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RSS订阅Kindle版本：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》中文版
英文版评价更高，中文版可以参照着英文版阅读
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
2018-11-07
主动投资组合管理：创造高收益并控制风险的量化投资方法 高清PDF，非扫描版
著名的量化投资红宝书
自第1版在1994年出版以来，《主动投资组合管理》以其数学上的严谨性和内容上的系统性成为量化组合投资领域的权威之作。该书描述了一套创新的方法：寻找资产收益率原始信号，将它们转化为精炼预测，以及根据这些预测构建具有超常收益率和最小风险的投资组合，即持续战胜市场的投资组合。这本书帮助了数以千计的投资经理。
与第1版相比，《主动投资组合管理》的第2版更胜一筹。第2版细致地描述了怎样将经济学、计量经济学和运筹学的理论付诸实践，解决投资中的现实问题：寻找更高的收益机会。它从一个基准组合开始，定义了相对于基准的超常收益率，进而建立了主动管理的理论框架。这一版本新增了许多章节：资产配置、多空投资、信息的时间尺度以及其他前沿课题。它还用新观点讨论了当前最紧迫的一些问题，包括风险、账户离差、市场冲击、业绩分析等，并在必要时给出了实证数据的例子。
结果就是，第2版为主动投资管理提供了一组现代的、全面的战略概念和经验原则，指导主动投资流程并提升其收益。全书由四个部分构成：基础理论、预期收益率和估值、信息处理以及策略实施，带领读者逐步了解整个流程。《主动投资组合管理》介绍了：
主动管理的合适理论框架，以及怎样在该框架下应用基本的投资组合理论
将市场洞察力转化为特异的、有价值的投资策略的技术
多空投资策略：何时用，何时不用，以及原因
证实过的评估投资策略的规则
估计交易成本的方法，以及降低它们的有效方法
风险模型精度的历史和实证信息
技术附录：对每一章数学推导更详尽的解释
独特的、真实的练习题，提供理解新概念的具体要素
《主动投资组合管理》覆盖了主动投资管理的基本原则和基础理论，以及实践细节。它为主动投资提供了一条可靠的途径，以战胜被动指数和竞争性的、较少严密性的其他投资方法。
2018-09-05
Kindle版本：《主动投资组合管理：创造高收益并控制风险的量化投资方法》
著名的量化投资红宝书
自第1版在1994年出版以来，《主动投资组合管理》以其数学上的严谨性和内容上的系统性成为量化组合投资领域的权威之作。该书描述了一套创新的方法：寻找资产收益率原始信号，将它们转化为精炼预测，以及根据这些预测构建具有超常收益率和最小风险的投资组合，即持续战胜市场的投资组合。这本书帮助了数以千计的投资经理。
与第1版相比，《主动投资组合管理》的第2版更胜一筹。第2版细致地描述了怎样将经济学、计量经济学和运筹学的理论付诸实践，解决投资中的现实问题：寻找更高的收益机会。它从一个基准组合开始，定义了相对于基准的超常收益率，进而建立了主动管理的理论框架。这一版本新增了许多章节：资产配置、多空投资、信息的时间尺度以及其他前沿课题。它还用新观点讨论了当前最紧迫的一些问题，包括风险、账户离差、市场冲击、业绩分析等，并在必要时给出了实证数据的例子。
结果就是，第2版为主动投资管理提供了一组现代的、全面的战略概念和经验原则，指导主动投资流程并提升其收益。全书由四个部分构成：基础理论、预期收益率和估值、信息处理以及策略实施，带领读者逐步了解整个流程。《主动投资组合管理》介绍了：
主动管理的合适理论框架，以及怎样在该框架下应用基本的投资组合理论
将市场洞察力转化为特异的、有价值的投资策略的技术
多空投资策略：何时用，何时不用，以及原因
证实过的评估投资策略的规则
估计交易成本的方法，以及降低它们的有效方法
风险模型精度的历史和实证信息
技术附录：对每一章数学推导更详尽的解释
独特的、真实的练习题，提供理解新概念的具体要素
《主动投资组合管理》覆盖了主动投资管理的基本原则和基础理论，以及实践细节。它为主动投资提供了一条可靠的途径，以战胜被动指数和竞争性的、较少严密性的其他投资方法。
2018-09-05
CUDA并行程序设计 GPU编程指南 高清扫描完整版[522页]带书签目录[ShaneCook著；苏统华译；李东译；李松泽译；魏通译]
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是CUDA并行程序设计领域全面、详实和具专业性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南
》共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。
2017-11-30
CUDA并行程序设计 GPU编程指南 完整版[522页][ShaneCook著；苏统华译；李东译；李松泽译；魏通译][机械工业出版社][2014.01]
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是CUDA并行程序设计领域全面、详实和具专业性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南》共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。
2017-11-30
GPU高性能编程CUDA实战.(桑德斯).聂雪军等.扫描版
内容简介 · · · · · ·
CUDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景，并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书，读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合，并编写出高性能的CUDA软件。
