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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Peter Norvig

出品人:

页数:946

译者:

出版时间:1991-10-01

价格:USD 77.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781558601918

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本名为《软件架构的演进与实践》的图书简介，内容详实，旨在探讨现代软件系统中架构设计、演变策略以及落地实施中的关键挑战与机遇。 --- 软件架构的演进与实践：从单体到分布式系统的系统性重构与治理 作者： [此处可假设一位资深架构师的名字] 出版社： [此处可假设一家知名技术出版社] 页数： 约 800 页 目标读者： 资深软件工程师、技术负责人、软件架构师、系统设计师以及对构建高可用、可扩展性强的大型复杂系统感兴趣的技术管理者。 --- 内容概述 在当前快速迭代和对业务响应速度要求极高的技术环境下，软件架构已不再是静态的设计蓝图，而是一个动态演进的生命体。本书《软件架构的演进与实践》系统性地梳理了自传统三层架构、面向服务架构（SOA）到微服务、事件驱动架构（EDA）乃至云原生架构的百年技术浪潮中的核心思想、设计原则与陷阱规避。 本书的独特之处在于，它不仅深入剖析了“为什么”要进行架构演进，更详尽地阐述了“如何”在不中断业务连续性的前提下，安全、有效地实施大规模架构重构与治理的“方法论与工程实践”。 全书结构清晰，分为四个主要部分：基础理论与历史回顾、现代化架构模式详解、大规模演进策略与模式、以及架构治理与人才培养。 第一部分：架构基础与历史脉络的审视 本部分首先为读者建立一个坚实的理论基础，并追溯主流架构范式的演变轨迹。 第一章：架构的本质与挑战的定义 探讨软件架构的真正价值——约束的集合与权衡的艺术。我们不将架构视为技术栈的堆砌，而是解决特定业务约束和非功能性需求（NFRs）的策略性决策。深入分析了技术债务的积累机制，并首次提出“架构疲劳”的概念，指出当架构无法有效支撑业务增长时，系统即进入高风险状态。 第二章：从单体到分层的稳健基石 回顾经典的单体应用架构（Monolithic Architecture）的优势与局限性。重点分析了分层架构（如三层、N层）在隔离关注点方面的贡献，并强调了何时“保持单体”比盲目拆分更为明智。本章包含一个详细的案例研究，说明如何通过清晰的模块划分（而非物理拆分）来应对早期增长的挑战。 第三章：面向服务（SOA）的兴衰与教训 深入剖析 SOA 的核心理念，特别是企业服务总线（ESB）的设计哲学。通过对大量企业级 SOA 项目的复盘，揭示了 ESB 带来的中心化瓶颈、技术锁定和治理复杂度等“反模式”。这些教训成为理解后续微服务架构设计的关键跳板。 第二部分：现代化架构模式的精深解析 本部分是本书的核心技术内容，专注于当前主导市场的主流架构范式。 第四章：微服务架构的工程化落地 本书对微服务的讨论超越了“拆分成小服务”的表面描述。重点在于限界上下文（Bounded Context）的精准划分，介绍如何运用领域驱动设计（DDD）的理论工具集来确定服务边界。详细阐述了服务间通信的策略选择：同步（REST/gRPC）与异步（消息队列）的适用场景、数据一致性的挑战（Saga 模式详解）、以及服务网格（Service Mesh）在解决跨横切关注点（如熔断、限流、可观测性）中的实践部署。 