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Java电子书：算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践 PDF 电子书 Java吧 java8.com7 j. p- t: Q. |3 x1 Y
! a% Q' u. A/ \. ~* I作者:詹盈出版社:电子工业出版社出版时间:2020年08月
' V3 ^4 n+ a: Q/ i8 p9 P0 C% y6 R3 z! m- m3 V
编号：166-Java吧资源免费-X0122【Java吧 java8.com】4 H1 h& H/ b/ _$ r: ~$ X& M
/ j' ]5 p& f; T' S# J) g
& [ p6 m$ p) h |4 ] o
3 `4 N& ]. G+ m/ X目录： s0 a5 s ?& i1 r) L! A
第1章 算法与数据中台概述 1 m8 _6 p- y6 C
1.1 中台的背景和意义 11 m4 U0 K/ g* f0 o1 _
1.2 算法与数据中台的功能价值 3
t, A: ]5 K" T; M9 c+ b1.3 算法与数据中台的技术体系 4
( g$ I5 p; s$ c$ A1.4 算法与数据中台的实践场景 6
0 u& _$ y& B8 x" H/ t3 a0 A X1.5 算法与数据中台的应用前景 7, V! L' n9 h1 r5 [7 w
1.6 本章总结 8: T) m c* c* p+ V
第2章 中台技术之基础设施 10
- O X* H; R" f8 S3 c2.1 研发效率系统 10
' O8 X( m, H1 X& r/ _9 C% Q2.1.1 代码组织和构建 11
6 H4 b( V5 H/ i: R; {: F. `2.1.2 代码审查和任务管理 13
8 o" y! a1 t* f" J/ F; b2.1.3 持续集成 15$ B$ k9 [( W: L5 a* O$ n8 {- y: W5 {
2.1.4 通用压测平台 17
& g# k8 S e$ d1 L( m; [1 ]: ^, l2.2 服务通信系统 19
! I! C. B, Y0 |+ q& b: V6 |2.2.1 跨进程通信框架 203 D' J8 C4 y; U" v1 y* [
2.2.2 服务注册与发现 21
5 N! z" s1 A% i2.2.3 服务治理 24. B* v @$ z8 g- s% g3 f
2.3 监控报警系统 25
* Z5 i. Z3 o" Q& O& A! L4 ^2.3.1 通用系统架构 253 q- ^6 V' |& B' m
2.3.2 指标计算模型 26- ?: m5 U/ c% d/ F( g
2.3.3 开源解决方案 27
) N+ Z7 G9 [0 z" J2 R2.4 链路跟踪系统 29
4 Z3 [6 i2 E1 ]( L- E. W/ v ]2.4.1 应用场景与设计目标 30
0 y! l3 Y+ R7 Z: V7 n! k2.4.2 系统架构 301 l4 J3 r: ~+ y0 ^
2.5 本章总结 32
2 X; w$ c2 O/ l* R1 L/ ^第3章 中台技术之在线算法系统 33
$ d* `: y5 {. g5 G' @4 V- U3.1 物料检索系统 34# v+ F# ~+ ]" {5 M# r: q$ g
3.1.1 倒排检索 35- _5 u9 O3 ^2 {, n# _5 `
3.1.2 倒排索引实例 37
& S) x, M2 u7 h* \5 w/ V+ t7 d# j3.1.3 相似检索 38
6 u& J. c' {1 d4 z( d8 f+ \0 k: W$ |3 \, b3.1.4 相似检索实例 40
( Z8 w3 [# p" }! l3.1.5 模型粗排 407 }6 ]& ?0 k# y; S, q" H1 O+ H
3.2 模型预估服务 41+ p4 s# K+ l5 C% f* s4 K, v) x
3.2.1 整体架构 42
' l* v/ `" F3 j- \ l$ _. y9 d3.2.2 多框架支持 43
$ j. M5 e& R+ m a9 [3.2.3 模型上线 44- y8 O- ?* z6 V5 o3 H9 Q
3.2.4 在线预估 45, f. G' T6 I6 l; H% D) Z
3.2.5 异构设备 460 v6 i1 U3 S) x$ a0 Y G
3.2.6 性能优化 47) h& L! T; v2 j* U
3.2.7 效果监控 49
& V+ J7 U$ e% T" P' y9 W3.3 策略机制引擎 50! T' `0 t- [# W, L
3.3.1 整体架构 50# F" o, j: m% f# E! o2 v
3.3.2 计算流解释器 51
& J0 a/ C7 P9 t1 ] p7 n" C, R$ n3.3.3 Lua 解释器 52% ]/ D h, m0 Y" v' E
3.4 集群管理平台 53
$ {9 @) Y7 _ C* d G3.4.1 多租户架构 53, N6 c, ^/ g/ d# N9 U
3.4.2 集群动态管理 545 Y. e( ]' o' y) m
3.4.3 集群性能监控 576 C- i s9 B3 ?8 q8 l2 w
3.4.4 配置动态分发 59
- K! P7 h8 j9 q2 T0 B3 g$ _3.5 效果评估系统 605 L# L8 w6 H. f n+ |/ _ F
3.5.1 背景介绍 61- g2 a- O S6 K
3.5.2 设计模式 61
& R- E7 o; [; |1 W5 D5 T3 n" }1 T3.5.3 系统架构 628 R8 a' u, y3 P$ Q ?
