"机械工业出版社"出版的书籍

深入理解Java虚拟机(第3版)

内容介绍

这是一部从工作原理和工程实践两个维度深入剖析JVM的著作,是计算机领域公认的经典,繁体版在台湾也颇受欢迎。

自2011年上市以来,前两个版本累计印刷36次,销量超过30万册,两家主要网络书店的评论近90000条,内容上近乎零差评,是原创计算机图书领域不可逾越的丰碑。

第3版在第2版的基础上做了重大修订,内容更丰富、实战性更强:根据新版JDK对内容进行了全方位的修订和升级,围绕新技术和生产实践新增逾10万字,包含近50%的全新内容,并对第2版中含糊、瑕疵和错误内容进行了修正。

全书一共13章,分为五大部分:

第一部分(第1章)走近Java

系统介绍了Java的技术体系、发展历程、虚拟机家族,以及动手编译JDK,了解这部分内容能对学习JVM提供良好的指引。

第二部分(第2~5章)自动内存管理

详细讲解了Java的内存区域与内存溢出、垃圾收集器与内存分配策略、虚拟机性能监控与故障排除等与自动内存管理相关的内容,以及10余个经典的性能优化案例和优化方法;

第三部分(第6~9章)虚拟机执行子系统

深入分析了虚拟机执行子系统,包括类文件结构、虚拟机类加载机制、虚拟机字节码执行引擎,以及多个类加载及其执行子系统的实战案例;

第四部分(第10~11章)程序编译与代码优化

详细讲解了程序的前、后端编译与优化,包括前端的易用性优化措施,如泛型、主动装箱拆箱、条件编译等的内容的深入分析;以及后端的性能优化措施,如虚拟机的热点探测方法、HotSpot 的即时编译器、提前编译器,以及各种常见的编译期优化技术;

第五部分(第12~13章)高效并发

主要讲解了Java实现高并发的原理,包括Java的内存模型、线程与协程,以及线程安全和锁优化。

全书以实战为导向,通过大量与实际生产环境相结合的案例分析和展示了解决各种Java技术难题的方案和技巧。

深入理解Java虚拟机(第2版)

《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(第2版)》内容简介:第1版两年内印刷近10次,4家网上书店的评论近4?000条,98%以上的评论全部为5星级的好评,是整个Java图书领域公认的经典著作和超级畅销书,繁体版在台湾也十分受欢迎。第2版在第1版的基础上做了很大的改进:根据最新的JDK 1.7对全书内容进行了全面的升级和补充;增加了大量处理各种常见JVM问题的技巧和最佳实践;增加了若干与生产环境相结合的实战案例;对第1版中的错误和不足之处的修正;等等。第2版不仅技术更新、内容更丰富,而且实战性更强。

《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(第2版)》共分为五大部分,围绕内存管理、执行子系统、程序编译与优化、高效并发等核心主题对JVM进行了全面而深入的分析,深刻揭示了JVM的工作原理。

第一部分从宏观的角度介绍了整个Java技术体系、Java和JVM的发展历程、模块化,以及JDK的编译,这对理解书中后面内容有重要帮助。

第二部分讲解了JVM的自动内存管理,包括虚拟机内存区域的划分原理以及各种内存溢出异常产生的原因;常见的垃圾收集算法以及垃圾收集器的特点和工作原理;常见虚拟机监控与故障处理工具的原理和使用方法。

第三部分分析了虚拟机的执行子系统,包括类文件结构、虚拟机类加载机制、虚拟机字节码执行引擎。

第四部分讲解了程序的编译与代码的优化,阐述了泛型、自动装箱拆箱、条件编译等语法糖的原理;讲解了虚拟机的热点探测方法、HotSpot的即时编译器、编译触发条件,以及如何从虚拟机外部观察和分析JIT编译的数据和结果;

第五部分探讨了Java实现高效并发的原理,包括JVM内存模型的结构和操作;原子性、可见性和有序性在Java内存模型中的体现;先行发生原则的规则和使用;线程在Java语言中的实现原理;虚拟机实现高效并发所做的一系列锁优化措施。

