TA的每日心情 | 开心
9 小时前 |
|---|
签到天数: 324 天 [LV.8]以坛为家I
管理员
- 积分
- 10945
|
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.com
% }" n4 z( d3 x; M
8 m7 G( |' \. j! F5 s2 ^作者:詹盈出版社:电子工业出版社出版时间:2020年08月
1 I/ l! v; D- K9 s4 S* @
8 l @ j* L: L: [3 u- ^6 v编号：166-Java吧资源免费-X0122【Java吧 java8.com】
" ~& D' s0 T7 h( w6 e1 k
6 m$ ]) ^, y# L3 ?% ^# x( f1 o% o$ R- G( X& m, D* w
" n7 |& g! R6 ^9 d+ O! N) j, A目录：* L7 F2 Q* O! n/ _! G- \5 Z* B
第1章 算法与数据中台概述 1
# Z$ k f. K4 S( T( `1.1 中台的背景和意义 1: i: L5 |; l' p% ^7 o. l+ H, l
1.2 算法与数据中台的功能价值 3+ \- I# K# m* [6 t5 H* e3 I
1.3 算法与数据中台的技术体系 4
* L: t7 g# P1 i- G1.4 算法与数据中台的实践场景 6
- X5 S5 L3 P& {" q) a) o5 [8 J1.5 算法与数据中台的应用前景 7 Q2 r2 j6 K* y' T* v$ E$ n
1.6 本章总结 8- m# J. d9 ?$ X& A/ j6 ~1 a/ t
第2章 中台技术之基础设施 10) [+ n* O1 z D. p' c# m
2.1 研发效率系统 10
, C9 g! p# F! E- c2.1.1 代码组织和构建 11
6 @ u' [1 z% f' t: r( I2.1.2 代码审查和任务管理 13, ?5 m5 X4 @' n C8 N, Y
2.1.3 持续集成 15; o# A8 ^. w2 o. G6 e
2.1.4 通用压测平台 17
% Q! I' g! z* X& O2.2 服务通信系统 19! P6 B/ w" V. O# f
2.2.1 跨进程通信框架 204 @1 V+ Q8 K0 z- S1 J! J
2.2.2 服务注册与发现 211 E( a2 @/ v5 ^ d8 V ?5 g* w
2.2.3 服务治理 24
7 e( t' Z, b+ i0 Y2.3 监控报警系统 25" {! h. t! W* A0 i2 \1 J) K1 u
2.3.1 通用系统架构 255 d4 }. {8 I& O8 N
2.3.2 指标计算模型 268 i4 p' G; R" ?8 Z6 p8 o3 P
2.3.3 开源解决方案 27
1 r1 _! u% _' C1 ^+ g! q& _2.4 链路跟踪系统 29; D1 H: M1 F% j: N" `
2.4.1 应用场景与设计目标 30
% U% Q4 B- V* J2.4.2 系统架构 30
5 t" ^% U( {( D3 e4 |2.5 本章总结 32. V9 ~- }/ v& B
第3章 中台技术之在线算法系统 33* K; z4 E' p- \; \
3.1 物料检索系统 342 d7 w+ n+ K h* w4 Y* s- S. N+ X
3.1.1 倒排检索 355 C) ~ d0 P$ S$ Q
3.1.2 倒排索引实例 37, N8 d8 ^: }, z: l5 E: J, R) G
3.1.3 相似检索 38
# l9 p5 S, ]3 M. o1 _8 N3.1.4 相似检索实例 40
4 _! _, G C9 z3 ?& K& D3.1.5 模型粗排 40
$ w* U7 T2 R/ f* K' _$ f& Z# x3.2 模型预估服务 41
$ U" R; w9 h, ?1 E1 [3 Q3.2.1 整体架构 42
5 e: N K' |3 F7 p9 C6 r3.2.2 多框架支持 434 i4 n6 n. x& S( l- p+ D: M! \
3.2.3 模型上线 44
7 ^" `$ y" t; a; W. P3.2.4 在线预估 45, v' W/ ?0 q; w* q% w
3.2.5 异构设备 46) u. S+ W' G3 U- N- @' K
3.2.6 性能优化 47
7 w$ D3 V y: T1 Z c; w3.2.7 效果监控 49
+ i$ `3 W0 i& X* ~! V+ @3.3 策略机制引擎 509 |, }* Q- {) y, K- A; x8 V2 X
3.3.1 整体架构 50
1 @5 F$ ]( W' w: w6 O6 U7 w z+ k2 ?* k* s3.3.2 计算流解释器 51/ S. B: V% a6 B4 P% V% k
3.3.3 Lua 解释器 52
! G4 i4 H* j7 M/ {7 {! q3.4 集群管理平台 53- A3 k; z9 }- ]. [
3.4.1 多租户架构 53. g0 {. y6 `. v/ r
3.4.2 集群动态管理 544 a' y, V4 E. Z+ a0 h
3.4.3 集群性能监控 57
) M! b" t) h8 h! {6 g5 u3.4.4 配置动态分发 59
! d1 W$ G. c6 ~( [8 W* S0 B3.5 效果评估系统 60& l8 B- V, l7 [: c6 y
3.5.1 背景介绍 61; K2 P/ B( a. d4 }! |8 ]
3.5.2 设计模式 61
4 k O6 t. [$ f0 T* Y& T3.5.3 系统架构 62
2 }9 N9 q4 E) p. |1 l3.5.4 指标计算 64
! \ t: x' E7 o3.6 本章总结 650 r5 Z1 h/ ?3 X% @" n* ?
