阿里巴巴技术丛书籍4册 大数据之路+逆流而上+技术之瞳+机器学习在线-解析阿里云机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿里巴巴数据技术及产品部 著

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店铺： 湖南弘道图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314384

商品编码：26003784401

包装：平装

开本：128开

出版时间：2017-06-30

用纸：胶版纸

套装数量：4

正文语种：简体中文

大数据之路:阿里巴巴大数据实践    79.0元

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年7月1日)

平装: 322页

语种： 简体中文

开本: 16

条形码: 9787121314384

商品尺寸: 23 x 16.6 x 1.6 cm

商品重量: 599 g

在阿里巴巴集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由阿里巴巴数据技术及产品部组织并完成写作，是阿里巴巴分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

逆流而上:阿里巴巴技术成长之路    59.0元

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年11月1日)

丛书名: 阿里巴巴集团技术丛书

平装: 220页

语种： 简体中文

开本: 16

条形码: 9787121327681

商品尺寸: 23.1 x 16.8 x 1.3 cm

商品重量: 390 g

本书是阿里巴巴集团荣耀背后的技术血泪史。全书通过分享业务运行过程中各个领域发生的典型“踩坑”案例，帮助大家快速提升自我及团队协作，学习到宝贵的处理经验及实践方案，为互联网生产系统的稳定共同努力。从基础架构、中间件、数据库、云计算、大数据等技术领域中不断积累经验，颠覆技术瓶颈，不断创新以适应不断增长的需求。 本书主要面向互联网技术从业人员和在校师生，使读者能够通过此书基本了解阿里在各技术领域的能力，学习在如此规模下可能出现的问题以及解决方案的探讨和沉淀分享。

技术之瞳:阿里巴巴技术笔试心得    69.0元

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2016年11月1日)

丛书名: 阿里巴巴集团技术丛书

平装: 246页

语种： 简体中文

开本: 16

条形码: 9787121299339

商品尺寸: 22.6 x 18.4 x 1.2 cm

商品重量: 458 g

《技术之瞳——阿里巴巴技术笔试心得》由阿里巴巴集团校园招聘笔试项目组所著，收集了阿里历年校招中的精华笔试题，涉 及多个领域。《技术之瞳——阿里巴巴技术笔试心得》中内容大量结合了阿里巴巴的实际工作场景，以例题、解析、习题的形式，引 导读者深入理解技术上的关键点、紧要处，夯实基础，启发思考。《技术之瞳——阿里巴巴技术笔试心得》内容不仅专业、有趣，更 是将理论知识与实践应用结合起来，以场景化的问答娓娓道来！

《技术之瞳——阿里巴巴技术笔试心得》是每一位有志于投身互联网行业的技术人员入行的必备参考。

机器学习在线:解析阿里云机器学习平台    79.0元

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年8月1日)