《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等，也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。
作者简介 · · · · · ·
Jason Sanders是NVIDIA公司CUDA平台小组的高级软件工程师。他在NVIDIA的工作包括帮助开发早期的CUDA系统软件，并参与OpenCL 1.0规范的制定，该规范是一个用于异构计算的行业标准。Jason在加州大学伯克利分校获得计算机科学硕士学位，他发表了关于GPU计算的研究论文。此外，他还获得了普林斯顿大学电子工程专业学士学位。在加入NVIDIA公司之前，他曾在ATI技术公司、Apple公司以及Novell公司工作过。
Edward Kandrot是NVIDIA公司CUDA算法小组的高级软件工程师。他在代码优化和提升性能等方面拥有20余年的工作经验，参与过Photoshop和Mozilla等项目。Kandrot曾经在Adobe公司、Microsoft公司工作过，他还是许多公司的咨询师，包括Apple公司和Autodesk公司。
2017-11-24
CUDA专家手册 GPU编程权威指南
《CUDA专家手册：GPU编程权威指南》详细讨论CUDA的硬件和软件，包括CUDA 5.0和开普勒架构的最新特性。每个CUDA开发人员，不论新手还是高手，都可以在这里找到感兴趣的内容并即时上手。新晋的CUDA开发者将理解硬件如何处理命令以及驱动程序如何检查状态；更有经验者，将会在驱动程序API、上下文迁移以及如何让CPU/GPU最有效率地进行数据交换和同步等骨灰级的主题上得到指导。
本书所附的开源代码有25000多行，欢迎开发者自由重用。
本书不仅是权威手册，也是实用代码大全。全书分为以下三个部分：
第一部分是基础知识概述，对支持CUDA的硬件和软件进行高屋建瓴的描述。
第二部分是CUDA编程细节，对CUDA进行全方位的描述，包括内存，流和事件，执行模型（包括动态并行特性以及CUDA 5.0和SM 3.5的新特性），流处理器簇（包括SM 3.5的所有功能介绍），多GPU编程，纹理操作。这部分附带的源代码作为可重用的验证型代码和演示型代码，旨在展示特殊的硬件特性或强调特定的应用方法。
第三部分是案例剖析，深入分析精选的CUDA应用场景以及关键的并行算法，包括流式负载、归约、扫描（并行前缀求和）、N-体问题和图像处理，这些算法全方位涵盖各种CUDA应用场景。
2017-11-23
Tensorflow技术解析与实战，李嘉璇 完整版 高清
TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。*后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。
2017-11-21
Tensorflow 实战Google深度学习框架
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。
2017-11-21
TensorFlow实战(黄文坚,唐源)
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。
《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。
2017-11-21
浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一
朱松纯 加州大学洛杉矶分校UCLA
统计学和计算机科学教授
视觉、认知、学习与自主机器人中心主任
“人工智能”这个名词在沉寂了近30年之后，最近两年“咸鱼翻身”，成为了科技公司公关的战场、网络媒体吸睛的风口，随后受到政府的重视和投资界的追捧。于是，新闻发布会、高峰论坛接踵而来，政府战略规划出台，各种新闻应接不暇，宣告一个“智能为王”时代的到来。
到底什么是人工智能？现在的研究处于什么阶段？今后如何发展？这是大家普遍关注的问题。由于人工智能涵盖的学科和技术面非常广，要在短时间内全面认识、理解人工智能，别说非专业人士，就算对本行业研究人员，也是十分困难的任务。
所以，现在很多宣传与决策冲到认识之前了，由此不可避免地造成一些思想和舆论的混乱
2017-11-20
DSL领域定制语言实战
本书是第一本领域专用语言（DSL）的实战类图书，它面向真正的实践者，是一本让奋战在开发第一线的实干家备感实用的专著！
《领域专用语言实战》基于一系列JVM语言（Java、Ruby、Groovy、Scala和Clojure），分析了它们在实现DSL中的优劣势，同时也给出了丰富的示例。如果你是一位架构师，希望设计出极具表现力的API，让它既能满足领域用户的需要，又能达到高效开发的要求；如果你是一位有技术背景的特定领域用户，期待着改善与开发团队的沟通效果；如果你是一名程序员，正为如何与领域用户对接业务规则而苦恼……那么，请看这本书。
本书分三部分，以金融中介系统为例全面细致介绍从头设计、实现与使用领域专用语言的方方面面。它不仅讲解了DSL的实现手法，而且从最基本的技术入手，逐渐深入到高级技术，如元编程、解析器组合子，以及ANTLR、Xtext等开发框架。看完这本书，你将全面、深入地理解领域专用语言的定位、规范、术语，同时还可以把它作为具体开发工作的指导，学以致用，提高工作效率和质量。
2017-11-02
快学Scala 中文版带目录
Scala是一门主要以Java虚拟机（JVM）为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的特性结合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上，因此它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作。通过ScalaJS项目，Scala还可以被编译成JavaScript代码，让我们更便捷高效地开发Web应用。本书从实用角度出发，给出了一份快速的、基于代码的入门指南。Horstmann以“博客文章大小”的篇幅介绍了Scala的概念，让你可以快速地掌握和应用。实际上手的操作，清晰定义的能力层次，从初级到专家级，全程指导。适合有一定的Java编程经验、对Scala感兴趣，并希望尽快掌握Scala核心概念和用法的开发者阅读。