第4章 中台技术之机器学习平台 66
7 V; [0 E6 K% ^/ e' _+ W+ d7 e4 R3 z4.1 机器学习平台简介 66
7 W5 `. A, V, }8 u8 c7 r9 j4.1.1 机器学习的研发流程 67
+ F! I! A! O O. Y7 a" c% D( y, q4.1.2 机器学习的研发挑战 69& L( F! }$ u3 {4 Q
4.1.3 机器学习的研发技术 691 t5 b* ~. Q1 O! g8 y! f' @- r
4.2 传统机器学习算法 73" H' i/ F: d% q/ @& J- h( R7 n
4.2.1 线性算法 73
, t- q/ @) C6 f4.2.2 因子分解机算法 77
) o8 W3 y) A+ [( _$ s* U4.2.3 决策树算法 812 Y* V# J+ n6 u7 h
4.3 深度学习算法 84
4 H# Y: ]/ q1 ]1 V1 o4.3.1 发展简史 852 ~8 k: H8 P/ V9 p8 a% V7 [* T. Y
4.3.2 神经元模型 868 h" T0 b& B% r( d7 ]) G6 o
4.3.3 神经网络模型 87; ~# z6 q( s1 T% N0 h5 M
4.3.4 神经网络的算法原理 88
( ^, u+ Y# y6 y+ @4.4 模型框架基本原理 94
7 ]" C# W4 }( c4 z7 Z8 p. b4.4.1 分布式计算架构 94
5 v2 d: n; Y6 f: R* X/ ?0 Q* p4.4.2 并行计算的同步机制 99+ t- Y. c' Z% R( z: T
4.4.3 梯度更新算法 102
+ y( i/ p8 i& p1 n' g) w4.5 层结构的模型框架 108 k9 P6 \9 s+ g' e% F n3 K4 {3 o
4.5.1 Caffe 109- N: e! f! k# l4 Y
4.5.2 DistBelief 110/ A9 E! K$ g" a9 w4 E' d
4.5.3 WBLEngine 112
0 w* N9 l g/ F& f! L3 K4.5.4 小结 116$ v; C& Q5 n* ?- m" h) W
4.6 数据流结构的模型框架 1164 v6 }3 I1 ?7 F2 n3 P
4.6.1 TensorFlow 116" }, h0 q9 g2 Z+ R3 z5 X0 ]
4.6.2 PyTorch 122+ a9 ]) w; u) f. ~, [% F
4.6.3 小结 126
1 b) {+ P* K. J1 u( N4.7 复合结构的模型框架 1266 r5 {. i6 f. f
4.7.1 场景特点 1262 {$ g: E/ ]+ w
4.7.2 设计思路 127 O# U8 p# J: r ?. h$ O& \- h
4.7.3 架构与实现 1286 R* V6 g0 ], n9 K
4.7.4 性能优化 1315 q$ J+ u& x$ K' f+ X
4.7.5 小结 132
8 E. l1 W ], s% x4.8 机器学习平台简介 132
( S( r) b! T) Z. n8 U' i* C4.8.1 单业务线开发阶段 1321 o4 J+ h* z" f, Q1 t3 E
4.8.2 平台化建设阶段 1339 Q& A2 q2 w4 h u* Z# O! @
4.8.3 业界知名产品 1341 {, g; N8 z) u# b! ~4 U& |
4.9 新浪微博 WBL 机器学习平台 135
! U( u; j# Y' K4.9.1 用户操作界面 136
8 d" ~* u6 ?% ^7 G9 l! w4.9.2 管理中心 138
0 k' }" a. p% f- c( Z# ~1 ?2 Z+ J, B4.9.3 数据中心 140* e6 W- j `" f
4.9.4 调度中心 141
p/ g5 ?) p1 O* M% X" W4.9.5 智能中心 144
5 e$ \8 F+ D9 q9 t4.9.6 模型中心 1458 q6 K# I, i, @8 A/ K
4.10 本章总结 147
5 o5 h$ t% T; t2 B第5章 中台技术之分布式数据库 1486 \# Y" U% j* e1 a
5.1 分布式数据库概述 148
, U1 S2 `' p) I4 g5 O1 j5.1.1 SQL 数据库 148