丛书名: 阿里巴巴集团技术丛书

平装: 255页

语种： 简体中文

开本: 16

条形码: 9787121318696

商品尺寸: 22.6 x 18.3 x 1.3 cm

商品重量: 399 g

以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。

《大数据之路：探索海量数据背后的逻辑与应用》 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和商业发展的核心动力。然而，海量数据的堆积并非天然的财富，其价值的挖掘与提炼，需要一套全新的理论体系和技术支撑。《大数据之路》正是这样一本深入浅出的指南，它将带领读者踏上一段探索数据世界奥秘的旅程。 本书的核心在于系统性地阐述大数据时代的底层逻辑。从数据的产生、采集、存储，到数据的处理、分析、可视化，再到最终的应用与价值实现，每一个环节都进行了详尽的解读。作者并非仅仅罗列技术名词，而是着力于剖析每项技术背后的原理，以及它们如何协同工作，共同构建起庞大的数据处理体系。 对于大数据技术的入门者而言，本书将是他们认识大数据生态的绝佳起点。它会从宏观层面介绍大数据的重要性、挑战与机遇，帮助读者建立起对整个领域的整体认知。接着，本书将逐步深入，介绍当前主流的大数据技术栈，例如Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce、Yarn，以及Spark、Hive、HBase等组件。书中不仅会讲解这些组件的功能和应用场景，还会通过生动的案例，展示它们在实际业务中的部署与优化。 更重要的是，《大数据之路》注重数据的生命周期管理。它会详细阐述数据治理的重要性，包括数据质量、数据安全、数据隐私等关键问题。读者将了解到如何建立有效的数据治理框架，确保数据的准确性、一致性和合规性，从而为后续的数据分析和决策奠定坚实的基础。 在数据分析方面，本书将涵盖从基础的统计学方法到高级的机器学习算法。它会介绍常用的数据挖掘技术，如分类、聚回、聚类、关联规则挖掘等，并讲解如何利用这些技术从海量数据中发现有价值的模式和洞察。对于机器学习部分，本书将重点关注其在大数据场景下的应用，例如如何处理高维度、高稀疏的数据，如何进行特征工程，以及如何选择和调优适合大数据模型的算法。 本书的另一大亮点在于其丰富的实战案例。作者从真实的互联网、金融、零售等行业案例中汲取灵感，生动地展示了大数据技术如何解决实际的业务问题。这些案例涵盖了用户行为分析、精准营销、风险控制、产品推荐、供应链优化等多个领域，能够帮助读者理解理论知识如何转化为实际的商业价值。通过对这些案例的剖析，读者不仅能学习到技术的使用方法，更能领悟到数据驱动的思维方式。 此外，《大数据之路》还探讨了大数据发展的前沿趋势，如实时数据处理、流计算、图计算、数据湖、数据中台等概念。它会展望大数据技术的未来发展方向，以及这些新技术将如何改变我们的生活和工作。 本书的语言风格严谨而不失易懂，既有对深层技术原理的深入剖析，又有对实际应用场景的生动描绘。无论是对大数据技术充满好奇的初学者，还是希望深化理解的资深从业者，都能从中获得宝贵的知识和启发。阅读《大数据之路》，就是为自己在大数据时代的核心竞争力注入强劲动力。 --- 《逆流而上：技术人生的深度思考与实践》 技术的世界瞬息万变，个人的职业生涯亦如逆流而上的河流，唯有不断精进，方能抵挡前行的阻力，奔向更广阔的海洋。《逆流而上》并非一本单纯的技术手册，而是一本献给所有在技术道路上探索、奋斗的工程师们的思想指南和实践宝典。它聚焦于技术人的成长路径，深度剖析了在快速变化的行业环境中，如何保持学习的热情，如何提升核心竞争力，如何在职业生涯中做出明智的选择。 本书的作者以其丰富的技术背景和多年的行业经验，为读者呈现了一系列关于技术人生的深度思考。他/她认为，真正的技术成长并非一蹴而就，而是一个持续迭代、不断突破自我的过程。因此，本书将从多个维度，系统地探讨技术人如何“逆流而上”。 首先，在“学习”这一核心命题上，《逆流而上》给出了极具指导意义的建议。它强调，技术学习不应仅仅停留在掌握API或工具的使用层面，而应深入理解其背后的原理和设计哲学。书中会引导读者建立起有效的学习方法论，例如如何从海量的技术信息中筛选出真正有价值的内容，如何进行深度阅读与实践，如何培养触类旁通的能力。本书还会分享如何在新兴技术浪潮中保持敏锐的嗅觉，并快速掌握相关知识，从而避免被技术淘汰。 其次，本书深入探讨了“能力”的构建与提升。作者指出，一个优秀的技术人，不仅需要扎实的理论基础和熟练的技术操作，更需要具备解决复杂问题的能力、系统设计的能力、以及跨团队协作的能力。书中将通过大量真实的工作场景，解析如何有效地分析问题、拆解问题，并提出创新的解决方案。它还会强调工程实践的重要性，例如如何写出高质量的代码，如何进行有效的代码评审，如何构建稳定可靠的系统。此外，本书还关注软技能的培养，包括沟通能力、表达能力、以及领导力，这些能力对于技术人在团队中发挥更大的作用至关重要。 在“职业发展”层面，《逆流而上》提供了宝贵的职业规划建议。