codeing_man_0826的博客

《思考，快与慢》作者丹尼尔•卡尼曼是位格外令人兴致盎然的思想家，是现今在世的最有影响力的心理学家之一，他因对判断和决策制定的理性模式提出挑战而荣获2002年度的诺贝尔经济学奖。他的研究打开了社会心理学、认知科学、对理性与幸福的研究以及行为经济学的新局面。本书就是他多年研究和思考成果的集大成之作。 在书中，卡尼曼会带领我们体验一次思维的创新之旅。他认为，我们的大脑有快与慢两种作决定的方式。常用的无意识的“系统1”依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，它见闻广博，使我们能够迅速对眼前的情况作出反应。但系统1也很容易上当，它固守“眼见即为事实”的原则，任由损失厌恶和乐观偏见之类的错觉引导我们作出错误的选择。有意识的“系统2”通过调动注意力来分析和解决问题，并作出决定，它比较慢，不容易出错，但它很懒惰，经常走捷径，直接采纳系统1的直觉型判断结果。 为了使读者真切体会到系统1和系统2这两个主角的特点，卡尼曼介绍了很多经典有趣的行为实验，指出我们在什么情况下可以相信自己的直觉，什么时候不能相信；指导我们如何在商场、职场和个人生活中作出更好的选择，以及如何运用不同技巧来避免那些常常使我们陷入麻烦的思维失误。 《思考，快与慢》将会彻底改变你对思考的看法。

避免伸手党，设置最低资源分。同样也希望你能分享给其他需要的人。 此文件内容为百度云分享链接，如果失效，并且需要此资源，请联系[email protected]免费获取。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 本书重在代码实践，阅读时应多注重实践编程。本书提供8小时配套教学视频及实例源代码，便于读者高效、直观地学习。 本书共分为11章。涵盖的主要内容有：Node.js的概念、应用场景、环境搭建和配置、异步编程；Node.js的模块概念及应用、Node.js的设计模式；HTTP简单服务的搭建、Node.js静态资源管理、文件处理、Cookie和Session实践、Crypto模块加密、Node.js与Nginx配合；UDP服务器的搭建、Node.js与PHP之间合作；Node.js的实现机制、Node.js的原生扩展与应用；Node.js的编码习惯；Node.js操作MySQL和MongoDB；基于Node.js的Myweb框架的基本设计架构及实现；利用Myweb框架实现一个简单的Web聊天室；在线聊天室案例和在线中国象棋案例的实现；Node.js的日志模块、curl模块、crontab模块、forever模块、xml模块和邮件发送模块等应用工具。 本书非常适合从事编程开发的学生、教师、广大科研人员和工程技术人员研读。建议阅读本书的读者对JavaScript的语法和PHP的相关知识有一定的了解。当然，如果你是初学者，本书也是一本难得的参考书。

避免伸手党，设置最低资源分。同样也希望你能分享给其他需要的人。 此文件内容为百度云分享链接，如果失效，并且需要此资源，请联系[email protected]免费获取。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 简介: 内容简介: 本书是项目管理权威教授哈罗德·科兹纳博士的代表作之一，全书从全球化的视角，提供了关于世界500强企业中的50多家公司如摩托罗拉、惠普、江森自控、北电等，是如何将项目管理工作与业务运营结合在一起的独特描述，这些公司的高层经理讲述了他们亲历的项目管理最佳实践，涉及项目风险管理、跨国文化项目管理、整合的及虚拟的项目团队等方面，以及许多新的从未公开过的资料。本书内容阐述条理性强，注重图、表、文的有机结合，是公司经理、项目经理、团队经理、工程师、项目团队成员、业务咨询师的必备指南。 