3.5.4 指标计算 64& u/ k9 X {. W. n
3.6 本章总结 652 ?) G N/ _4 T+ o
第4章 中台技术之机器学习平台 66
) _) a" C, {- |7 O# l9 m4.1 机器学习平台简介 66
0 }3 b: ]) h) b) [4.1.1 机器学习的研发流程 67
/ ?' F+ p- k' p3 t3 N6 L4.1.2 机器学习的研发挑战 699 C* {! i: k+ B4 U
4.1.3 机器学习的研发技术 69% v- D" G5 y- N u1 j6 q
4.2 传统机器学习算法 73+ E+ E& r+ V+ p! Y% Q8 E* N
4.2.1 线性算法 73
: h' @8 I+ c% P4.2.2 因子分解机算法 77; ]3 v: ?6 t/ H2 q, D3 V5 d+ r" B3 H
4.2.3 决策树算法 811 _" ~& F8 q3 }4 Q9 _6 g
4.3 深度学习算法 84
, y: C9 p8 `. V! F% k. e4.3.1 发展简史 853 c: l/ W" K4 o6 @. F& s
4.3.2 神经元模型 86
- W3 a: N( n, B( P4.3.3 神经网络模型 87
0 r$ i" Q1 t- F* L' W3 J4.3.4 神经网络的算法原理 88, Y. }- w/ M* k9 ?: U
4.4 模型框架基本原理 94
9 y0 w; a& k) L; W4.4.1 分布式计算架构 94
5 d- A1 i% l( d' `3 O/ V/ _0 `4.4.2 并行计算的同步机制 994 W+ U6 J3 e x5 L
4.4.3 梯度更新算法 1023 p$ @9 K0 ^& b% \+ L
4.5 层结构的模型框架 108! B, q2 w: `2 s3 _
4.5.1 Caffe 109 u2 E: S8 X* ~
4.5.2 DistBelief 1107 w4 D4 k/ P: `& F. G, v
4.5.3 WBLEngine 112! h7 a+ [! f. o* C/ B
4.5.4 小结 116
- m: l8 K: W: {( O* ^. S/ r6 w4.6 数据流结构的模型框架 116
6 A0 s7 P. Q' o4.6.1 TensorFlow 1165 ]% a5 d* A& R7 b' s" y* c& B8 V
4.6.2 PyTorch 122
/ Z! Q4 }) u8 c4 R4.6.3 小结 126$ Y) Y c A: P" d3 }" d2 g
4.7 复合结构的模型框架 126
8 S/ D3 {2 K" U8 i4.7.1 场景特点 126; l Y9 A# n; Q* R* A% Q7 \ [* d* l
4.7.2 设计思路 127
$ E' ^0 \3 G* O& W' K4.7.3 架构与实现 128
) q1 V- g$ M1 H9 T( D( K1 v4.7.4 性能优化 131
, w9 B+ j8 G) z6 b* j9 _4.7.5 小结 132
: U8 q$ J, I( L; _1 M4.8 机器学习平台简介 1324 }& B" N I* k! w: M
4.8.1 单业务线开发阶段 132
- b4 l% t- F% }! M2 K& o* s" m P3 v4.8.2 平台化建设阶段 133+ e% O2 ?7 i9 S7 I, z7 `
4.8.3 业界知名产品 134
- J& _1 g7 E P; V4.9 新浪微博 WBL 机器学习平台 135
* M: F( g: E7 V- m9 h4 V4.9.1 用户操作界面 136
" ^& t1 ?" D3 K/ ^4.9.2 管理中心 138
: l# {/ Q m; e- e0 J4.9.3 数据中心 140
. h, L% R" H1 ?+ X: x4.9.4 调度中心 141, o' M; [' r1 }5 V b
4.9.5 智能中心 144 T6 M, t# v, d' v3 ?! D- r
4.9.6 模型中心 145
& }* E9 a- i/ s+ v( V4.10 本章总结 147
: M3 N# Q, r5 j8 q C第5章 中台技术之分布式数据库 1486 v2 Z# L! |2 }2 Y& d
5.1 分布式数据库概述 1481 V, I4 u, z0 u4 j. [. c( B
