Java Message Service

此版本中，內爾‧戴爾(Nell Dale)不再是《數據結構(C++ Plus 實現)(第 6 版)》的唯一作者。 本書加入了兩位作者――奇普‧威姆斯(Chip Weems)和蒂姆‧理查茲(Tim Richards)，並繼續保持以往版本的優良傳統。在其他論著方面，奇普與內爾合著了三十多年，如 Java Plus Data Structures，為本書及其早期版本奠定了基礎，並對教學方法的改進作出了重大貢獻。在 Programming and ProblemSolving in C++ 的最新版本中，蒂姆、奇普和內爾三人密切合作，共同致力於讓世界各地的學生能夠取得成功，同時他們對教學的熱愛也激勵著學生們每天走進教室學習。 在過去的二十年裡，傳統的數據結構課程已經發展到更廣泛的主題，包括抽象數據類型(AbstractData Type，ADT)、軟件工程和算法的基本分析。 數據結構(Data Structures)研究如何在組織關係中表示數據集合，以及如何編寫相應操作的算法。 抽象數據類型是指一個定義屬性的數據類型以及這個數據類型上的一組操作。計算機科學教育的重點向更加抽象的方向轉變。現在，在程序中除了研究如何表示對象之外，還研究數據對象類型的抽象屬性。 Johannes J．Martin 說得非常簡單：“從觀點來看，數據對象是由數據類型(對於使用者)或數據結構(對於實現者)來描述的。”a抽象的設計和實現都與軟件工程密切相關，軟件工程旨在將工程方法應用于開發可靠、健壯和高質量的軟件。一個糟糕的抽象會導致一組煩瑣的應用案例，迫使程序員要麼編寫不必要的複雜代碼，要麼忽略重要的有效性檢查。一個糟糕的實現可能導致效率低下或容易出錯。 高效實現的一個方面是能夠分析既定算法。因此，在本書中，我們將抽象和應用程序的實現分開介紹，並分析所介紹的算法。

本書分為兩個部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數據的本體論、機器學習的基本理論等內容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎。讀者可以瞭解到，在工程實踐中，對大數據的處理、轉化方式與人類學習知識並將其轉化為實踐的過程是多麼相似。在對機器學習的介紹中，會對其數學原理、訓練過程做基本的講解，並輔以代碼幫助讀者瞭解真實場景中技術工具的使用。第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節之間彼此獨立，介紹了如何用人工智能技術（自然語言處理、模糊系統、遺傳編程、群體智能、強化學習、網絡安全、認知計算）實現大數據自動化解決方案。如果讀者對 Java 編程語言、分布式計算框架、各種機器學習算法有一定的瞭解，那麼本書可以幫助你建立一個全域觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術在大數據中的應用。如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數據人工智能的技術、業務非常感興趣，那麼可以通過本書獲得從零到一的認知提升。

本書共分為一個楔子+29章正文。其中, 楔子主要通過一個編程實例的演變為初學者介紹了面向對象的基本概念, 用來奠定面向對象基礎以及樹立正確的、有高度的開發思維; 第0、1、3、4、5章著重講解了面向對象的意義、好處以及幾個重要的設計規則; 第2章, 以及第6-28章詳細講解了23種設計模式; 第29章對設計模式進行了全面總結。

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