内容截图: 目录: 第1章 理解最佳实践 1.0 介绍 1.1 项目管理最佳实践：1945～1960 1.2 项目管理最佳实践：1960～1985 1.3 项目管理最佳实践：1985～2006 1.4 最佳实践流程 1.5 最佳实践的定义 1.6 战略性的最佳实践 1.7 最佳实践的来源 1.8 用最佳实践做什么 1.9 关键问题 1.10 最佳实践的等级 1.11 常见的理念 1.12 最佳实践库 1.13 萨蒂扬的最佳实践活动 1.14 DFCU财务公司的最佳实践活动 1.15 两度公司的最佳实践活动 1.16 哈利法克斯团体健康系统公司 1.17 DTE能源公司的最佳实践活动 1.18 Amontis公司的最佳实践活动 1.19 CA公司的最佳实践活动 1.20 项目管理精英：Infosys的软件项目管理最佳实践 第2章 从最佳实践到偏头痛 2.0 介绍 2.1 偏头痛：好心办坏事 2.2 偏头痛：企业项目管理体系方法 2.3 偏头痛：客户满意度 2.4 偏头痛：响应客户不断变化的需求 2.5 偏头痛：项目管理办公室的汇报层级 2.6 偏头痛：现金流的抉择困难 2.7 偏头痛：项目范围变化的困难抉择 2.8 偏头痛：是否外包 2.9 偏头痛：决定何时取消项目 2.10 偏头痛：发放项目奖励 2.11 偏头痛：存在错误的文化 2.12 轻微的偏头痛：其他来源 2.13 项目的10大创伤 第3章 走向优秀之旅 3.0 介绍 3.1 “隧道”尽头的光亮 3.2 摩托罗拉 3.3 德州仪器 3.4 EDS 3.5 Exel公司 3.6 惠普公司 3.7 DTE能源公司 3.8 Quixtar公司 3.9 聚合计算公司 3.10 KeyBank公司 3.11 北电公司 3.12 哈利法克斯团体健康系统公司 3.13 阿瓦隆动力及照明公司 3.14 Roadway公司 3.15 Defcon公司 3.16 Kombs工程公司 3.17 威廉斯机床公司 3.18 世伟洛克公司 3.19 亚利桑那州钱德勒城：信息技术分部 第4章 项目管理体系方法 4.0 介绍 4.1 卓越项目管理的定义 4.2 认识到对开发体系方法的需要 4.3 关键组件 4.4 项目管理工具 4.5 通用汽车传动器组 4.6 爱立信电信公司 4.7 北电公司 4.8 标准体系方法的好处 4.9 宣威—威廉斯公司 4.10 Antares管理解决方案公司 4.11 Westfield集团 4.12 体系方法的实施 4.13 Ceridian公司 4.14 克服开发和实施障碍 4.15 QA公司 4.16 Exel公司 4.17 哈利法克斯团体健康系统公司 4.18 瑞士Orange 4.19 安大略公共服务部门 4.20 聚合计算公司 4.21 EDS 4.22 DTE能源公司 4.23 摩托罗拉 4.24 SAIC/RMA 第5章 整合的流程 5.0 介绍 5.1 理解整合的管理流程 5.2 辅助项目管理流程的演进 5.3 聚合计算公司 5.4 CIT 5.5 全面质量管理 5.6 并行工程 5.7 风险管理 5.8 波音航空航天公司 5.9 相互作用的风险：哥伦比亚号航天飞机灾难 5.10 变更管理 5.11 其他管理流程 5.12 江森自控 5.13 Visteon公司 5.14 福特汽车公司电机电子系统工程 5.15 萨蒂扬公司 5.16 EDS 5.17 挣值管理 5.18 DTE能源公司 5.19 哈利法克斯团体健康系统公司 第6章 文化 6.0 介绍 6.1 公司文化的创建 6.2 公司的价值观 6.3 文化的类型 6.4 公司文化应用于工作 6.5 安德森发展公司 6.6 项目管理和文化 6.7 瑞士Orange 6.8 摩托罗拉 6.9 麦克埃尔罗伊翻译公司 6.10 哈利法克斯团体健康系统公司 6.11 DTE能源公司 6.12 EDS 6.13 聚合计算公司 第7章 管理层的支持 7.0 介绍 7.1 高层经理的明显的支持 7.2 项目委托人 7.3 卓越的项目委托人 7.4 对项目经理的授权 7.5 工作中的管理层支持 7.6 摩托罗拉 7.7 DTE能源公司 7.8 哈利法克斯团体健康系统公司 第8章 培训和教育 8.0 简介 8.1 现代项目管理的培训 8.2 国际学习学院 8.3 项目管理学校 8.4 确定培训需求 8.5 选择学员 8.6 项目管理培训的基本原理 8.7 课程设计和授课 8.8 衡量投资回报率 8.9 竞争力模型 8.10 有效的培训计划 第9章 非正式的项目管理 9.0 介绍 9.1 非正式的项目管理与正式的项目管理 9.2 信任 9.3 沟通 9.4 合作 9.5 团队工作 9.6 用颜色表示的状态报告 9.7 实际工作中的非正式的项目管理 第10章 优秀的表现 10.0 介绍 10.1 情景领导 10.2 矛盾解决 10.3 人员配备 10.4 虚拟项目团队 10.5 奖励项目团队 10.6 关键行为 10.7 聚合计算公司 10.8 EDS 10.9 Hartford 10.10 Symcor 第11章 项目管理培训的投资回报率 11.0 介绍 384 11.1 项目管理的效益 11.2 ROI模型的发展 11.3 ROI模型 11.4 