5.1.1 SQL 数据库 148' i0 }' O" X4 `
5.1.2 NoSQL 数据库 149
+ c. ? c; {: j3 i3 Y6 v" H5.1.3 NewSQL 数据库 150, J# y) F! _8 e, I
5.2 分布式数据库技术 150# t% r% ^! l# `8 `. K W+ y/ i
5.2.1 ACID 理论 151' m5 ~. q( j3 x" g2 Z
5.2.2 CAP 理论 151* s* s( _5 b; ^; H- u3 N5 h
5.2.3 BASE 理论 1533 v% K/ X$ o; [7 ~# E: y
5.2.4 数据分片策略 154
$ l5 C a- R6 Y' O8 _5.2.5 数据复制策略 157
, h- c6 Z. C# g3 Z' x6 s5.2.6 Gossip 协议 158
. |0 L- Q7 F! Q. C. Z( _5.2.7 分布式一致性协议 160/ R6 l' k+ Z" Y M# W4 ?
5.2.8 分布式事务协议 1672 T V$ l: p) s7 m0 M4 F% {# H& [
5.3 分布式数据库产品 170
& k7 m0 z0 A/ E3 {5 D0 O( F5.3.1 Redis 170: {: E0 B( S @: U& ~7 V+ ]4 t
5.3.2 Google BigTable 170
2 |3 D% M" {2 f5 R5.3.3 Google Spanner 173
, ~4 \% H( `& {; t5.4 LaserDB 分布式数据库 1777 Z% l" u' e8 [, V
5.4.1 系统架构 1783 J0 n% K8 J# o& D/ A. U& u0 s
5.4.2 数据模型 179# W/ p/ c& W% s2 i- P" ^4 K
5.4.3 分片策略 180
_0 R5 j" t* e( w5.4.4 批量加载 1816 N' d5 M" |+ M' x$ Y
5.4.5 同步机制 182
/ }* ?7 M& i6 V( A2 |$ V8 B5.4.6 高可用架构 1843 N: B. n* ?5 ]! Y' Y3 z& {
5.4.7 高性能方案 1852 d% q$ T2 ^4 K, z. G3 Z
5.5 LaserDB 应用案例分析 188
7 F- }9 T3 O" c& d% ? u8 ]: t& ?5.5.1 数据缓存 188
+ {4 k9 l( V5 S5 s+ n5.5.2 特征服务 189, W) L6 g! Q# G/ a2 r6 u9 Y
5.5.3 向量存储 1900 x0 `5 d Y O4 M
5.5.4 样本拼接 190. I: X! H1 A, }, k* @
5.6 本章总结 191
3 r8 O2 W, ^0 K第6章 中台技术之大数据平台 192
e" l0 j& T- b7 x/ A6.1 大数据平台概述 192
- ~% N5 E! ?- k2 D6.1.1 大数据的特点 1925 w/ v; C' f8 C' x
6.1.2 大数据平台的技术栈 193
9 O* e, }: y5 e j# R) v/ j6.2 分布式协调系统 1940 y3 I% o4 L& Z/ @
6.2.1 Google Chubby 195
. }4 T3 @' C( g* \5 @/ I6.2.2 Apache ZooKeeper 1965 ~. I o- l6 m
6.2.3 Consul 197
1 I$ Q5 W1 m! u# N: }% _6.3 集群管理系统 199
8 d- C* i/ j+ D8 E( Q& ~0 o' p6.3.1 Google Borg 200
% U) Q$ I! O% q3 q, k5 E: m6.3.2 Kubernetes 202
8 Y" k: B& L% J' v* C6.3.3 Apache YARN 203* b% U# i" a/ C* H( J
6.4 分布式文件系统 205
/ \9 W2 V R8 x0 S: _ D8 ^$ a! H6.4.1 Google GFS 2057 q6 D0 R/ o3 T P4 _
6.4.2 Apache HDFS 207
' y" c1 A" K+ \# V6 I3 S$ W2 W6.4.3 Dropbox MagicPocket 209