第五章：事件驱动架构（EDA）与反应式系统 EDA 被定位为处理高并发、低延迟和高数据流系统的关键。本章详细介绍了事件的生命周期管理、事件溯源（Event Sourcing）的概念与应用，并深入探讨了CQRS（命令查询职责分离）如何与事件流结合，以优化读写性能并支持复杂的业务审计。反应式宣言（The Reactive Manifesto）被引入作为指导原则，用以构建弹性、可伸缩的系统。 第六章：云原生与基础设施即代码（IaC） 讨论了容器化（Docker）、编排（Kubernetes）以及无服务器（Serverless）范式对架构设计的深刻影响。重点在于如何将“弹性”和“自动化”内化到架构设计初期，而非事后补救。介绍基于 GitOps 的部署流程，确保架构配置的一致性和可审计性。 第三部分：大规模架构演进策略与实战 本部分是本书最具有实操价值的部分，专注于“如何转型”这一世纪难题。 第七章：渐进式重构的技术策略 系统性地介绍了著名的“绞杀者（Strangler Fig）”模式的多种应用变体，并提供了实际应用中的性能考量。详细讲解了反向绞杀者（用于隔离遗留系统的关键功能）和分层绞杀者（用于逐步替换中间件或数据访问层）。本章包含了构建“双向数据同步机制”的详细步骤，以确保新旧系统在过渡期内的数据一致性。 第八章：数据迁移与一致性治理 数据架构的演进往往是整个转型中最困难的一环。本书提供了多种数据迁移策略，包括影子迁移（Shadowing）、灰度发布（Canary Releases）和数据双写（Dual Writing）的工程实现细节与风险评估。专门探讨了在分布式事务环境下的最终一致性挑战，并给出了在不同业务场景下选择 Saga、TCC（Try-Confirm-Cancel）或基于消息的补偿机制的决策树。 第九章：架构的非侵入式评估与测量 如何知道架构是否正在朝着正确的方向发展？本章引入了架构质量属性模型（如 ATAM, SADT）的实用化工具，强调通过度量驱动的架构决策（MDAD）。引入了基于业务价值和技术风险的“架构健康评分卡”，用于量化架构改进的投入产出比，避免“为重构而重构”。 第四部分：治理、文化与未来展望 架构的成功不仅依赖技术，更依赖于组织结构和文化。 第十章：架构决策记录（ADR）与知识传承 探讨了如何系统地记录关键架构决策，确保组织知识的沉淀。介绍了 ADR 的标准模板、评审流程以及与配置管理工具的集成。强调了架构师在团队中的“赋能者”角色，而非“决策的独裁者”。 第十一章：团队结构与康威定律的应对 深入分析了康威定律（Conway's Law）对系统结构的反向影响。提出了“反康威重构”的实践，即如何通过调整跨职能团队的构成和沟通渠道，来促进系统架构的解耦。讨论了从“中央架构团队”向“嵌入式架构师”模式的转变过程。 第十二章：面向可持续性的架构——可观测性与成本优化 展望未来的架构趋势，重点讨论了可观测性（Metrics, Logs, Traces）如何成为架构调试和性能优化的基础能力。同时，探讨了 FinOps 理念在架构设计中的应用，如何在追求高性能的同时，精细化管理云资源的使用，实现成本效益的平衡。 --- 结语 《软件架构的演进与实践》旨在为面临复杂性挑战的工程师提供一张详尽的航海图。它不提供一劳永逸的银弹，而是提供一套经过实战检验的工具箱和一套清晰的决策框架，帮助读者在不断变化的技术海洋中，稳健地驾驭其系统的未来航向。本书的每一章都充满了对现实世界中“失败模式”的深刻反思与“成功实践”的提炼总结。

