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本书内容聚焦于资源侧：集群调度和管理，非一般性的应用集群调度和管理。本书按集群调度和集群管理两大部分来组织内容，从不同的侧重点出发，集群调度部分侧重调度，集群管理部分侧重管理，但实质上这两部分是相辅相成的。集群管理是为了保障集群系统被更好地调度，集群调度是集群管理的重要内容和抓手。本书内容主要包括：集群任务与集群资源调度、资源调度领域的本质问题和衡量指标、调度算法的基本原理、调度架构设计和实践、集群管理的问题抽象、管理问题的衡量、管理策略等。本书内容源于作者在阿里巴巴集团内部的资源调度和管理的实践经验，同时作者也广泛阅读了网络上的相关技术文档、开源代码。
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《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
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本书撷取生活中的趣闻逸事，将它们抽象成一个一个算法，寓教于乐，阐述了主流算法背后的来龙去脉，包括贪心算法、排序算法、RSA 算法、递归、分治、动态规划等经典内容。本书适合任何对算法有好奇心的人群阅读。
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蝙蝠优化算法是一种新颖的模拟蝙蝠行为的群智能优化算法，因该算法有模型简单、参数少、通用性强等优点，故被广泛应用于解决实际问题。本书分为8章，第1～2章介绍蝙蝠优化算法的基本框架、研究进展，并讨论了蝙蝠算法的全局收敛性问题；第3～6章从蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策略等方面介绍作者的工作；第7～8章围绕软件缺陷预测问题，分别构造多目标软件缺陷预测模型和高维多目标软件缺陷预测模型，并有针对性地设计相应的多目标蝙蝠优化算法和高维多目标蝙蝠优化算法来对模型进行求解，从而为解决相关问题提供参考。本书适合从事智能计算研究与应用的科技工作者和工程技术人员阅读使用，也可以作为高等院校计算机科学与技术、控制科学与工程等学科高年级本科生及研究生的教学
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