深入理解Android 卷III

深入理解Android(卷3)》是Android经典畅销书系(对Android系统源代码的分析最为系统和细致)“深入理解Android”系列Framework卷的第III卷,从源代码的角度,对Android系统的Audio和UI两大功能的相关模块的实现原理和工作机制做了系统且详细的分析,填补了市场的空白。

《深入理解Android(卷3)》在逻辑上分为4个部分:

Part 01(第1~2章):这是本书的基础部分,首先介绍了Android源码环境的搭建、编译和调试;然后讲解了Android进程间通信与任务调度的工具Binder与MessageQueue。这两项基础工作是深入研究Android前必须做的功课。

Part 02(第3章):详细分析了AudioService服务的实现,包括音量管理、音频外设管理、AudioFocus机制的实现等内容。

Part 03(第4~6章):这是本书的核心内容之一,详细分析了Android UI的通用实现,依次剖析了WindowManagerService、Android输入系统、Android控件系统的工作原理。

Part 04(第7~8章):主要分析了SystemUI和Android壁纸相关服务的实现,包括StatusBarManagerService与NotificationManagerService两个系统服务,以及WallpaperManagerService系统服务、动态壁纸与静态壁纸的工作原理等内容。

除此之外,在对海量的Android源代码进行分析的过程中,本书尽可能地对其中的精妙之处进行了分析和解读,目的是希望帮助读者领悟其中的优秀设计思想和方法。

先天后天:基因、经验以及什么使我们成为人(珍藏版)

从各种类型的智商测验,到家长们给孩子报的各种课外班,还有无穷无尽的有关性格的“科学”理论,甚至铺天盖地的成功学……繁复纷呈的现象都在不知不觉中指向一个深刻的问题,人类的才能究竟是与生俱来还是源于后天的辛勤汗水?我们在成长、教育与面临人生选择时,这些问题一直在叩问着我们。努力还是躺平?“鸡娃”还是放养?是改变还是接受自己的性格? 这些日常问题并没有一个简单的答案。 从19世纪后半叶,到20世纪,对于人类智商、性格乃至品格是先天还是后天的争论一直喋喋不休。达尔文、高尔顿、巴甫洛夫、弗洛伊德、涂尔干、乔姆斯基都先后加入这个论战中,但一切的答案直到21世纪初,人类基因组的秘密被揭开后,才慢慢浮出水面。 基因组从分子生物学层面,为我们更深入探讨人类的行为提供了工具。但在过去近两百年的科学家、哲学家、心理学家的争论中,无数思想与实践层出不穷,在21世纪的时间点上,我们终于有了相对可靠的工具去审视前人的成果。 于是,本书应运而生。本书回顾了近两百年的先天后天之争,并通过现代科学的观点来回顾这场争论,一点点展开现代生物学与人类行为的画卷。    而本书能让我们更了解自己。

去情绪化管教

无须和孩子产生冲突,也无须愤怒、哭泣和沮丧

用爱与尊重的方式让孩子守规矩 使孩子朝着成功和幸福的人生方向前进

情商之父/丹尼尔•戈尔曼

儿童发展心理学家/陈忻

积极教养专家/刘建鸿

联袂推荐

世界知名儿童教养专家丹尼尔•西格尔全新力作

每一次管教都是塑造孩子大脑的关键时刻

开卷之前一个问题

就在突然之间,一只碗被扔出厨房,里面的牛奶和脆谷乐麦圈拍花了整面墙。

莫名其妙地,被涂成蓝色的狗狗从后院跑过来了。

你的某个孩子威吓了他的弟弟妹妹。

这是本月第三次接到来自校长办公室的电话了。

你该怎么办?

在回答这些问题之前,我们希望你能够完全抛开之前对于管教这个词的所有认识。忘记这个词的意思,忘记在孩子做了不应该做的事情时,你耳闻目睹的那些家长的反应吧。

反躬自问:在管教孩子这个问题上,你是否愿意至少动脑筋想想有没有其他方法?某种能够帮助孩子立即表现良好,并且从长远角度来看,能够使他们成为快乐、成功、温和、可靠且自律的优秀人才的方法?

如果你愿意,那么,我们也愿意将这本书献给你。

再也不怕管教孩子却导致事态愈演愈烈啦!

