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项目进度保障措施与办法

在项目的开始,要保证风险承担者对于他们如何判断项目是否成功有统一的认识。经常,满足一个预定义的进度安排是唯一明显的成功因素,但是肯定还有其他的因素存在,比如:增加市场占有率,获得指定的销售量或销售额,取得特定用户满意程度,淘汰一个高维护需求的遗留系统,取得一个特定的事务处理量并保证正确性。

  • 2021-04-17
  • 阅读740
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Java_并发编程培训(阿里巴巴)

如何使用类库提供的基本并发构建块,用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则,如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类,如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量,如何识别可并行执行的任务,如何提高单线程子系统的响应性,如何确保并发程序执行预期任务,如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容,最后介绍了一些高级主题,如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。

  • 2021-04-17
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超连接:互联网、数字媒体和技术——社会生活(第2版)

本书主要关注技术“超连接”的特性,通过分析数字的、社交的和移动的媒体对个体造成的影响来重新审视媒介、人和社会之间的互动关系。作者审视以往有关该领域的研究论文和社会讨论,结合自己在传播学和心理学领域25年的研究心得,关注互联网中的身份认同、连接构成、社群组织等现象,以及这些特殊的传播现象对人的社会生活造成的影响。本书面向传播学、社会学、心理学等人文社科方向本科以上学历的人群,特别是对网络传播、新媒体研究等领域的学生和学者有较大的启发,还适用于技术专家、研究者和科技批评家。

  • 2021-04-16
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  • 205页
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智能机器如何思考

目前机器学习领域取得的快速进展,在一定程度上是由以下因素推动的: 数据爆炸,高性能计算机体系结构的复兴,云提供商竞相为开发人员和研究人员构建可扩展的人工智能平台,人们将实时智能嵌入移动设备、汽车、其他消费电子产品和日益普遍的连接到云端的计算设备的热潮。这种快速进步中包括一些惊世骇俗的成就,机器在许多狭窄的领域已经接近于或超过了人类的能力,例如在图像中标记物体、识别语音、玩策略游戏以及翻译语言, 但我们仍处于这些技术发展的初期,摆在我们面前的是长达几十年的创新和 发现之旅。

  • 2021-04-16
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  • 547页
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从大数据到智能制造

发展制造业是人们生活改善和社会进步的必经之路。中国的制造业有数千年的历史,也曾经引领过世界。经过三十多年的发展,中国已经成为名副其实的制造大国,采用了世界各国先进的装备,产品销往世界各地。但是,许多产品的质量和生产效率有待提升,劳动力成本优势已经不再,资源和环境制约了“粗放型”制造。制造的传承和 进步需要靠人的经验、知识和创新,转型更加迫在眉睫。从制造大国走向制造强国,是我们唯一可选的战略决策。德国目前正在推动的工业4.0和美国的信息物理系统技术(CPS),都提出了以互联网和大数据为手段,以知识为核心的智能制造。中国于2015年也发布了工业化与信息化相融合的“中国制造2025”,同样高度重视智能造。

  • 2021-04-16
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深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(最新第二版)

Java程序是如何运行的? Java虚拟机在其中扮演了怎样的角色? 如何让Java程序具有更高的并发性? 许多Java程序员都会有诸如此类的疑问。无奈,国内在很长一段时间里都没有一本从实际应用的角度讲解Java虚拟机的著作,本书的出版可谓胃填补了这个空白。它从Java程序员的角度出发,系统地将Java程序运行过程中涉及的各种知识整合到一起,并配以日常工作中可能会碰到的疑难案例,引领读者轻松踏上探索Java虚拟机的旅途,是对Java虚拟机感兴趣的广大读者的福音!

  • 2021-04-15
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Shiro教程

Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用,其不仅可以用在JavaSE 环境,也可以用在JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成:认证、授权、加密、会话管理、与Web 集成、缓存等。

  • 2021-04-09
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SpringBoot实战

Spring Boot为开发者带来了更好的开发体验,但写完代码只是万里长征路上的一小步,后续的运维工作才是让很多人真正感到无助的。Spring Boot在运维方面做了很多工作,部署、监控、度量,无一不在其涉猎范围之内,结合Spring Cloud后还可以轻松地实现服务发现、服务降级等功能。

  • 2021-04-09
  • 阅读1419
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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