AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

硃剋剛

圖書標籤:

• AIOT
• OpenCV
• Python
• 樹莓派
• 物聯網
• 機器視覺
• 圖像處理
• 深度學習
• 電子書
• 實戰應用

好的，以下是一本關於計算機科學與工程領域的圖書簡介，內容涵蓋瞭先進的編程範式、係統架構設計、數據處理技術以及新興的計算領域，旨在為讀者提供深入且實用的知識體係。 --- 圖書名稱：深度優化：現代係統架構與高性能計算實踐指南 圖書簡介： 在當前信息技術飛速發展的時代，構建高效、可擴展且可靠的軟件係統已成為工程師麵臨的核心挑戰。本書《深度優化：現代係統架構與高性能計算實踐指南》並非聚焦於特定的垂直應用領域，而是係統地剖析瞭支撐現代數字基礎設施的底層原理、設計哲學以及優化策略。本書旨在為尋求提升係統性能、掌握前沿計算範式的開發者、架構師和技術研究人員提供一套全麵且可操作的實踐藍圖。 第一部分：現代係統架構的演進與設計哲學 本部分深入探討瞭從傳統的單體架構嚮微服務、事件驅動架構（EDA）和分布式係統演進的必然性與技術路徑。 章節一：分布式係統的基石 係統性地闡述瞭分布式係統的基本挑戰，包括一緻性、可用性與分區容錯性（CAP 定理的深入解讀）。重點介紹瞭 Paxos 和 Raft 協議在實現強一緻性服務中的應用原理與工程實現難點。內容細緻剖析瞭狀態管理、分布式事務（如二階段提交、TCC 模式）的局限性與現代替代方案（如Saga模式）。 章節二：高性能數據存儲與檢索 本章聚焦於超越傳統關係型數據庫範疇的存儲解決方案。內容涵蓋瞭NoSQL數據庫的細分領域：鍵值存儲（如Redis的高級數據結構應用、內存一緻性保證）、文檔數據庫（MongoDB的聚閤管道優化）和圖數據庫（Neo4j的查詢優化與復雜關係建模）。特彆引入瞭NewSQL的概念，探討如何平衡事務性與可擴展性。在檢索方麵，深入講解瞭搜索引擎（如Elasticsearch/Lucene）的核心倒排索引結構、評分機製（TF-IDF到BM25）及其在大規模數據集上的性能調優技巧。 章節三：麵嚮彈性的架構設計 本書強調，彈性是現代係統不可或缺的屬性。本章詳細介紹瞭混沌工程（Chaos Engineering）的理念與實施方法，用以主動發現係統弱點。探討瞭服務網格（Service Mesh，如Istio）在實現流量管理、安全策略和服務可觀察性方麵的核心功能。內容包括熔斷器、限流器、重試策略的設計模式，以及如何利用這些模式構建自愈閤的係統。 第二部分：高性能計算與並行化編程 本部分轉嚮計算核心，探討如何利用現代硬件的並行計算能力，突破傳統單綫程處理的瓶頸。 章節四：多核CPU的高效利用 深入講解瞭操作係統層麵和編程語言層麵對並發和並行的管理。內容覆蓋瞭現代CPU緩存一緻性模型（MESI協議的實際影響）、內存屏障的必要性。在編程實踐上，詳細對比瞭不同語言（如C++的`std::thread`、Go的Goroutines和Rust的所有權模型）在管理並發資源時的優勢與陷阱。重點分析瞭鎖的粒度、無鎖數據結構（Lock-Free Data Structures）的設計原理，以及由此帶來的性能收益與復雜性權衡。 章節五：異構計算與GPU編程基礎 本書介紹瞭GPU作為通用並行處理器的崛起。內容涵蓋瞭CUDA或OpenCL編程模型的基礎概念，如綫程層次結構（Grid, Block, Thread）的映射策略。重點闡述瞭數據布局對內存訪問模式的重要性（如Coalesced Access），以及如何通過共享內存（Shared Memory）和常量內存（Constant Memory）來最大化計算吞吐量。本章為讀者進入深度學習以外的科學計算領域打下堅實基礎。 章節六：嚮量化處理與SIMD優化 介紹中央處理器（CPU）上的單指令多數據（SIMD）指令集（如SSE, AVX）的概念及其在數據並行計算中的應用。通過具體的代碼示例，展示如何利用編譯器內置函數（Intrinsics）或特定庫（如Eigen）來顯式地執行嚮量化操作，實現對循環和數組操作的顯著加速。 第三部分：前沿計算範式與工程實踐 本部分展望瞭計算領域正在發生的變革，特彆是函數式編程和數據流編程的迴歸與應用。 章節七：函數式編程的工程價值 探討函數式編程（FP）的核心概念，如純函數、不可變性、高階函數和惰性求值。重點分析瞭FP範式如何簡化並發編程的復雜性，降低副作用導緻的調試難度。內容結閤瞭Scala、Haskell或現代JavaScript中的FP特性，展示如何在主流的企業級應用中采納 FP 思維進行狀態管理和復雜業務邏輯的建模。 章節八：反應式係統與數據流編程 本章全麵解析瞭反應式編程（Reactive Programming）的概念，它強調對變化事件的響應和異步數據流的處理。詳細介紹瞭背壓（Backpressure）機製在處理速率不匹配的生産者與消費者之間的關鍵作用。通過RxJava/Reactor等框架的實例，展示如何構建健壯、非阻塞的異步數據處理流水綫。 章節九：性能度量、分析與調優流程 一個係統的優化是建立在精確度量之上的。本章提供瞭一套結構化的性能分析方法論，包括確定關鍵性能指標（KPIs）和性能基綫。重點介紹瞭火焰圖（Flame Graphs）、Call Tracing工具（如DTrace/eBPF）的使用技巧，用以識彆CPU熱點和I/O瓶頸。最後，討論瞭性能迴歸測試在持續集成/持續部署（CI/CD）流程中的集成策略，確保優化成果的持久性。 目標讀者： 本書麵嚮有一定編程基礎（熟練掌握至少一門主流編程語言如Python、Java、Go或C++），並希望深入理解和實踐構建下一代高性能、高可靠性軟件係統的工程師、軟件架構師、以及計算機科學專業的高年級學生。通過本書的學習，讀者將能夠從“代碼實現者”轉變為“係統優化者”和“架構設計者”。