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在探索人工智能的浩瀚领域时，我常常感到自己如同一个站在一片广阔沙漠中的旅人，虽然可以看到远处蜃景般的智慧，却不知如何迈出坚实的步伐。而《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书的书名，如同沙漠中的一个绿洲，预示着可以获得系统的指引。我期待这本书能为我揭示AI编程的“范式”，就像为我提供一张藏宝图，标示出通往智能世界的关键路径。我好奇，究竟是什么样的“范式”能够让机器从死板的代码中“活”过来，展现出学习、推理、甚至解决复杂问题的能力？这本书是否会介绍一些AI编程的历史性转折点，例如，在符号主义与连接主义之间摇摆和融合的历程？我希望它能够解释清楚，为什么不同的编程范式会催生出截然不同的AI应用。例如，为什么某些范式更适合进行逻辑推理，而另一些则更擅长处理非结构化数据？我特别关注书中是否会提供一些具体的编程实例，通过这些实际的代码片段来阐释抽象的范式概念，从而帮助我更好地理解理论与实践之间的联系。如果这本书能够让我对AI编程的底层思想有一个更透彻的认识，并为我今后学习更前沿的AI技术打下坚实的基础，那么它将是我AI学习道路上不可或缺的指南。

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长久以来，我一直对人工智能领域充满好奇，渴望理解那些驱动着机器“思考”和“学习”的底层逻辑。当我看到《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书时，我立刻被它的标题所吸引。它似乎承诺将带领我深入AI编程的核心，揭示那些指导我们构建智能系统的“范式”。我猜想，这本书将不仅仅介绍各种AI技术，而是会从更根本的层面，探讨“如何以一种智能的方式来编程”。我希望它能够解答我的一些疑惑：究竟什么是AI编程的“范式”？它是否意味着不同的思维方式和设计哲学，例如，如何将人类的逻辑推理能力转化为机器可执行的代码？书中是否会详细介绍一些经典的AI编程范式，例如符号主义、连接主义，以及它们在具体编程实践中的应用？我尤其期待书中能够提供一些历史性的视角，介绍AI发展过程中不同“范式”的兴衰，以及它们如何塑造了今天的AI技术。我希望通过阅读这本书，能够获得一种更系统、更深入的AI编程理解，不再只是被各种新兴技术所迷惑，而是能够洞悉其背后的原理。如果这本书能够帮助我建立起一套清晰的AI编程思维框架，并为我今后学习更复杂的AI模型打下坚实的基础，那么它将是一本对我意义非凡的书籍。

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在我对机器学习和深度学习的初步探索过程中，我逐渐意识到，这些新兴技术并非凭空出现，而是建立在一系列更为基础的理论和方法之上。因此，当我邂逅《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》时，我感觉找到了一个可以帮助我深入理解AI“根基”的宝藏。我迫切地想知道，这本书会如何定义和阐释“范式”在AI编程中的作用。它是否会追溯AI发展的历史脉络，介绍那些在不同时期主导AI研究的“范式”？我猜测，书中可能会详细介绍像逻辑编程、约束满足问题、搜索算法等早期AI的重要编程范式。我希望它能够帮助我理解，为什么在过去的几十年里，这些范式能够有效地解决许多复杂的问题，又为何它们在面对某些类型的任务时会显得力不从心。这本书的价值在于，它能否为我揭示那些跨越不同AI技术、具有普遍指导意义的编程思想。我期待它能够提供一些具体的编程技巧和设计原则，让我在实际的AI项目开发中，能够根据任务的特点，选择并应用最合适的“范式”。我希望通过阅读这本书，能够培养一种更具前瞻性和全局性的AI编程思维，而不仅仅是掌握一些孤立的技术。如果它能让我对AI编程的“思维方式”有一个更深刻的理解，那么它将对我未来的学习和工作产生深远的影响。

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我对人工智能的痴迷，源于对那些能够模拟甚至超越人类某些智能行为的程序的神往。《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书的书名，让我感觉找到了一个可以深入了解AI编程“思维方式”的绝佳机会。我希望这本书不仅仅是罗列技术细节，而是能够带领我理解那些支撑着AI发展的核心“范式”。我尤其想知道，书中所提及的“范式”究竟指的是什么？是指不同的编程语言，如LISP或Prolog，它们本身就承载着特定的AI设计哲学？还是指那些指导我们如何构建智能系统的核心思想，例如知识表示、推理机制、学习算法等等？我迫切地希望书中能够对这些不同的“范式”进行系统性的梳理和阐释，帮助我理解它们是如何相互作用，共同构建出人工智能的。我特别期待书中能够提供一些历史性的回顾，介绍AI发展过程中不同“范式”的演变和兴衰，以及它们各自的贡献和局限性。这种历史的视角，或许能让我更深刻地理解当前AI研究的动向和未来的发展潜力。我希望通过这本书，能够获得一种更具批判性的AI编程思维，让我能够辨别不同方法的优劣，并根据实际问题做出明智的选择。如果它能让我摆脱碎片化的学习，建立起一个系统性的AI编程知识体系，那么这本书的价值将是无可估量的。

