书中不仅涵盖了当前主流的开发技术和最佳实践,更通过理论与实战相结合的教学模式,让读者能够迅速将所学知识应用于实际工作中,提高开发效率,打造出更优质的应用产品。 阅读全文
posted @ 2025-10-06 10:22
赵jiani
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摘要:
本书分为5篇共17章。Transformer模型基础篇(第1~5章)重点介绍Transformer模型框架。把Transformer模型掰开,从最基础的输入出发,按照模型框架,一点一点走进Transformer模型的内部,直到最终的模型输出;Transformer模型NLP领域篇(第6章和第7章)重点介绍Transformer模型在自然领域中的应用,了解ChatGPT的往事今生;Transformer模型计算机视觉篇(第8~10章)重点介绍Transformer模型在计算机视觉任务中的应用,让Transformer模型可以看到真实的世界;Transformer模型进阶篇(第11~13章)重点介绍Transformer模型在多模态领域上的应用,以及与其他模型的混合模型;Transformer模型实战篇(第14~17章)从环境搭建到NLP领域,计算机视觉领域,音频领域等的代码实战,彻底讲解Transformer模型的运行机制。 阅读全文
本书分为5篇共17章。Transformer模型基础篇(第1~5章)重点介绍Transformer模型框架。把Transformer模型掰开,从最基础的输入出发,按照模型框架,一点一点走进Transformer模型的内部,直到最终的模型输出;Transformer模型NLP领域篇(第6章和第7章)重点介绍Transformer模型在自然领域中的应用,了解ChatGPT的往事今生;Transformer模型计算机视觉篇(第8~10章)重点介绍Transformer模型在计算机视觉任务中的应用,让Transformer模型可以看到真实的世界;Transformer模型进阶篇(第11~13章)重点介绍Transformer模型在多模态领域上的应用,以及与其他模型的混合模型;Transformer模型实战篇(第14~17章)从环境搭建到NLP领域,计算机视觉领域,音频领域等的代码实战,彻底讲解Transformer模型的运行机制。 阅读全文
posted @ 2025-10-06 10:12
赵jiani
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