: `4 z9 _1 ]2 `- u7 U3 R) c6.5 消息管道系统 210
! I* M( k9 y3 a5 C6 l1 U7 N* s+ o6.5.1 Google PubSub 211
: u! W. Q1 |/ Y1 |% x, M2 `4 g( Q6.5.2 Apache Kafka 213! b9 N" `* @" P& \
6.6 分布式计算系统 214# O6 S- G6 I2 c9 s$ g/ n
6.6.1 MapReduce 214
$ h+ H" U, g# a1 U; A6.6.2 Apache Spark 216- N$ \1 K; F2 P
6.6.3 Apache Flink 218
5 m. U7 @' p+ X1 A% q, I* [# B- ?6.6.4 Apache Beam 220
6 h8 M L) q, k6 y- z+ J0 {6.7 数据仓库与分布式查询系统 221
$ [4 }' t+ o z) r2 R6.7.1 Google BigQuery 222/ E3 b0 m8 f S0 ^, e! Z
6.7.2 Apache Hive 223
+ {7 c$ E1 [1 u M" F! A2 Q8 q6.7.3 Facebook Presto 224
; a7 K. I, e. l6 ]6.7.4 Facebook Scuba 226' _) I6 P$ }$ k
6.8 本章总结 227) E. [8 j) w% F) }
第7章 中台实践之推荐系统 228
# |& d. p5 }1 G \7.1 推荐系统的背景简介 228! d1 z; |/ b$ @% N3 M
7.1.1 场景概况 229
" O) `/ y# F( {6 B& x* h7.1.2 整体架构 230
3 q2 {) ], L/ r/ m3 a7.1.3 推荐思路 233/ H+ [7 A9 Q) a
7.2 推荐系统的算法模型 235
+ ?7 W8 I! y0 _6 y( z0 w2 s% a7.2.1 GBDT-LR 融合模型 235! h5 r# K7 R# Q/ v, |) d3 p
7.2.2 Wide ＆ Deep 模型 237- G1 e4 m* r" g. h3 [
7.2.3 DeepFM 模型 238
; w! U* N9 @3 \5 j& {( K/ [7.2.4 双塔模型 238
4 k" D6 z' s% p2 ?6 L* |! Z6 Q9 ]. Z7.2.5 多任务模型 239
, W3 a+ @( Q& ?1 z5 j7.2.6 算法的发展趋势 241
% U, S# S2 C1 L/ F7.3 推荐系统的效果度量 244
5 e& G9 U8 g4 B% n7.3.1 体验指标 244
% c A O, s5 q6 w5 b0 v' {7.3.2 算法指标 245; B+ \& n) x3 g
7.4 Facebook 信息流推荐简介 250) |8 w9 g5 H" n7 p
7.4.1 数据分发系统 251
N: l8 j7 @( @9 ?7.4.2 特征服务 2524 u. r, T) ?" {
7.4.3 索引系统 254. r7 `- y' n( {2 _6 U) H) G
7.4.4 预估与排序服务 255" Z! P' Q; v, w
7.4.5 实时样本拼接服务 256
" k1 R( q& N$ S4 R. O7.4.6 模型训练平台 257' e" H. N4 R$ g( ]$ M
7.5 本章总结 258
8 ] V% n* o& m( }- N7 h! {第8章 中台实践之数字广告 259 k+ f3 _- e) z6 M
8.1 数字广告的背景简介 259
& g! t, v8 H- V8.1.1 核心概念 2601 ], \3 O9 r) x2 R$ D5 ^% v' D
8.1.2 合约广告 261
I, r* h8 l3 D, ~! _8.1.3 竞价广告 262
* J; |7 p, |0 T2 V" R8.1.4 程序化交易广告 263
. u5 c5 Z' |5 r! K; h# g9 U/ T8.2 数字广告系统架构 264& S' i" T X0 z0 X! @2 T! d
8.2.1 业务平台 265
& a" k, Y; _9 v9 c8.2.2 算法与数据中台 265" ~- n, e2 w ?& }
8.3 数字广告系统中的数据管理 266