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我一直对计算机如何“思考”这个问题充满好奇，尤其是那些被设计成能够模仿人类智能的程序。《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书的书名，直接击中了我对AI编程深层原理的探索欲望。我希望这本书能够像一个经验丰富的建筑师，为我描绘出构建人工智能大厦的各种“范式”，也就是其核心的设计理念和编程方法。我想了解，究竟是什么样的“范式”能够使得机器具备学习、推理、感知甚至解决问题的能力？它是否会深入剖析那些在AI发展史上具有里程碑意义的编程范式，例如，以符号处理为基础的逻辑编程，或者以神经网络为核心的连接主义？我特别期待书中能够提供清晰的比较分析，解释不同范式之间的区别、联系以及各自的适用场景。例如，为什么有些AI系统擅长逻辑推理，而另一些则在模式识别上表现卓越？这种差异是否就源于其背后的编程范式？我希望通过阅读这本书，能够获得一种系统性的、结构化的AI编程知识体系，而不仅仅是零散的技术碎片。如果书中能够包含一些经典的AI程序实例，并通过这些实例来生动地阐述抽象的编程范式，那么它将极大地提升我的学习效率和理解深度。

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一直以来，我都对人工智能领域充满了浓厚的兴趣，尤其是对那些能够模拟人类智慧的编程方法感到好奇。《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书的书名，瞬间点燃了我对探究AI编程“思维方式”的热情。我期望这本书能够像一位经验丰富的导师，为我揭示AI编程的各种“范式”，即那些指导我们如何设计和实现智能系统的基本原则和方法。我想了解，究竟是什么样的“范式”，使得机器能够从冰冷的计算中涌现出智能的特性？书中是否会深入探讨像逻辑编程、搜索算法、知识表示等早期AI编程的经典范式，并阐述它们在解决特定问题时的优势和局限性？我尤其关注书中是否会提供一些实际的编程案例，通过这些具体的代码实例来生动地解释抽象的范式概念，从而帮助我更好地理解理论与实践之间的联系。我希望通过阅读这本书，能够获得一种系统性的、结构化的AI编程知识体系，从而能够更有效地学习和掌握各种AI技术。如果它能让我对AI编程的“思想根源”有一个更深刻的认识，并为我今后深入研究更前沿的AI领域提供坚实的理论基础，那么这本书将是我AI学习道路上的一笔宝贵财富。

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坦白说，作为一名对人工智能充满好奇的爱好者，我常常感到被各种新技术和算法的浪潮淹没。我总是试图寻找一个能够帮助我梳理这些知识、理解其内在逻辑的“指南”。《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书名，恰恰触动了我内心深处的渴望。它暗示着，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于“如何思考”AI编程的书。我非常好奇，它会如何解读“范式”这个词在AI编程语境下的含义。是指那些不同风格的编程语言，例如LISP或Prolog，它们本身就承载着特定的AI设计哲学？还是指那些指导我们如何构建智能系统的核心思想，例如符号处理、知识表示、学习机制等等？我希望这本书能够提供一种清晰的框架，帮助我理解这些不同的“范式”是如何相互关联、相互影响的。我特别期待书中能够包含一些历史性的回顾，介绍AI发展过程中不同“范式”的兴衰起伏，以及它们各自的贡献和局限性。这种历史视角，或许能让我更深刻地理解当前AI研究的趋势和未来可能的发展方向。我更希望这本书能够赋予我一种批判性思维，让我能够辨别不同AI方法的优劣，并根据实际需求做出明智的选择。如果它能让我摆脱碎片化的学习，建立起一个系统性的AI编程知识体系，那么这本书的价值将是无可估量的。

