Elasticsearch Server（Third Edition）

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他

本书详细介绍C语言及其程序设计方法。全书共12章，主要内容包括：概述；数据类型、运算符及表达式；顺序结构程序设计；选择结构程序设计；循环结构程序设计；数组；指针；函数和变量的存储类型；结构体、公用体和枚举类型；编译预处理；位运算；文件。

本书内容分为差分进化算法（以下简称算法）的设计及应用。本书从差分进化算法基本原理、单目标差分进化算法、面向约束优化的差分进化算法、面向多目标差分进化算法、面向离散问题的差分进化算法等五个方面进行了介绍。对提出的10个算法进行了详细介绍和讨论，并给给出了实验（仿真）结果。

本书从分布式系统的基础概念讲起，随后介绍分布式系统中间件SpringCloudAlibaba进阶实战，重点介绍了使用SpringCloudAlibaba框架整合各种分布式组件的完整过程。

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流

本书书分为以下几部分：第一部分：预备知识：介绍数据结构和算法的基本概念，并演示如何搭建开发环境、编写测试用例。第二部分：数据结构：介绍常见的数据结构，包括数组、链表、矩阵、栈、队列、跳表、散列、树、图等。第三部分：常用算法：介绍常用的算法，包括分而治之、动态规划、贪婪算法、回溯、分支界定、遗传算法等。第四部分：商业实战：介绍汉诺塔及五子棋两款游戏的实现。

本书分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（独家专利技术解密）。

本书从网页开发的基础知识HTML5、CSS、JavaScript开始，以项目实战的方式介绍如何构建自适应网页，并通过工具免费发布自己的网站。在后面的章节中，以主流的3D框架ThreeJS为技术支撑，在网页中编写JavaScript代码，让读者构建完整的3D应用场景。

本书从零开始，介绍了Python编程语言的基础知识。全书共17章，第1-9章介绍了Python的语言基础；第10-13章介绍了与Python编程相关的拓展知识；第14-16章介绍了3个实战项目；第17章介绍了初学者如何利用当下最热门的AI工具ChatGPT学习Python编程。