它会帮助读者思考，如何在技术生涯的早期打下坚实基础，如何在职业中期做出关键的转型选择（例如从纯技术转向管理，或深耕某一技术领域），以及如何在职业后期实现价值的最大化。本书会探讨不同职业路径的优劣势，并提供如何应对职业瓶颈、如何实现职业转型、以及如何保持职业热情的方法。作者鼓励技术人勇敢拥抱变化，在挑战中寻找机遇，并在每一次选择中做出最符合自身发展方向的决定。 《逆流而上》的一个显著特点是，它不仅仅停留在理论层面，而是融入了大量作者的个人感悟与实践经验。书中不乏一些关于技术人生的“反思”与“感悟”，例如如何平衡工作与生活，如何处理技术带来的焦虑，如何保持积极的心态面对困难。这些真挚的分享，让本书充满了温度，更容易引起读者的共鸣。 本书还会探讨“技术情怀”与“创新精神”的重要性。作者认为，真正伟大的技术成就，往往源于对技术的热爱和对创新的不懈追求。它会鼓励读者保持好奇心，敢于尝试新的事物，勇于挑战权威，并在解决实际问题的过程中，不断激发自己的创造力。 总而言之，《逆流而上》是一本能够陪伴技术人一同成长的书籍。它不是简单地传授技巧，而是引导读者进行深度思考，帮助他们理解技术人生的本质，并在充满挑战的技术洪流中，找到属于自己的前进方向，最终实现职业生涯的持续突破与价值实现。 --- 《技术之瞳：洞察系统设计与架构的智慧》 在纷繁复杂的技术世界里，理解一个系统的“筋骨”与“脉络”，是每一位工程师进阶的必经之路。《技术之瞳》正是这样一本旨在点亮读者“技术之眼”的书籍，它将带领我们深入探索软件系统设计的核心原理与架构智慧。本书并非罗列各种时下流行的框架或工具，而是着力于培养读者一种“洞察力”，去理解一个系统为何如此设计，其背后的权衡是什么，以及如何构建出健壮、可扩展、可维护的系统。 本书的核心在于其“设计思维”的引导。作者认为，优秀的技术设计并非凭空而来，而是基于对问题的深刻理解、对约束条件的审慎考量，以及对各种技术方案优劣势的权衡。因此，《技术之瞳》将从系统设计的哲学层面入手，为读者建立起一套严谨的设计方法论。 书中将详细阐述“关注点分离”（Separation of Concerns）这一基石性原则，并展示如何将其应用于模块化设计、分层设计等各个方面。读者将学习到如何将复杂的系统拆解为更小、更易于管理和理解的组件，以及如何定义清晰的接口，确保组件之间的松耦合。 “一致性”（Consistency）和“模块化”（Modularity）是本书强调的另外两大设计原则。作者会通过大量实例，说明保持系统内部设计风格的一致性，以及采用高度模块化的设计，如何极大地降低系统的复杂性，提升其可维护性和可重用性。 本书还将深入探讨“可扩展性”（Scalability）和“可靠性”（Reliability）的设计。在海量数据和高并发访问的现代互联网场景下，系统的扩展性和可靠性变得尤为重要。作者会介绍各种应对策略，例如水平扩展、垂直扩展、负载均衡、容错机制、数据冗余等，并分析它们在不同场景下的适用性与局限性。 “状态管理”（State Management）是许多复杂系统中绕不开的话题，《技术之瞳》将对此进行详尽的剖析。它会介绍如何有效地管理系统中的状态，如何避免数据不一致，以及如何处理分布式系统中的状态同步问题。 对于“数据存储”（Data Storage）的设计，本书将提供多维度的分析。它会讲解关系型数据库、NoSQL数据库、内存数据库等的选择依据，以及如何在不同的数据访问模式下设计最优化的存储方案。书中还会触及缓存策略、索引优化、数据分片等关键技术。 此外，《技术之瞳》还会带领读者审视“API设计”（API Design）的重要性。一个良好的API不仅能够提升开发者体验，更能有效地规范系统间的交互，降低集成难度。作者会分享设计RESTful API、GraphQL API等的设计原则与最佳实践。 本书并非仅仅关注“做什么”，更重要的是“为什么”。作者会引导读者思考“权衡”（Trade-offs），理解在技术设计中，几乎不存在完美的解决方案，每一个选择都可能带来收益，但也伴随着代价。通过案例分析，读者将学会如何在性能、成本、开发效率、可维护性之间找到最佳的平衡点。 《技术之瞳》的语言风格严谨而富有启发性。它避免了冗余的技术术语堆砌，而是用清晰的逻辑和生动的比喻，将深奥的系统设计思想传达给读者。本书适合有一定编程基础，希望提升系统设计能力，或者对软件架构感兴趣的开发者、架构师。阅读本书，就是开启一扇理解复杂系统设计本质的窗户，让你能以更“有技术之眼”的视角，审视和构建出色的软件系统。 --- 《机器学习在线：解析阿里云机器学习的实践与原理》 在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习已成为驱动众多技术创新和商业变革的核心引擎。然而，对于许多希望拥抱这一强大技术的开发者和从业者而言，如何从海量信息中提炼出核心知识，如何将其应用于实际场景，仍然是一个巨大的挑战。《机器学习在线》正是这样一本致力于连接理论与实践的桥桥梁，它以阿里云强大的机器学习平台为载体，深入浅出地解析机器学习的核心概念、关键算法以及在实际业务中的落地应用。 本书的核心在于其“实践导向”与“原理剖析”的深度融合。