生命周期的计划阶段 11.5 生命周期的数据采集阶段 11.6 生命周期的数据分析阶段 11.7 生命周期的报告生成阶段 11.8 结论 第12章 项目办公室 12.0 介绍 12.1 项目办公室的类型 12.2 Universal Underwriter Group(UUG) 12.3 Ceridian 12.4 StoneBridge集团 12.5 摩托罗拉 12.6 DTE能源公司 12.7 哈利法克斯团体健康系统公司 12.8 KeyBank 12.9 萨蒂扬 12.10 Exel 12.11 惠普 12.12 EDS 12.13 Ameren 第13章 六西格玛和项目管理办公室 13.0 简介 13.1 项目管理和六西格玛的关系 13.2 PMO参与 13.3 传统的和非传统的六西格玛 13.4 理解六西格玛 13.5 六西格玛神话 13.6 评估 13.7 项目选择 13.8 典型的PMO六西格玛项目

避免伸手党，设置最低资源分。同样也希望你能分享给其他需要的人。 此文件内容为百度云分享链接，如果失效，并且需要此资源，请联系[email protected]免费获取。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 随着信息技术的广泛应用和快速发展，云计算作为一种新兴的商业计算模型日益受到人们的广泛关注。《云计算与分布式系统：从并行处理到物联网》是一本完整讲述云计算与分布式系统基本理论及其应用的教材。书中从现代分布式模型概述开始，介绍了并行、分布式与云计算系统的设计原理、系统体系结构和创新应用，并通过开源应用和商业应用例子，阐述了如何为科研、电子商务、社会网络和超级计算等创建高性能、可扩展、可靠的系统。 　　《云计算与分布式系统：从并行处理到物联网》内容丰富，叙述深入浅出，适合作为计算机及相关专业云计算、分布式系统或分布式计算课程的教材，同时也适合专业技术人员参考使用。

避免伸手党，设置最低资源分。同样也希望你能分享给其他需要的人。 此文件内容为百度云分享链接，如果失效，并且需要此资源，请联系[email protected]免费获取。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 第1章 分布式Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于Java自身技术实现消息方式的系统间通信 1.1.2 基于开源框架实现消息方式的系统间通信 1.2 基于远程调用方式实现系统间的通信 1.2.1 基于Java自身技术实现远程调用方式的系统间通信 1.2.2 基于开源框架实现远程调用方式的系统间通信 第2章 大型分布式Java应用与SOA 2.1 基于SCA实现SOA平台 2.2 基于ESB实现SOA平台 2.3 基于Tuscany实现SOA平台 2.4 基于Mule实现SOA平台 第3章 深入理解JVM 3.1 Java代码的执行机制 3.1.1 Java源码编译机制 3.1.2 类加载机制 3.1.3 类执行机制 3.2 JVM内存管理 3.2.1 内存空间 3.2.2 内存分配 3.2.3 内存回收 3.2.4 JVM内存状况查看方法和分析工具 3.3 JVM线程资源同步及交互机制 3.3.1 线程资源同步机制 3.3.2 线程交互机制 3.3.3 线程状态及分析 第4章 分布式应用与Sun JDK类库 4.1 集合包 4.1.1 ArrayList 4.1.2 LinkedList 4.1.3 Vector 4.1.4 Stack 4.1.5 HashSet 4.1.6 TreeSet 4.1.7 HashMap 4.1.8 TreeMap 4.1.9 性能测试 4.1.10 小结 4.2 并发包（java.util.concurrent） 4.2.1 ConcurrentHashMap 4.2.2 CopyOnWriteArrayList 4.2.3 CopyOnWriteArraySet 4.2.4 ArrayBlockingQueue 4.2.5 AtomicInteger 4.2.6 ThreadPoolExecutor 4.2.7 Executors 4.2.8 FutureTask 4.2.9 Semaphore 4.2.10 CountDownLatch 4.2.11 CyclicBarrier 4.2.12 ReentrantLock 4.2.13 Condition 4.2.14 