! f) x8 v+ ^5 l& [' A$ `( f8.3.1 站内数据 267$ }3 V$ W5 U. v
8.3.2 站外数据 267( v3 w& {0 K* U; D @+ \1 [8 m2 t' H
8.4 数字广告系统中的受众定向 268
S/ e3 t( N/ `/ w! I" _* J8.4.1 内容定向 268* }! Q2 x8 U# d% T7 _
8.4.2 用户标签定向 269* [7 Z3 I7 t$ K- T
8.4.3 定制化标签定向 2693 N* c; ?1 \0 d" e
8.4.4 社交关系定向 2709 j$ s$ d& p9 G' ^: m" k
8.4.5 智能定向 2701 U7 `8 H% m& Y! o! j
8.5 数字广告系统中的策略机制 270: V. B! t! |8 H
8.5.1 流量预测 271
$ t. P3 Z( y; m' z/ b6 N' J8.5.2 在线分配 2715 p# B0 x; r Q7 I$ T7 M
8.5.3 频次控制 2721 e! X4 o& [3 g. I* Y3 J
8.5.4 平滑投放 272
- O, ]5 ?1 @- |7 p3 _8.5.5 探索策略 2731 U8 ], ]4 V- r3 P- K. Q9 K1 c9 K
8.5.6 智能出价 274
: C" G1 O P5 Q5 H' l& |8.5.7 广告竞价 276
6 y, O! t8 ~' i( s3 S8.5.8 反作弊机制 277
8 x; e" e" Z- o2 o( t1 G8 L( q6 Q7 D8.6 本章总结 277
: _- l7 N- X3 h5 I第9章 中台实践之网约车平台 278
/ x- ^* ]( u1 f: l- D* k7 @4 D* X9.1 业务简介 279; K2 ~5 H6 y. k, c" @8 {9 B; }
9.1.1 业务背景 2791 N* s N! s, o0 E7 p
9.1.2 运作流程 281
' }6 N# U& M, l. b' t! \9.1.3 用户体验 281
* S; M2 ^" s4 O+ m6 m. b+ `& W( a9.2 技术架构 282! e+ h9 j; f0 H5 w; E0 {9 I
9.2.1 分层系统架构 282 R: {" t; r$ `) i
9.2.2 业务中台 283
( Q6 p6 ?/ b, ]6 s5 M% S% R9.2.3 算法与数据中台 285
/ [/ k7 l, K- h" C& x! u5 }# ?$ _9.3 打车定价场景 286
3 `; J6 z6 H$ d; t* W( z. G& w9.3.1 场景描述 286
7 t" Q/ T3 u Y( m1 n9.3.2 价格动态下浮策略 287
2 ` Q. O. Z3 |8 m5 d+ ?- X9.3.3 价格动态上浮策略 289$ w Y! V: h8 r0 i7 {
9.3.4 小结 290 java8.com. X. u4 K8 H/ o, E
9.4 打车排队场景 290
; }% q2 k7 n1 z4 q/ D2 Z9.4.1 场景描述 290
4 ]9 I. v% G4 M v. s9.4.2 排队时间预估策略 291
3 x2 b6 q- }* @) q( z) v9.4.3 小结 2925 d5 g- H) d& a9 A
9.5 打车安全场景 292
, ]! }9 P' A U: [9.5.1 场景描述 292
: Q- J( B7 T9 i9.5.2 安全策略 293
) M( B0 u9 M0 m% N+ d9.5.3 小结 294: }! m# ?$ M) A. t3 w8 D0 n
9.6 本章总结 294" b) ]: P: g( O' j8 O1 J
参考文献 295; E' r$ s7 u6 N6 z2 g- ?) p6 B# ]1 f
0 r1 w( Q4 y0 g1 {
4 Q1 k) D+ `4 b$ {& D+ J9 x3 Z5 p1 F% C4 c+ j8 y0 J) H. R. U, P' {5 j! V
9 `) Q0 e9 S" {
( ?: R" J, Q6 o4 M$ O
( |) n) q/ t! r3 `1 Q
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2024-01-09