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我一直对人工智能的“思考”方式感到非常着迷，尤其是那些能够模拟人类推理、决策甚至创造过程的程序。当我在书架上发现《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书时，我感觉自己找到了通往AI编程核心秘密的一把钥匙。这本书的书名本身就传递出一种深度和广度，它似乎承诺将带领读者探索AI编程的底层逻辑和思维模式。我期待书中能够详细介绍构成AI编程基石的各种“范式”，例如，它是否会深入探讨符号主义编程，阐述如何通过逻辑规则和符号操作来构建智能系统？又或者，它是否会触及连接主义，解释神经网络和机器学习是如何从数据中学习模式的？我尤其感兴趣的是，书中会如何处理这些不同范式之间的比较和融合，它们各自的优势和劣势是什么，又如何在实践中被运用？我希望这本书能够为我提供一个清晰的知识结构，帮助我理解各种AI技术背后所遵循的“编程哲学”。如果书中能够包含一些经典的AI程序示例，并通过这些实例来生动地解释抽象的编程范式，那将极大地提升我的学习体验。我希望通过阅读这本书，能够真正地理解“智能”是如何在计算机程序中实现的，以及不同的编程思路会带来怎样的结果。这本书能否帮助我建立起一种更深刻、更系统的AI编程理解，将是我衡量其价值的关键。

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我一直对那些能够模拟人类认知过程的计算机程序深深着迷。当我看到《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》这本书时，立刻被它的标题所吸引。它没有选择用“技术”、“算法”这样的词汇，而是使用了“范式”，这让我感觉这本书将从一个更宏观、更根本的层面来探讨人工智能的编程。我猜想，这本书可能会深入讲解那些奠定AI发展基础的核心思想和方法论，例如符号主义、连接主义，甚至可能会触及一些更早期的、具有前瞻性的研究。我想了解，究竟是什么样的思维框架，能够让程序员们将模糊的“智能”概念转化为可执行的代码。这本书会不会像一本编程哲学的入门读物，让我明白在构建智能系统时，我们应该遵循怎样的“原则”或“模式”？我期待它能解答我的一个重要疑问：为什么不同的“范式”会导致AI表现出如此迥异的特性？例如，为什么有些AI擅长逻辑推理，而有些则在模式识别上表现出色？这种差异的根源在于其背后的编程范式吗？我希望能看到书中对不同范式进行深入的比较分析，说明它们的优缺点以及适用场景。我尤其关注书中是否会包含一些经典的AI程序示例，并通过这些例子来解释抽象的编程范式，让理论与实践能够紧密结合。如果这本书能够让我对“智能”的构建过程有一个更系统、更清晰的认识，那么它将是一本无价之宝。

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初次翻开《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》时，我脑海中闪过无数关于智能的疑问，期待着这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿越人工智能的迷宫。书页散发的淡淡油墨香，似乎预示着即将踏入的知识殿堂。我并非科班出身，对AI的理解更多来自于科幻电影和新闻报道，那些或令人惊叹或令人忧虑的景象，在我心中描绘出一个既神秘又充满活力的领域。我渴望了解其背后运作的逻辑，那些驱动着机器思考、学习、甚至创造的“范式”。这本书的书名本身就带着一种沉甸甸的分量，它承诺的不仅仅是技术的介绍，更是对AI思维方式的深度挖掘。我希望它能解释清楚，究竟是什么样的“范式”能够让冰冷的机器展现出如此接近人类智慧的特质，又是什么样的编程方式，能够将这些复杂的“范式”具象化，让它们在计算机的世界里生根发芽。我尤其好奇，这本书会如何处理那些关于“智能”本身的哲学性讨论，它们是否会与实际的编程方法相结合，从而提供一种更全面、更深刻的理解。我期待这本书能够提供清晰的解释，用易于理解的语言阐述复杂的概念，即使对于非专业人士，也能从中窥见AI编程的核心魅力。它能否真正地“揭示”AI编程的范式，而非仅仅罗列技术名词，这将是我衡量这本书价值的关键。我希望这本书能激发我更深入的学习兴趣，让我不再止步于表面，而是能够真正理解AI的本质。

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九阳真经

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九阳真经

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差点给书名骗了，粗粗看了一下，没来得及细读

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Peter Norvig大神用CommonLisp作为实现语言来讲解很多经典AI的例子，例如GPS、符号运算、rule-based系统等等