ReentrantReadWriteLock 4.3 序列化/反序列化 4.3.1 序列化 4.3.2 反序列化 第5章 性能调优 5.1 寻找性能瓶颈 5.1.1 CPU消耗分析 5.1.2 文件IO消耗分析 5.1.3 网络IO消耗分析 5.1.4 内存消耗分析 5.1.5 程序执行慢原因分析 5.2 调优 5.2.1 JVM调优 5.2.2 程序调优 5.2.3 对于资源消耗不多，但程序执行慢的情况 第6章 构建高可用的系统 6.1 避免系统中出现单点 6.1.1 负载均衡技术 6.1.2 热备 6.2 提高应用自身的可用性 6.2.1 尽可能地避免故障 6.2.2 及时发现故障 6.2.3 及时处理故障 6.2.4 访问量及数据量不断上涨的应对策略 第7章 构建可伸缩的系统 7.1 垂直伸缩 7.1.1 支撑高访问量 7.1.2 支撑大数据量 7.1.3 提升计算能力 7.2 水平伸缩 7.2.1 支撑高访问量 7.2.2 支撑大数据量 7.2.3 提升计算能力

前言16 第1章 分布式Java应用19 1.1 基于消息方式实现系统间的通信21 1.1.1 基于Java自身技术实现消息方式的系统间通信21 1.1.2 基于开源框架实现消息方式的系统间通信28 1.2 基于远程调用方式实现系统间的通信32 1.2.1 基于Java自身技术实现远程调用方式的系统间通信32 1.2.2 基于开源框架实现远程调用方式的系统间通信35 第2章 大型分布式Java应用与SOA40 2.1 基于SCA实现SOA平台44 2.2 基于ESB实现SOA平台47 2.3 基于Tuscany实现SOA平台48 2.4 基于Mule实现SOA平台52 第3章 深入理解JVM56 3.1 Java代码的执行机制58 3.1.1 Java源码编译机制59 3.1.2 类加载机制62 3.1.3 类执行机制67 3.2 JVM内存管理81 3.2.1 内存空间81 3.2.2 内存分配83 3.2.3 内存回收84 3.2.4 JVM内存状况查看方法和分析工具110 3.3 JVM线程资源同步及交互机制118 3.3.1 线程资源同步机制118 3.3.2 线程交互机制122 3.3.3 线程状态及分析123 第4章 分布式Java应用与Sun JDK类库128 4.1 集合包130 4.1.1 ArrayList131 4.1.2 LinkedList134 4.1.3 Vector135 4.1.4 Stack136 4.1.5 HashSet137 4.1.6 TreeSet138 4.1.7 HashMap138 4.1.8 TreeMap141 4.1.9 性能测试142 4.1.10 小结156 4.2 并发包(java.util.concurrent)156 4.2.1 ConcurrentHashMap157 4.2.2 CopyOnWriteArrayList163 4.2.3 CopyOnWriteArraySet167 4.2.4 ArrayBlockingQueue167 4.2.5 AtomicInteger169 4.2.6 ThreadPoolExecutor171 4.2.7 Executors175 4.2.8 FutureTask176 4.2.9 Semaphore179 4.2.10 CountDownLatch180 4.2.11 CyclicBarrier181 4.2.12 ReentrantLock181 4.2.13 Condition182 4.2.14 ReentrantReadWriteLock183 4.3 序列化/反序列化185 4.3.1 序列化185 4.3.2 反序列化187 第5章 性能调优191 5.1 寻找性能瓶颈193 5.1.1 CPU消耗分析193 5.1.2 文件IO消耗分析200 5.1.3 网络IO消耗分析204 5.1.4 内存消耗分析205 5.1.5 程序执行慢原因分析209 5.2 调优210 5.2.1 JVM调优210 5.2.2 程序调优220 5.2.3 对于资源消耗不多,但程序执行慢的情况232 第6章 构建高可用的系统245 6.1 避免系统中出现单点246 6.1.1 负载均衡技术246 6.1.2 热备254 6.2 提高应用自身的可用性256 6.2.1 尽可能地避免故障257 6.2.2 及时发现故障264 6.2.3 及时处理故障266 6.2.4 访问量及数据量不断上涨的应对策略267 第7章 构建可伸缩的系统269 7.1 垂直伸缩270 7.1.1 支撑高访问量270 7.1.2 支撑大数据量272 7.1.3 提升计算能力272 7.2 水平伸缩272 7.2.1 支撑高访问量272 7.2.2 支撑大数据量282 7.2.3 提升计算能力284