家长总是希望自己的管教方法不伤害孩子、温和慈爱、有礼有节,但有时就是控制不住自己的脾气,同时也觉得温和的管教方法收效甚微。

两位育儿先锋专家——丹尼尔•西格尔和蒂娜•佩妮•布赖森,要来攻克这一难题了!继畅销书《全脑教养法》之后,他们再度联手打造了这部全新力作《去情绪化管教,帮助孩子养成高情商、有教养的大脑》。

本书为家长指出一个有效又有爱的管教方式:通过爱与欢声笑语,而不是严厉训斥,来获取对于孩子更为有效的约束效果。

通过点明“管教”的真义是“教”,而非吼叫或者训斥,作者阐述了家长要保持理智,对孩子的情绪进行理性引导,将情绪崩溃的时刻变为让孩子成长的机会。

这样做能从根本上打破“错误行为—严厉惩罚—负面情绪”的恶性循环,不但使问题得到解决,而且让家长和孩子双赢。

本书将解释父母面对孩子的错误行为使用的管教方法与孩子大脑的健康发展之间的联系,展示了如何与孩子那正在发育的大脑打交道,帮助孩子建立有助于提高其情商的大脑连接,让孩子拥有更和谐的人际关系、更健康的精神状态和更有意义的人生。

你将会在本书中找到:

•有效的策略:帮助家长辨识自己的管教理念,并找到最佳方法向孩子传授

•科学的方法:在设下清晰一致的行为界限的同时,与孩子进行冷静而慈爱的情感连接——无论他们的行为有多过分

•好用的技巧:帮助孩子摆脱小脾气,获得决策能力、洞察力、共情心和自我修复能力

•20个最优秀的父母也会犯的错误,让你防患于未然

•真实的小故事和有趣的插图,让你的阅读更加轻松愉快

深入解析SAS

本书是国内市场目前唯一一本由SAS公司在中国的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。作者团队结合自身实际工作的经验体会和大量生动的实践案例,通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享,帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识,同时培养读者运用这些专业知识解决商业问题和实施商业项目的能力。

全书共28章,分为四个部分:SAS编程(第1-8章)系统介绍了运用SAS进行数据读入、处理和展现等内容,掌握这一部分内容可以满足大部分实际项目中数据处理的需要;SAS统计分析和时间序列预测 (第9—18章)全面介绍了多种常见统计方法的基本原理和利用SAS去实现的具体技术,包括描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析、主成分分析与因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析、时间序列分析等,并给出了相应的实践案例,从而让熟悉统计理论的读者有能力将其应用到实际中去;SAS优化建模(第19~24章)对于从事优化的读者来说,将是很好的帮助。这一部分主要介绍了运用SAS/O日建模,以及求解线性规划、混合整数规划问题的方法及实例,通过对常见的优化问题进行全面的阐述,帮助读者掌握优化思路和技巧;SAS商业应用(第25-28章)从项目实施角度探讨了如何设计满足安全性、高可用性和高性能需求的gAS应用,让读者领会解决实际问题的方法。

Linux性能优化

在当前复杂的大规模系统场景下,好的应用程序性能比以往任何时候都更重要,但是获得这样的性能也更加困难。Linux由于其开源特性,已经具有一系列优化工具,只是这些工具散布在互联网上,工具的相关文档也很少,只有少数专家知道如何综合使用这些工具来解决实际问题。基于此,菲利普G.伊佐特著贺莲、龚奕利译的《Linux性能优化/Linux\Unix技术丛书》介绍了当前常用的Linux优化工具,展示了它们是如何行之有效地提升整体应用程序性能的。通过真实案例,向开发人员演示了怎样定位影响性能的源代码行,使系统管理人员和应用程序开发人员能够迅速深入系统瓶颈,实施解决方案。

通过阅读《Linux/Unix技术丛书:Linux性能优化》,你能够:

在不熟悉底层系统的情况下,快速识别系统瓶颈。

针对具体问题,找到并选择正确的性能工具。

深入理解系统性能及优化问题。

掌握优化系统CPU、用户CPU、内存、网络I/O和磁盘I/O的方法,并了解它们之间的关系。

掌握修复计算密集型(CPU-bound)、延迟敏感和I/O密集型(I/O—bound)的应用程序的方法,跟随案例轻松地配置自己的环境。

安装并使用Linux系统的高级全系统分析器——oprofile。

无论读者的技术背景如何,性能优化的新手都能通过学习《Linux/Unix技术丛书:Linux性能优化》,掌握一系列清晰实用的优化原则和策略,并获得丰富的Linux知识,解决Linux系统和应用程序的优化问题,增加商业价值并提高用户满意度。

未来镜像

【简介】

由微像文化联合《克拉克世界》发起的“中国作家专栏”项目,截至目前已有多位作家的二十余部作品,翻译成英文发表在这本全美发行量前三的科幻杂志上。此次中英文合集的编撰由微像发起,将世界舞台上已经崭露头角的中国科幻作品集结出版。本书收录了刘慈欣、郝景芳、张冉、夏笳、阿缺等九位中国科幻作家的作品,由雨果奖得主、《三体》译者刘宇昆领衔翻译,是中外科幻合作的一个里程碑。

【推荐语】

借中国科幻的前沿海浪,闯向世界科幻的时代巅峰。

——吴岩,科幻研究者、北师大教授

本书选择了中国当代最有代表性的科幻作家的作品,窥一斑而知全豹。

——李淼,物理学家、中山大学天文与空间科学研究院院长

科幻文学是中国当代文学写作最有活力的组成部分。收入此书中的作家作品,以其鲜明的美学风格和自觉的文体意识证明中国的科幻文学已然走向世界,并必将在未来改写世界科幻文学的面貌。

——杨庆祥,评论家、学者、诗人

这世界有很多种打开方式,我在这书里遇见了九种,九种都那么有趣,我只能眼花缭乱,举棋不定。

——鹦鹉史航,知名编剧、策划人

也许极少有人能想到,在国家提升软实力的过程中,“科幻”这种原本属于小圈子的文学体裁竟能够成为中国最早“走出去”的文化产品之一。从这个意义上来说,这本“出口科幻作品集”已经超越了小说本身的意义,而成了一种值得研究的文化现象

——曹天元,科普作家、《量子物理史话》作者

建构未来的过程中,没有什么比一个好的故事更能统一大家的目标了。我们这个民族很愿意不断地回顾历史,但是对于未来,我们需要更新更好的故事,更为具象地描绘和定义未来。很高兴看到《未来镜像》这本科幻小说集,更愿意与大家一起展望未来。

——王煜全,海银资本创始合伙人、“前哨”栏目主讲人

《未来镜像》以现在映射出未来,科幻之美在于想象力,想象力让我们构想出各种瑰丽的可能性。

——顾嘉唯,物灵科技CEO

驯服烂代码

Kent Beck、Martin Fowler、Michael C. Feathers、Robert C. Martin、Joshua Kerievsky、Gerard Meszaros等大师们的传世著作为如何提升编程技艺和代码质量提供了思想和原则上的指导,本书则为实践和融合这些思想、原则提供了过程和方法上指导。本书通过编程操练的方式讲述了如何用TDD(测试驱动开发)的方法来驯服烂代码,通过结对编程的对话形式展示了驯服烂代码的完整过程,将驯服烂代码所需要的思想、态度、习惯、方法和技艺完全融入编程操练实践中,是目前最具实践指导意义的驯服烂代码的著作。

全书共20章,分为四个部分:第一部分(第1~10章)首先通过测试后行和测试先行两种方法完成了一个名为“码农酒店”(世界时钟)的编程操练题目,然后对这两种方法进行对比,引出了烂代码的概念,读者能非常直观看出哪一种方法更容易写出烂代码。第二部分(第11~15章)通过一个名为Trivia(答题闯关游戏)的经典编程操练题目详细讲述了驯服一段烂代码的过程,首先讲解了代码腐臭的识别和记录,然后讲解了如何通过一系列的重构来清除这些腐臭。第三部分(第16~18章)通过三个编程操练题目详述了编写真正的单元测试的过程,首先讲解了用提取接口的办法编写Stub来进行单元测试,以及用子类化并覆写方法的办法编写Mock来进行单元测试,然后讲解了如何将被测类与文件系统之间的这种不适用于单元测试的耦合,转化为被测类与字符串之间这种适合与单元测试的耦合。第四部分(第19~20章)总结了驯服烂代码的步骤及方法,首先讲解了TDD开发方法的一种实现:I-EPP-TR方法,该方法中的全面重构的概念对传统的重构概念进行了扩展,然后讨论了如何才能将前面所讨论的良好的编程方法形成习惯并固化下来。

