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出版者:

作者:

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:2010-1

价格:49.80元

装帧:

isbn号码:9787122065216

丛书系列:

图书标签:

AutoCAD
AutoCAD 2010
计算机辅助设计
CAD
绘图
制图
机械制图
建筑制图
入门
提高
中文版

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具体描述

《AutoCAD 2010中文版入门与提高》重点介绍了AutoCAD 2010中文版的新功能及各种基本操作方法和技巧，还添加了具体的应用实例。其最大的特点是，在进行知识点讲解的同时，不仅列举了大量的实例，还增加了上机操作，使读者能够在实践中掌握AutoCAD 2010的操作方法和技巧。

全书分为16章，分别介绍了AutoCAD 2010的基础知识，二维图形的绘制与编辑，面域与图案填充，精确绘图命令，图层设置，图形编辑命令，显示控制，文字与表格，尺寸标注，图块、外部参照与图像，设计中心和工具选项板，三维图形的绘制与编辑，实体建模，机械设计工程实例，建筑设计工程实例等内容。

《AutoCAD 2010中文版入门与提高》内容翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰，实例丰富，可以作为初学者的入门与提高教材，也可作为技术人员的参考工具书。

图书简介：深入剖析现代企业数据管理与云计算战略书名：现代企业数据架构设计与云原生应用实践字数：约1500字 --- 第一章：数据洪流中的基石——企业数据治理与架构演进本章将系统梳理当前企业面临的爆炸性数据增长（Volume）、多样性（Variety）与高速性（Velocity）带来的挑战。我们不会停留在理论层面，而是深入探讨一套行之有效的、面向未来的企业数据治理框架。 1.1 数据治理的战略价值与实施路径：详细阐述数据质量管理（DQM）、元数据管理（Metadata Management）和数据安全合规性（如GDPR、CCPA）如何从成本中心转变为核心业务驱动力。重点分析如何建立跨部门的数据所有权和职责矩阵，确保数据生命周期的每一个阶段都有清晰的规范。我们将引入“数据资产化”的理念，教授读者如何将原始数据转化为可量化的企业资产。 1.2 经典数据架构回顾与局限性分析：对传统的集中式数据仓库（Data Warehouse）、主数据管理（MDM）系统进行剖析，指出其在应对实时分析和敏捷开发需求时的瓶颈。通过案例分析，展示僵化的架构如何阻碍业务创新。 1.3 面向敏捷的现代数据架构范式：引入数据中台（Data Middle Platform）的概念，探讨其在整合业务域数据、提供统一数据服务方面的优势。对比介绍数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）的架构演进，特别是后者如何融合了Hadoop的灵活性和传统数仓的事务性与性能优化。第二章：云原生时代的存储与计算范式变革本章聚焦于云计算环境对数据处理范式带来的根本性改变，强调“去耦合”和“弹性伸缩”的设计原则。 2.1 分布式存储技术深度解析：详细讲解HDFS（及其在云环境下的替代方案，如Amazon S3、Azure Blob Storage）的原理，并深入探讨对象存储如何成为现代大数据平台的事实标准。我们将对比分析块存储、文件存储与对象存储的适用场景，并给出不同云厂商的存储选型指南。 2.2 弹性计算框架的应用与调优：集中讲解Apache Spark生态系统。不仅仅是介绍Spark SQL或MLlib的基础用法，而是深入到其作业调度、内存管理（如Tungsten执行引擎）、Shuffle优化和容错机制。提供一套实用的Spark作业性能调优清单，涵盖数据倾斜处理、广播变量的有效使用等高级技巧。 2.3 数据库技术的“云化”与新趋势：分析传统关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）在云上的托管服务（DBaaS）带来的便利与限制。重点探讨NewSQL数据库（如CockroachDB, TiDB）如何兼顾ACID事务和水平扩展能力，以及它们在金融科技（FinTech）和高并发SaaS应用中的实践。第三章：流式数据处理与实时决策系统构建在物联网、实时推荐和风控场景下，批处理已无法满足需求。本章全面覆盖实时数据处理的完整技术栈。 3.1 消息队列与事件驱动架构：深入探讨Apache Kafka的核心设计，包括分区（Partitioning）、副本（Replication）、高吞吐量和持久性保证的实现原理。教授读者如何利用Kafka Connect进行数据源与目标端的高效集成。 3.2 流处理引擎的选型与编程模型：对比分析Apache Flink和Spark Streaming/Structured Streaming的差异。重点讲解Flink的精确一次（Exactly-Once）语义保证、状态管理机制（如RocksDB后端）和事件时间窗口（Event Time Windowing）的复杂处理，为构建复杂的实时ETL和业务逻辑提供技术支撑。 3.3 实时决策与在线学习部署：介绍如何将流式计算的结果直接用于驱动业务决策。包括构建实时特征平台（Feature Store）的概念，以及如何将机器学习模型嵌入到流处理管道中，实现毫秒级的模型推理和反馈回路。第四章：数据服务的云原生化与DevOps实践将数据管道从“脚本”提升为“服务”，是实现效率和可靠性的关键。本章关注如何将数据工程实践融入DevOps文化。 4.1 容器化与编排：详细介绍Docker在数据工程中的作用，如何实现环境一致性。进而深入Kubernetes（K8s）集群上部署和管理大数据组件（如Kafka集群、Flink作业）的策略，包括资源隔离、弹性伸缩和健康检查的自动化配置。 4.2 数据管道的CI/CD与可观测性：引入使用工具（如Airflow, Dagster, Prefect）来编排复杂的批处理和流处理作业。强调“基础设施即代码”（IaC）原则在数据架构中的应用，使用Terraform或Pulumi进行云资源配置。探讨数据可观测性（Data Observability）的关键指标，如延迟、新鲜度和数据完整性监控的集成。 4.3 安全与成本优化：讲解云环境下的数据加密（静止数据与传输中数据）、访问控制（IAM/RBAC）的最佳实践。针对云资源的高昂成本，提供一套基于使用模式的成本优化策略，包括选择合适的实例类型、利用Spot实例进行非关键性计算，以及存储生命周期管理。总结：本书旨在为数据架构师、高级数据工程师和技术决策者提供一套全面、深入且实用的现代数据平台构建蓝图。我们关注的是如何构建一个能够适应未来十年技术迭代、具备高可用性、可观测性和极致弹性的企业数据基础设施，而非局限于某特定版本软件的操作指南。通过对分布式系统、流计算、云原生技术的深度整合探讨，读者将掌握构建下一代数据驱动型企业的核心能力。