作者并非简单地介绍阿里云机器学习平台的使用方法，而是将平台的功能与背后的机器学习原理紧密结合。读者将不仅仅学会如何“点”，更能理解“为什么”。 在机器学习基础概念方面，本书将从最基础的监督学习、无监督学习、强化学习三大范畴出发，系统地介绍常用的算法。对于监督学习，它会深入讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等算法的原理、优缺点及适用场景。在无监督学习部分，本书将重点介绍K-Means聚类、DBSCAN聚类、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维与聚类技术。同时，它也会触及一些更高级的算法，如深度学习中的神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并解释它们在大数据和复杂模式识别中的强大能力。 阿里云机器学习平台在本书中扮演着重要的角色。作者会详细介绍平台提供的丰富算法库、数据预处理工具、模型训练与调优功能、以及模型部署与推理服务。通过生动的操作演示和案例分析，读者将能够亲身感受到如何利用云端强大的计算资源，高效地完成机器学习项目的各个阶段，从数据准备、特征工程，到模型选择、参数调优，再到最终的模型评估与上线。 本书的另一大亮点在于其“项目实战”的引入。作者会精选多个来自不同行业的真实业务场景，例如： 图像识别与分析： 如何利用CNN构建模型，实现对商品图片、场景图片的识别与分类。 文本情感分析与内容推荐： 如何运用NLP技术，分析用户评论的情感倾向，或为用户提供个性化的内容推荐。 用户行为预测与流失预警： 如何通过分析用户行为数据，预测用户流失风险，并采取相应的干预措施。 风控与欺诈检测： 如何利用机器学习模型，识别异常交易，防范金融风险。 智能制造与缺陷检测： 如何在工业生产中应用机器视觉，检测产品缺陷，提升生产效率。 在这些实战项目中，本书将引导读者完成从问题定义、数据采集与清洗，到特征工程、模型选择与训练，再到模型评估、参数优化、以及最终模型部署的完整流程。读者将有机会在模拟的云端环境中，亲手实践所学的机器学习技术，并将理论知识转化为解决实际问题的能力。 此外，《机器学习在线》还将触及一些更高级的主题，例如模型的可解释性（Explainable AI），如何理解模型的决策过程；模型部署与在线推理的挑战与最佳实践；以及如何构建持续集成/持续部署（CI/CD）的机器学习流水线。 本书的语言风格清晰、逻辑性强，既有对算法原理的严谨阐述，又有对平台功能的实用指导。它适合有一定编程基础，希望系统学习机器学习，或者希望了解如何利用云计算平台进行机器学习实践的开发者、数据科学家、算法工程师以及对人工智能感兴趣的读者。通过阅读《机器学习在线》，你将能够更自信地驾驭机器学习的力量，在人工智能时代抓住机遇，实现技术的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习在线-解析阿里云机器学习》这本书，简直是一场及时雨！在我对机器学习的概念云里雾里，对各种算法望而却步的时候，它就像一位耐心细致的向导，把我领进了机器学习的殿堂。这本书最大的亮点在于它的“在线”和“解析”两个关键词。它不是那种只讲理论、不落地实践的书，而是紧密结合了阿里云的实际机器学习平台和应用场景。作者深入浅出地讲解了机器学习的基本原理，从监督学习、无监督学习到强化学习，并且用通俗易懂的语言解释了那些听起来很吓人的算法。更重要的是，书中通过大量阿里云的实际案例，展示了如何在真实世界中应用机器学习来解决各种问题，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。而且，它还非常贴心地讲解了阿里云机器学习平台的使用方法和最佳实践，让我在学习理论的同时，也能立刻上手去尝试和实践。读完这本书，我感觉自己对机器学习的理解不再是空中楼阁，而是有了坚实的实践基础，也对如何在云端利用机器学习服务充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是关于“如何在不确定性中前行”的一种深刻体悟。在读《技术之瞳》的时候，我常常会因为过于关注某个技术的底层细节而陷入“只见树木不见森林”的窘境，感觉自己一直在挖坑，却不知道坑的尽头在哪里。《逆流而上》则让我看到了大方向，知道了创新的重要性，但有时候也会觉得，在快速迭代和变化的行业中，如何保持方向的准确性，如何避免盲目冒险，仍然是一个巨大的挑战。《大数据之路》则让我看到了技术的强大力量，但有时候也会因为技术的复杂性而感到无所适从。而这套书，虽然名字各不相同，但却在某种程度上形成了一个有机的整体。它们各自聚焦于不同的领域——从宏观的战略到微观的技术细节，从理论的解析到实践的经验——但共同传递了一种精神：那就是在技术的世界里，永远不要停止学习和探索的脚步。它们让我意识到，真正的技术实力，是建立在扎实的理论基础、敏锐的行业洞察、以及不断挑战自我的勇气之上的。这套书，更像是一次精神上的洗礼，让我对未来在技术道路上的发展，有了更清晰的认识和更坚定的信念。