HBase企业应用开发实战

本书特色:

国内资深Hadoop技术专家实践经验结晶,完全从企业实际生产环境和需求出发,旨在帮助企业真正解决大数据的落地问题;

系统介绍HBase的功能使用、框架设计、基本原理和高级特性;详细讲解使用HBase设计大型数据应用系统的实践方法和技巧;深刻总结系统运维、监控和性能调优的最佳实践。

本书强调HBase在企业的实际应用,立足于企业的实际生产环境,旨在帮助企业切实解决大数据技术如何落地的问题。三位作者都是奋战在中国大数据技术一线的实践派专家,本书是他们实践经验的结晶。

本书内容在三个维度上具有重要特色:功能维度,从HBase的安装配置、参数设置,到数据模型、表结构设计、客户端使用、高级特性,本书做了系统且详尽的介绍;实战维度,不仅通过3个典型的应用案例详细讲解了如何使用HBase设计大型的数据应用系统,而且还结合实际生产系统讲解了HBase的集群运维、监控和性能调优;理论维度,则深入分析了HBase、框架设计、模式设计和基本原理。可谓是理论与实践完美结合,深度与广度兼备!

【名家推荐】

本书作者在Hadoop开发和运维领域工作近4年,积累了丰富的经验,同时也对Hadoop技术人员在学习过程中可能会遇到的问题有一定的了解,在此基础上写了这本书。从如何用好HBase出发,首先介绍设计原理和应用场景,让读者了解HBase适合什么场景不适合什么场景,然后再介绍应用编程、性能优化和生产环境中的运维经验,可谓由浅入深,循序渐进,值得推荐!

—— 查礼 博士

中国大数据技术大会(原Hadoop in China)主席,中国计算机学会大数据专家委员会委员,中科院计算所副研究员

近几年,大数据和开源越来越受到各行各业的关注,而作为大数据中不可替代的重中之重,Hadoop及其周边生态,也逐渐从互联网公司向传统行业过渡。本书的几位作者都是在Hadoop与大数据领域深入工作多年的践行者,既有丰富的理论知识,又有多年工作的实战经验。本书着重介绍了HBase的工作原理和设计架构,同时在实际工作的应用场景上亦着墨很重,大数据的神秘不仅仅在于具体的技术细节,更多的是由于它是个新生事物,很多人并不很清楚大数据的技术架构应如何设计,应用场景如何,而我这几位好友结合自己在实际工作中的宝贵经验,通过撰写本书为广大爱好者解答了这一难题。本书是不可多得的理论与实践完美结合的技术书籍。

—— 向磊 phphiveadmin作者,汉云数衍创始人

大数据的概念已经逐渐深入人心,从互联网行业到传统行业,已经掀起一股“数据驱动商业价值”的热潮。大数据需要落地,需要开源技术来驱动新一轮的变革,而HBase作为大数据落地过程中的神兵利器,已经一次又一次证明了其巨大价值。本书不同于其他HBase的翻译版书籍,由来自国内互联网最前沿的实战派资深人士撰写而成,融合了自身的实战经验,更契合中国企业应用HBase技术的实情。本书由浅入深,结合理论阐述与案例剖析,如同一壶香茶,值得细细品咂。

—— 数盟社区 致力于为推崇“数据价值”的企业及个人打造最好的数据科学交流平台

深度学习:方法及应用

序言

译者序

深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向,受到了学术界和工业界的高度关注,被《麻省理工学院技术评论》(MIT Technology Review)评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展,对学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究院的邓力博士和俞栋博士是最早将深度学习技术付诸于语音识别工业级实践的专家,他们和深度学习专家多伦多大学Geoffrey Hinton教授合作,最早将深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别领域中,使相对识别错误率降低了20%以上。