避免伸手党，设置最低资源分。同样也希望你能分享给其他需要的人。 此文件内容为百度云分享链接，如果失效，并且需要此资源，请联系[email protected]免费获取。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 【内容简介】 本书在总结多年来MapReduce并行处理技术课程教学经验和成果的基础上，与业界著名企业Intel公司的大数据技术和产品开发团队和资深工程师联合，以学术界的教学成果与业界高水平系统研发经验完美结合，在理论联系实际的基础上，在基础理论原理、实际算法设计方法以及业界深度技术三个层面上，精心组织材料编写而成。 全书的主要内容包括： ■　大数据处理技术与Hadoop MapReduce简介 ■　Hadoop系统的安装和操作管理 ■　大数据分布式文件系统HDFS ■　Hadoop MapReduce并行编程模型、框架与编程接口 ■　分布式数据库HBase ■　分布式数据仓库Hive ■　Intel Hadoop系统优化与功能增强 ■　MapReduce基础算法程序设计 ■　MapReduce高级程序设计技术 ■　MapReduce机器学习与数据挖掘基础算法 ■　大数据处理算法与应用编程案例 本书中算法设计章节的程序源码可在南京大学PASA大数据实验室（PASA：Parallel Algorithms，Systems，and Applications）网站上下载： http://pasa-bigdata.nju.edu.cn/links.html Intel Hadoop系统免费试用版下载地址： http://www.intel.cn/idh 本书反馈意见发送邮箱： [email protected]。 【编辑推荐】 学术界与业界完美结合的结晶，从原理剖析到系统化算法设计与编程实践 多年来系统性教学实践和成果总结，一系列业界产品增强功能深度技术剖析 一系列大赛获奖算法、优秀课程设计以及来自科研课题及业界应用的实战案例 【媒体推荐】 从计算技术的角度看，大数据处理是一种涉及到几乎所有计算机技术层面的综合性计算技术，涉及到计算机软硬件技术的方方面面。大数据研究和应用已成为产业升级与新产业崛起的重要推动力量。 作为国内第一本经过多年课堂教学实践总结而成的大数据并行处理和编程技术书籍，本书全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了Hadoop MapReduce大数据处理系统的组成结构、工作原理和编程模型，分析了基于MapReduce的各种大数据并行处理算法和程序设计的思想方法。适合高等院校作为MapReduce大数据并行处理技术课程的教材，同时也很适合作为大数据处理应用开发和编程专业技术人员的参考手册。 我很高兴地看到，该书已纳入了教育部计算机类专业教学指导委员会制定的计算机类专业系统能力培养计划。大数据处理是一门综合性、最能体现计算机系统能力培养的课程。把大数据处理纳入计算机类专业系统能力培养课程体系中第三层次的核心课程，作为一门起到一定“收官”作用的综合性课程，这是在计算机系统能力培养方面的一个很好的尝试。 —— 中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任　李国杰 作为国内最早从事大数据技术研究和教学的团队之一，南京大学黄宜华教授和他的大数据实验室同仁们在大数据技术领域已经进行了多年系统深入的研究工作，取得了卓有成效的研究成果。英特尔作为一家全球领先的计算技术公司，长期以来始终以计算技术的创新为己任。在大数据处理技术方面，我们也竭尽全力发挥出我们在软硬件平台的组合优势引领大数据技术的全面发展和推广。 这本《深入理解大数据》的力作正是我们双方在大数据领域共同努力的结晶，是以学术界和业界完美结合的方式，在融合了学术界系统化的研究教学工作和业界深度的系统和应用研发工作基础上，成功打造出的一本大数据技术佳作。相信这是一本适合软件技术人员和 IT 行业管理人员理解和掌握大数据技术的不可多得的技术书籍，也是一本适合于在校大学生和研究生学习和掌握大数据处理和编程技术的好教材。 —— 英特尔亚太研发有限公司总经理　何京翔