2017-11-02
模式识别与机器学习 pdf
PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的大家，其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。
PRML深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和主要方法，同时还涵盖了模式识别与机器学习领域的一些最新进展，不仅适合初学者学习，而且对专业研究人员也有很大的参考价值。
2017-10-12
《深度学习》中文版_v0.5-beta
项目地址：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
在线阅读地址：https://exacity.github.io/deeplearningbook-chinese/
《Deep Learning》这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造，特斯拉的 CEO 马斯克曾经评价道：「《Deep Learning》由领域内三位专家合著，是该领域内唯一的综合性书籍。」
这本书的主题具体来说，是机器学习的一种，一种能够使计算机系统从经验和数据中得到提高的技术。深度学习是一种特定类型的机器学习，具有强大的能力和灵活性，它将大千世界表示为嵌套的层次概念体系（由较简单概念间的联系定义复杂概念、从一般抽象概括到高级抽象表示）。对于本书的结构，第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，第二部分介绍最成熟的深度学习算法，而第三部分讨论某些具有展望性的想法，它们被广泛地认为是深度学习未来的研究重点。
2017-09-29
《机器学习实战》配套源码
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
2017-09-29
《机器学习实战》 《Machine Learning in Action》 mobi版本
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
2017-09-29
机器学习实践指南：案例应用解析（第2版）mobi版本
《机器学习实践指南：案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。
全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言r、机器学习模块mlpy和neurolab、科学计算平台numpy、图像识别软件包opencv、网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以python和r为实现语言，重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、it专业人员以及机器学习爱好者参考使用。
2017-09-29
Spark MLlib机器学习实践 王晓华著
《Spark MLlib机器学习实践》分为12章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，最后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。
2017-09-29
易懂的比特币工作机理详解
始论文：
中文版：《比特币：一种点对点的电子现金系统》
http://wenku.baidu.com/view/f26c8d916bec0975f465e236.html
英文版： 《 Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》
http://wenku.baidu.com/view/2e3f91bb1a37f111f1855b50.html
网络上介绍比特币的文章。
https://en.bitcoin.it/wiki/Main_Page 很详细。
http://blog.codingnow.com/2011/05/bitcoin.html
http://zhiqiang.org/blog/it/technical-document-of-bitcoin.html
http://www.showmuch.com/a/20110530/233347.html
http://ivarptr.blogspot.com/2011/05/bitcoin_31.html
http://www.8btc.com
以下做详细介绍。介绍方法为，尽可能简化概念，用日常可对应的概念对照比特币技术概念。不
会很精确，但保证概念正确
2017-09-25
区块链研究报告
毕马威区块链研究报告
作者介绍
Sigrid Seibold
George Samman
张峻铭
合伙人，金融科技创新
张峻铭先生有25年银行业咨询经验。在
核心银行、企业转型、业务流程重组和
信用风险管理方面具有丰富的业务和技
术专长。从事过大规模的转型项目，包
括IT战略规划、网点运营、客户关系管理、精益运营改善，电子银
行、KPI和数据分析等，最近几年主要参与金融科技和区块链技
术相关工作。
2017-09-15
微服务架构下应用docker化实践
微服务架构的诞生和容器技术的流行，几乎是同时发生的，这并非偶然，而是互联网时代倒逼传统技术和架构而产生的变革，而以Docker为代表的容器技术则为微服务理念提供了匹配的实现机制，本文作者从什么是微服务切入，详细的介绍了微服务架构的优势，最后从实践出发，给出了微服务架构的云端实践。
2017-09-15
大型网站架构演变
2017-03-31
微服务架构与实践
2017-03-31
空空如也
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