9 T' t9 e! F$ G* g v5.1.2 NoSQL 数据库 149
4 K$ n9 m# J- `, n7 D! ~" z$ }7 W5.1.3 NewSQL 数据库 150) \0 B- n' e) y: C7 e/ ]& e
5.2 分布式数据库技术 150! m7 a9 Z3 c5 }: s0 P
5.2.1 ACID 理论 151
, N }# n' S$ N6 W+ G& B5.2.2 CAP 理论 1510 H1 ^6 C i# ^3 Z2 o% U$ @7 F
5.2.3 BASE 理论 1536 v0 R" A0 U! a# T' g& l4 M
5.2.4 数据分片策略 154$ P7 q1 k6 i- y
5.2.5 数据复制策略 157% o+ T3 ^* p) o2 V
5.2.6 Gossip 协议 1581 J) l0 c" O. R/ Z6 j
5.2.7 分布式一致性协议 160
2 D- ?3 u8 g' s) z5.2.8 分布式事务协议 167
7 H# S6 W9 a" X7 T5.3 分布式数据库产品 170+ i6 o( _! { Q
5.3.1 Redis 170
3 X8 k6 Y! o: G) u8 T5.3.2 Google BigTable 170' q$ w1 f% p% G) Q7 J
5.3.3 Google Spanner 173
3 Z3 w5 U: d/ J& W9 z& p9 |- ]5.4 LaserDB 分布式数据库 177$ S8 U. _' {' M3 a5 B
5.4.1 系统架构 1785 `2 z9 |6 K/ \! D9 b; \( E; ^
5.4.2 数据模型 179
- k9 W/ [; \+ n5.4.3 分片策略 180' b8 Y' ?, N; B/ H! A, S& D
5.4.4 批量加载 1818 Q$ N: X' i1 |0 d7 ^
5.4.5 同步机制 182: e* `! H) `& r; |$ f+ \
5.4.6 高可用架构 184$ C$ Q7 e9 _! V5 ?& `/ e/ v
5.4.7 高性能方案 185
, J2 J$ w3 R7 W+ k4 C3 ]: q5.5 LaserDB 应用案例分析 188
. V6 s( H+ ^2 x! R: h5.5.1 数据缓存 188
2 e P# y+ f g7 V# b5.5.2 特征服务 1892 `( {; k/ j& u% l r) M
5.5.3 向量存储 190
) m; g; Z) x% `5.5.4 样本拼接 190
/ V% O$ q4 i3 N( H2 L4 {5.6 本章总结 191
) I W' x f6 m1 {) C第6章 中台技术之大数据平台 192
4 [# V2 O2 I# K1 f R$ n. h6.1 大数据平台概述 192
; {1 {$ x% H; B( x: H0 Y R6.1.1 大数据的特点 192& R2 ^8 c$ J8 x/ ? ?. O! R8 p
6.1.2 大数据平台的技术栈 193
( v0 a8 i2 s* x2 ?# |1 X0 D. P6.2 分布式协调系统 1942 X& {0 ]; u, |8 w
6.2.1 Google Chubby 195- v' j& L9 h. o4 }: b
6.2.2 Apache ZooKeeper 196
6 `! `) _3 n! V) c6.2.3 Consul 1975 L: J" |+ ]# n9 @" M
6.3 集群管理系统 199
5 h7 O' y) {. H6.3.1 Google Borg 200
$ u! X4 W8 n6 A7 Q4 V6.3.2 Kubernetes 202
/ s( Y$ V. k) ^- f8 g6.3.3 Apache YARN 203
- x5 i5 f: Y0 P0 S* R" M, n2 X ^6.4 分布式文件系统 205
- W& P, o3 x v6.4.1 Google GFS 2050 k% H' U& Q0 f
6.4.2 Apache HDFS 207
( W8 {' s, Z. C K6.4.3 Dropbox MagicPocket 209, u/ t6 }6 ^& {. u: T% K
6.5 消息管道系统 210
. }3 o Y, u8 u8 G6.5.1 Google PubSub 211