作为多年的导师和好朋友,两位专家将这本书的中文翻译任务交付给我,我倍感荣幸。此次中译本是在忠于原著的基础上进行翻译的,既涉及深度学习的背景和基本概念,又涉及常用的模型与方法,同时包含深度学习在不同领域中的应用。本书共有12章,具体内容包括:引言、深度学习的历史、三类深度学习网络、深度自编码器、预训练的深度神经网络、深度堆叠网络及其变种、语音和音频处理中的应用、在语言模型和自然语言处理中的相关应用、信息检索领域中的应用、在目标识别和计算机视觉中的应用、多模态和多任务学习中的典型应用、结论。

本书的翻译除了受到原著作者的指导,也受到了张蓬副教授、陈小敏、吕航、丁闯、孙思宁、何长青、樊博、张弼弘、张彬彬、周祥增的帮助,在此表示感谢。同时感谢机械工业出版社的大力支持与推动。没有他们的帮助,本书的翻译是无法促成的。

由于深度学习技术是一个快速发展的方向,新的模型和应用层出不穷,加之本人学识有限以及中英文语言表达、术语翻译上的差异,书中难免存在错误,还请广大读者指正与原谅。建议读者在学习过程中和英文原著一起阅读,并参考本书引用的参考文献,以便提高学习和理解效果。

谢磊

原书序

“这本书对最前沿的深度学习方法及应用进行了全面的阐述,不仅包括自动语音识别(ASR),还包括计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索。在深度学习这一领域,这是第一本,也是最有价值的一本书,能使读者对这一领域进行广泛而深入的学习。深度学习对信息处理的很多方面(尤其对语音识别)都具有重大的影响,甚至对整个科技领域的影响也不容忽视。因此,对于有意了解这一领域的学者,这本书是绝对不容错过的。”

——Sadaoki Furui,芝加哥丰田技术研究院院长,日本东京工业大学教授

如前所述,深度学习指的是一类广泛的机器学习技术和架构,其特点是采用多层的非线性信息处理方法,这种方法在本质上是分层的。根据这些结构和技术不同的应用领域,如合成/生成或识别/分类,我们可以大致把这些结构分为三类:

(1)无监督或生成式学习的深度网络针对模式分析和合成任务,用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到的或可见数据的高阶相关性。各种文献中的无监督特征或表达学习指的就是这一类深度网络。当用于生成模式时,它也可以用来描述可见数据和其相关分类的联合概率分布,此时它具有可利用的类别标签,而且这些类别标签被看作是可见数据的一部分。在后一种情况中,利用贝叶斯准则可以把生成式学习网络转换为判别式学习网络。

(2)有监督学习的深度网络 直接提供用于模式分类目的的判别能力,它的特点是描述了可见数据条件下的类别后验分布。对于这种有监督的学习,目标类别标签总是以直接或间接形式给出,所以它们也被称作判别式深度网络。

(3)混合深度网络 目标是判别式模型,往往以生成式或无监督深度网络的结果作为重要辅助,可以通过更好地优化和正则化类别(2)中的深度网络来实现,也可以通过在对类别(1)中所述的深度生成式或无监督深度网络的参数进行估计时,使用判别式准则来实现。

Web安全之深度学习实战

在现今的互联网公司中,产品线绵延复杂,安全防御体系无时无刻不在应对新的挑战。哪怕是拥有丰富工作经验的安全从业者,在面对层出不穷的攻击手段和海量日志数据时也会望洋兴叹。机器学习、深度学习是这些问题天然契合的解决方案,在数据量以指数级不断增长的未来,甚至有可能是唯一的出路。当AI遇到安全时,如何快速进化,本书给出了实战方案。   本书是《Web安全之机器学习入门》之后又一作品。本书首先介绍如何打造自己的深度学习工具箱,包括TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。接着介绍卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。特别着重介绍在生产环境搭建深度学习平台需要使用的开源组件,包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。随后讲解了11个使用机器学习技术解决实际安全问题的案例,包括验证码识别、垃圾邮件识别、负面评论识别、骚扰短信识别、Linux后门检测、恶意操作行为检测、Webshell检测、智能扫描、DGA域名检测、恶意程序分类识别、反信用卡欺诈。本书针对每一个算法都给出了具体案例,理论结合实际,讲解清晰,文笔幽默,适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考,主要内容包括:

- 如何基于TensorFlow和TFLearn打造自己的深度学习工具箱。

- 如何基于Logstash、Kafka、Storm、Spark等打造深度学习的生产环境。

- 如何在MNIST数据集上实现验证码识别。

- 如何在安然数据集上实现垃圾邮件检测。

- 如何在IMDB数据集上实现负面评论识别。

- 如何在SMSSpamCollection数据集上实现骚扰短信识别。

- 如何在ADFA-LD数据集上实现Linux后门检测。

- 如何在SEA数据集上实现恶意操作行为检测。

- 如何在MIST数据集上实现恶意程序分类识别。

- 如何在Kaggle公开的数据集上实现信用卡欺诈检测。

- 如何在GitHub公开的数据集上实现Webshell检测,智能扫描和DGA域名检测。

算法交易:制胜策略与原理

本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者,还是机构投资者,都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略,更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心,因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识,使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外,书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例,这些示例可以在本书的网站上下载。总体而言,本书涉及的主要内容包括:

选择正确的自动执行平台及回测平台,以减少或消除算法交易策略中易犯的错误;

交易均值回归的投资组合的简单技能(线性、布林带、卡尔曼滤波)以及在这些测试和策略中使用什么数据形式(实际价格、对数价格、或是比例)更好;

交易股票、ETF、外汇及进行期货跨期套利、跨市套利等所用的均值回归策略;

股票及期货的动量的四大推动力,以及可以提取时间序列及横截面动量的策略;

基于高频交易、委托单动向、杠杆ETF、新闻事件和情绪的新型动量策略;

基于凯利公式的风险及资金管理,加入了作者个人风险管理的经验。

货币政治

货币及其价值是世界经济的核心,影响着国际贸易、投资、金融、移民及旅行,而汇率制度往往定义了国际经济秩序。弗里登评估了各个历史时期政治和货币之间的关系,分析了欧洲货币一体化的政治经济学以及拉丁美洲国家过去40年的货币政策,阐释了各种汇率政策的作用。融合了数据和案例的分析,阐明了政治与经济如何影响和决定汇率政策。

本书第一部分着眼于19世纪美国金本位的经验――这一时期的美国就像许多其他国家一样,经历了激烈的货币政治斗争。第二部分转向探索开放经济体对固定汇率(以及其他汇率政策)的最新经验――欧洲货币一体化进程最终导致了欧元的启用。第三部分把重点放在拉丁美洲的货币经验上,在开放程度以及政府实行的汇率政策多样性方面,各国之间都存在差异。

货币政治概括了一国政治经济学的许多特性,因为汇率政策制定者必须考虑清楚其决策对社会上几乎每个人的影响。

经济衰退的阴影迫使许多国家走向宽松之路,汇率政策正在逐步上升为“货币战争”,由此引发国与国之间的政治冲突。中国要想在这场汇率战中捍卫自己的利益,就需要深入了解汇率的相关理论知识,以制定出更符合自身发展的汇率政策。

时寒冰

经济趋势研究专家,著有《时寒冰说:未来二十年,经济大趋势》等书

这本著作是为那些希望了解欧元区起源、货币危机祸首以及经典金本位之重要性的读者而作。弗里登将生动的历史叙述分析与统计分析结合起来,表明了货币政治在不同的时空背景下仍惊人地相似。其他人难以将贯穿于全书案例中的共同点如此清晰地显现出来。

――圣地亚哥大学,J劳伦斯布罗兹

《货币政治》是一本在重要议题上有野心的著作。弗里登是最优秀的政治经济学家之一,也是这一领域最优秀的学者之一。

――加利福利亚大学洛杉矶分校,塞巴斯蒂安爱德华茨

弗里登构建了一个稳定的框架,解释了各个利益集团偏好强势货币或疲软货币、稳定汇率或灵活汇率的缘由。该著作将这一框架应用于19世纪美国的地方政治、当今欧元区的分裂、以及新兴市场的变迁,令人信服。