评分☆☆☆☆☆

《技术之瞳》这本书，让我真切地感受到了“细节决定成败”这句话的分量，尤其是在技术的世界里。这本书就像一位经验丰富的老技师，用他锐利的“技术之瞳”，为我们一一剖析了各种复杂的技术系统背后的设计哲学、实现原理和潜在的优化空间。它涵盖了从底层架构到上层应用，从性能调优到稳定性保障的方方面面，并且深入到了很多我之前从未关注过的细节。例如，在讲解某个分布式系统的设计时，书中不仅描述了它如何工作，还详细分析了在不同负载、不同异常情况下的行为表现，以及为了应对这些情况所做的各种巧妙设计。读这本书的过程中，我无数次地停下来，回想自己过去的一些项目，发现很多性能问题或者稳定性隐患，其实都可以追溯到一些看似微不足道的细节上。这本书极大地提升了我对技术深度的理解，让我明白，要真正掌握一项技术，不仅仅是要知道“怎么用”，更要理解“为什么这样设计”以及“在什么情况下会出问题”。

评分☆☆☆☆☆

《逆流而上》这本书，用它自带的那股劲儿，瞬间点燃了我心中沉寂已久的创新火花。它没有像很多技术书籍那样，只是堆砌枯燥的理论或者罗列各种工具的使用方法。这本书更像是一场关于如何在快速变化的行业环境中，特别是像阿里云这样日新月异的科技巨头中，保持敏锐嗅觉、勇于挑战现状、并最终实现突破的故事。作者通过分享阿里巴巴内部一个个鲜活的创新案例，以及在产品研发、技术选型、甚至组织架构调整过程中遇到的种种困难和挑战，让我深刻体会到了“逆流而上”的真正含义。它不是一帆风顺的成功学，而是充满了挣扎、反思和最终破茧成蝶的过程。特别是那些关于如何打破思维定势、如何鼓励团队试错、以及如何将技术创新与商业目标相结合的论述，给我带来了极大的启发。读完之后，我不再满足于仅仅完成眼前的工作，而是开始思考如何主动去发现问题、寻找创新的机会，并且更敢于去尝试那些看似不可能的设想。

评分☆☆☆☆☆

简直是打开了我对“大数据”这个概念的全新认知！在读《大数据之路》之前，我对大数据的理解还停留在各种炫酷的广告和新闻里，总觉得它离我这个普通的技术从业者很遥远。但这本书不一样，它从最基础的概念讲起，比如什么是大数据，它的特点是什么，为什么它如此重要，然后循序渐进地引出了数据采集、存储、处理、分析和应用的整个生命周期。最让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量阿里云在大数据实践中的真实案例，从金融、电商到物联网，各种场景下的挑战和解决方案都讲得非常透彻。特别是关于数据治理和安全的部分，简直是干货满满，让我意识到在大数据浪潮中，规范和安全是多么的关键。读完这本书，我感觉自己不再是那个对大数据一知半解的门外汉，而是拥有了一套清晰的、系统化的认知框架，对如何在大数据领域找到自己的位置有了更明确的方向。而且，作者的语言风格很接地气，即使是复杂的概念也讲得通俗易懂，不会让人产生畏难情绪。