3 N. C* e+ J# t8 [6.5.2 Apache Kafka 213: E- O' y! J# v: Q ?, Z3 z
6.6 分布式计算系统 2142 ~& @: J( j* i- E) j" `4 g+ W2 X
6.6.1 MapReduce 214 k Y5 |# C! S0 H% E
6.6.2 Apache Spark 216
, H$ n8 }0 t% Z0 D' J: M# K6.6.3 Apache Flink 2182 N" y4 K" S U, {
6.6.4 Apache Beam 2208 L. _8 P( N2 v' o+ s. K* k
6.7 数据仓库与分布式查询系统 2217 s& |; U8 `# y1 @- K# p A% N! G
6.7.1 Google BigQuery 222
( q7 k( T3 e0 N+ X& `6.7.2 Apache Hive 223
9 B! G6 q1 g2 C6.7.3 Facebook Presto 224
# h4 }' `( K+ ?6.7.4 Facebook Scuba 226
# l. W" ]4 O$ ~2 h, z( V s! @; u6.8 本章总结 227( P6 N H- A) l0 X
第7章 中台实践之推荐系统 228
5 `. M, P- E! J7.1 推荐系统的背景简介 228
. x% J L" M! a8 Z [7.1.1 场景概况 229
/ @9 c( V9 Y% {4 q2 Q* m2 e( m8 u7.1.2 整体架构 230. y B$ T, m0 ^6 y& @1 C( B8 V6 S
7.1.3 推荐思路 2333 e$ D- z" ` V1 [1 s$ @ J/ Q
7.2 推荐系统的算法模型 2355 P0 j1 U4 \ W: m. H% H- s
7.2.1 GBDT-LR 融合模型 235 {- }6 e0 m9 A
7.2.2 Wide ＆ Deep 模型 237
3 c0 M9 C$ [* L/ A7.2.3 DeepFM 模型 238- U; H0 N# H9 a; L9 ]: k
7.2.4 双塔模型 238
* v/ t, E2 a4 _/ e/ m2 [' f7.2.5 多任务模型 2399 @3 X; A7 k2 h, i; y
7.2.6 算法的发展趋势 241
% A( W' ~" W0 ~7.3 推荐系统的效果度量 2442 Z: p- b* i* w. W* @. J2 q1 ^
7.3.1 体验指标 244; y. D# {, K* g: n% v- R4 u8 [/ t
7.3.2 算法指标 2458 a( h0 {0 H9 ~# J7 k+ i
7.4 Facebook 信息流推荐简介 250
7 O7 d# r$ Q6 Q: q% D2 A0 [7.4.1 数据分发系统 251
, X4 q( b5 K+ o P+ d3 T7.4.2 特征服务 252" M e0 ?9 b" H" H
7.4.3 索引系统 254
5 M4 s) I; F. G$ N# @. W7.4.4 预估与排序服务 255& l G* g M3 N4 z
7.4.5 实时样本拼接服务 256
2 s* V. A9 G' _8 ~5 |6 q7.4.6 模型训练平台 257
* X9 P& @/ H% g% [) D8 y" [7.5 本章总结 258
# d) u, r: e& x8 {2 ?( _第8章 中台实践之数字广告 259
1 P: c; s- X% N: G# b7 m& q% r! Z8.1 数字广告的背景简介 2598 a v' ^! J: z3 @, e ]
8.1.1 核心概念 260
; I, w' E7 c+ w- G0 ]6 J1 |8.1.2 合约广告 261 q) M' O" M, X% F
8.1.3 竞价广告 262
0 }+ |7 J) S5 m, F8.1.4 程序化交易广告 263
5 [! ?1 w- t' h7 h `8.2 数字广告系统架构 264
+ @2 W4 f$ J: r; b3 f1 Z' Z! ]& n8.2.1 业务平台 265
& U W2 D7 P1 A( d" @8.2.2 算法与数据中台 265
$ f* Q8 e6 }5 R: m. p8.3 数字广告系统中的数据管理 266
, w7 Z" d3 D: u5 ?7 J) O, B/ ?8.3.1 站内数据 267- j6 J, j0 s- I$ g: R1 c