――哈佛大学,杰弗里弗兰克尔

不仅精彩地描绘了其以往研究的脉络,还提出了一种新的且极具说服力的解释:欧元是用于抵御竞争性贬值的重要保障。最重要的是,他令人信服地证明了汇率政策对于国内政治、国际关系和开放经济下宏观经济的核心作用。

――加利福利亚大学洛杉矶分校,罗纳德罗戈夫斯基

深度学习:方法及应用

序言

译者序

深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向,受到了学术界和工业界的高度关注,被《麻省理工学院技术评论》(MIT Technology Review)评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展,对学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究院的邓力博士和俞栋博士是最早将深度学习技术付诸于语音识别工业级实践的专家,他们和深度学习专家多伦多大学Geoffrey Hinton教授合作,最早将深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别领域中,使相对识别错误率降低了20%以上。

作为多年的导师和好朋友,两位专家将这本书的中文翻译任务交付给我,我倍感荣幸。此次中译本是在忠于原著的基础上进行翻译的,既涉及深度学习的背景和基本概念,又涉及常用的模型与方法,同时包含深度学习在不同领域中的应用。本书共有12章,具体内容包括:引言、深度学习的历史、三类深度学习网络、深度自编码器、预训练的深度神经网络、深度堆叠网络及其变种、语音和音频处理中的应用、在语言模型和自然语言处理中的相关应用、信息检索领域中的应用、在目标识别和计算机视觉中的应用、多模态和多任务学习中的典型应用、结论。

本书的翻译除了受到原著作者的指导,也受到了张蓬副教授、陈小敏、吕航、丁闯、孙思宁、何长青、樊博、张弼弘、张彬彬、周祥增的帮助,在此表示感谢。同时感谢机械工业出版社的大力支持与推动。没有他们的帮助,本书的翻译是无法促成的。

由于深度学习技术是一个快速发展的方向,新的模型和应用层出不穷,加之本人学识有限以及中英文语言表达、术语翻译上的差异,书中难免存在错误,还请广大读者指正与原谅。建议读者在学习过程中和英文原著一起阅读,并参考本书引用的参考文献,以便提高学习和理解效果。

谢磊

原书序

“这本书对最前沿的深度学习方法及应用进行了全面的阐述,不仅包括自动语音识别(ASR),还包括计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索。在深度学习这一领域,这是第一本,也是最有价值的一本书,能使读者对这一领域进行广泛而深入的学习。深度学习对信息处理的很多方面(尤其对语音识别)都具有重大的影响,甚至对整个科技领域的影响也不容忽视。因此,对于有意了解这一领域的学者,这本书是绝对不容错过的。”

——Sadaoki Furui,芝加哥丰田技术研究院院长,日本东京工业大学教授

如前所述,深度学习指的是一类广泛的机器学习技术和架构,其特点是采用多层的非线性信息处理方法,这种方法在本质上是分层的。根据这些结构和技术不同的应用领域,如合成/生成或识别/分类,我们可以大致把这些结构分为三类:

(1)无监督或生成式学习的深度网络针对模式分析和合成任务,用于在没有目标类标签信息的情况下捕捉观测到的或可见数据的高阶相关性。各种文献中的无监督特征或表达学习指的就是这一类深度网络。当用于生成模式时,它也可以用来描述可见数据和其相关分类的联合概率分布,此时它具有可利用的类别标签,而且这些类别标签被看作是可见数据的一部分。在后一种情况中,利用贝叶斯准则可以把生成式学习网络转换为判别式学习网络。

(2)有监督学习的深度网络 直接提供用于模式分类目的的判别能力,它的特点是描述了可见数据条件下的类别后验分布。对于这种有监督的学习,目标类别标签总是以直接或间接形式给出,所以它们也被称作判别式深度网络。

(3)混合深度网络 目标是判别式模型,往往以生成式或无监督深度网络的结果作为重要辅助,可以通过更好地优化和正则化类别(2)中的深度网络来实现,也可以通过在对类别(1)中所述的深度生成式或无监督深度网络的参数进行估计时,使用判别式准则来实现。

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