8.3.2 站外数据 267& ^1 X/ Z$ p- ]; ]- }% x- j
8.4 数字广告系统中的受众定向 268' J0 c6 W' Q" R1 m! A/ X$ L
8.4.1 内容定向 268. u$ ^$ L7 _& q. [4 |, E2 }
8.4.2 用户标签定向 269
; [2 `- {4 x8 v1 T1 S. ]( e0 @. l, v8.4.3 定制化标签定向 269: |+ J* h& f$ |' W0 m8 \7 e" R
8.4.4 社交关系定向 270
% [ U/ Q8 C$ s( v; O8.4.5 智能定向 270
* J# `' y' o& I8.5 数字广告系统中的策略机制 270
1 H |- c5 Z% p& {% [2 U8.5.1 流量预测 271
1 ^/ I/ X( s8 X* c8 W; y3 y8.5.2 在线分配 271
3 Q7 ?5 u% ?( `6 C8 K8.5.3 频次控制 272 o6 d% x' `% H3 }: g
8.5.4 平滑投放 272
" y' g( S9 G* y8 `' D8.5.5 探索策略 273, _5 [9 b* Q2 e* D- d2 V3 _7 A
8.5.6 智能出价 274
s' ^/ \, G6 H9 K0 R8.5.7 广告竞价 276
1 j1 D9 k. u* u& H% k- @8.5.8 反作弊机制 277" N' g: ^3 x# q1 x
8.6 本章总结 277) W# C! {( J# x* y
第9章 中台实践之网约车平台 2783 _5 q9 e9 k/ w5 M/ D u S
9.1 业务简介 279
2 `" P5 `5 |& z9.1.1 业务背景 279
8 r, g9 n9 A2 Y) p5 U9.1.2 运作流程 281
2 T7 s: c+ s2 `: y9.1.3 用户体验 281
( D- z5 a2 X4 d$ V8 f% J4 y& R, n- |2 J9.2 技术架构 282
/ b& J5 Z5 ^) B. f: \0 p9.2.1 分层系统架构 282: m* p V" }7 H, {4 i7 p
9.2.2 业务中台 283) j# c6 B7 k% W5 N1 M
9.2.3 算法与数据中台 285( |1 y O$ n/ w7 v! O" Z( e8 Z' S
9.3 打车定价场景 286+ `, A5 n% |) J2 e
9.3.1 场景描述 2862 ?9 H' R3 W" M6 a
9.3.2 价格动态下浮策略 287% t% \% A% Q% v$ ` V+ ]
9.3.3 价格动态上浮策略 289" M6 T$ m; v" H# Q6 M: q# e3 e- P
9.3.4 小结 290 java8.com7 H! K! B3 D/ c7 L, h4 c
9.4 打车排队场景 290
' O* [6 C* N: _" D9.4.1 场景描述 290
7 p% h6 m3 U: _. d/ D, d. `9.4.2 排队时间预估策略 291
2 K! f$ i$ ^1 R# p9.4.3 小结 292
) p) }8 d% o) f" z) C9.5 打车安全场景 292
, b8 P7 k4 `7 ]$ b7 `4 L9.5.1 场景描述 2923 F% u/ j; o( m% Z2 @1 p7 ?8 P
9.5.2 安全策略 2932 C" P, |& s( Y1 e
9.5.3 小结 294+ o: s B* }3 X$ g: Y0 I& n ?6 e5 g
9.6 本章总结 2940 g, j" r5 ]+ u5 _' B A2 Q: m
参考文献 295
+ E4 H8 ^& i6 A; [# j, w1 r8 ^: J
8 I2 g- I7 ~! g3 E1 m3 j
# I1 g. `! l5 Y j2 H3 z% q- B( w( ~7 h
6 a( w8 s7 E; b8 G3 T9 Q3 J7 r- x6 b" I
4 _5 I. i2 P) L& y3 r S
0 w7 C( _ l% b1 E2 W+ y. j |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
x
|
电子书
1922 人阅读
|
21 人回复
|
2024-01-09
