Python Data Science Handbook

本書分為7章, 第1章介紹大數據的基本概念、常用的大數據分析工具; 第2章介紹Spark作為大數據處理的特點和算法; 第3章介紹Spark實戰環境的搭建, 涉及Windows和Linux操作系統; 第4章介紹如何靈活應用PySpark對數據進行操作; 第5章介紹PySpark ETL處理, 涉及PySpark讀取數據、對數據進行統計分析等數據處理相關內容; 第6章介紹PySpark如何利用MLib庫進行分布式機器學習 (Titanic 倖存者預測); 第7章介紹一個PySpark和Kafka結合的實時項目。

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本書第2版進行了全面修訂與更新，更加易於學習。書中描述了那些重要且經典的算法，並且說明了不同算法的適用情境。跟隨作者的講解，讀者將學會分析既有算法，進而理解算法背後的原理。同時，讀者也將學習創建新的算法，以適應未來的新需求。這些有用的算法包括：操作常用數據結構的方法，高級數據結構，網絡算法，以及數值算法。此外，書中還包含通用的問題求解技巧。除了描述算法，作者還詳細介紹了如何分析算法的性能。書中提供

本書針對零基礎的初學者，以算法為核心，以編程為手段，最終的目的是培養讀者的計算思維。本書涉及大學計算機課程中程序設計、數據結構和計算機原理等多個領域的知識，從程序、編程和算法是什麼入手；然後重點介紹了控制流程和數據結構，並針對數據結構的限制和實現剖析了現代電子計算機的基礎：二進制和馮·諾依曼結構；最後重點介紹了6大經典算法的原理、過程和編程實現，以及其背後的算法策略。為了使零基礎的讀者能夠上手編程

本書涵蓋內容：‧ 同步多個線程和進程來管理並行任務。 ‧ 使用消息傳遞技術建立進程間通信來構建並行應用。 ‧ 為自己的GPU卡編程來解決複雜的問題。 ‧ 管理計算實體來執行分布式計算任務。 ‧ 採用事件驅動編程模型編寫高效的程序。 ‧ 使用Django和Google App Engine研究雲技術。 ‧ 應用能改善性能的並行編程技術。

本書將20世紀的科學整體作為研究的物件，選取在國際上影響卓著的最典型的兩份綜合性科學期刊——Nature和Science作為研究的出發點，採用內容定量分析方法，分別對Nature和Science1901~2000年各100年間的內容做計量分析，並對20世紀科學發展的內史做了進一步闡釋，將定量研究與定性分析相結合，梳理20世紀科學發展的微觀歷史過程，探索20世紀科學發展動態與趨勢，並對21世紀科學發

歐文‧潘諾夫斯基是20世紀極富盛譽的德裔美國藝術史學家，現代圖像學方法論的奠定者，他不僅極大推動了藝術史研究的發展，還將藝術史提升到了人文學科的全新尊崇領域。本書以Web of Science引文索引數據庫(A&HCI、SSCI和SCI-E)1900―2016年所收錄的引用歐文‧潘諾夫斯基論著的6040篇施引文獻為研究樣本，通過定量與定性研究相結合的方法，從宏觀到微觀、從整體到細節，較全面、深入地

《動物們》入選法國科普協會A Fond la Science推薦書目。這兩本書用生動、富有趣味的語言，配以大尺寸插畫，像講故事一樣，將二十一種動物和二十一種鳥兒的生活方式呈現給讀者。變色龍變換身體的顏色和同伴交流，企鵝用古羅馬人的“龜甲陣”抵禦寒冬，駱駝的脂肪可以轉化成水以解渴；火烈鳥用油脂把自己染成粉紅色，太平鳥長得漂亮，卻是個戴著面具的強盜，極樂鳥求偶時總要獻上一支舞蹈……它們的故事有趣極了，

本書介紹了通過Dlib、微軟Azure認知服務、OpenCV等實現人臉識別, 通過TensorFlow實現物體識別等人工智能技術在智能家居中的應用希望讀者通過樹莓派GPIO控制硬件設備, 開啟製作智能硬件之旅。

本書是作者在總結多年的實際工程應用經驗的基礎上編著而成的，是一本面向本科生的神經網絡與深度學習的入門教材。通過閱讀本書，讀者可以掌握神經網絡與深度學習的基本理論，並通過大量的代碼練習，在做中學，提高將理論知識運用於實際工程的能力。 本書內容豐富，以“提出問題-解決方案-原理分析-可視化理解”的方式向讀者介紹了深度學習的入門知識，並總結了“9步學習法”，分為基本概念、線性回歸、線性分類、非線性回歸

隨著大數據時代的到來，非結構化的中文文本數據快速增長，如何能夠讓機器自動獲取這些文本數據中蘊含的有用知識顯得尤為重要。因此，實現中文文本數據的預處理，將中文文本表示成計算機能夠理解的形式，通過特徵選擇、特徵抽取算法，結合詞向量技術實現中文文本數據語義分析和維度縮減，並採用機器學習技術獲取相應的知識，實現中文文本中蘊含有價值內容的挖掘分析。書中對中文文本處理的關鍵技術和實現算法進行了分析與設計，並提

劉士豪教授是我國內分泌與代謝學的奠基人和開拓者，也是我國轉化醫學的先行者。劉士豪教授是北京協和醫學院早期畢業生中的佼佼者。以學術成就論，劉士豪的貢獻在臨床醫學界出類拔萃，罕有軒輊者。以他為核心的協和內分泌和腎臟研究團隊，在骨軟化症的鈣磷代謝研究方面取得了長足的研究進展，獲得了世界學術界的認可。本書盡可能收集了劉士豪教授一生發表的論文，包括發表於國際著名期刊Science上的提出“腎性骨營養不良”疾病命名的短篇論著。附錄包括了部分教授對劉士豪教授的回憶。

全書一共11章：第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然後講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最後通過一些簡單的案例和代碼手把手教讀者如何使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數據、道路和商場的人流統計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監控等。以上案例循序漸進，環環相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，可輕鬆移植到任何ARM開發板上。

本教材以應用型本科院校學生為目標，適用計算機程序設計公共課基礎教學。知識結構由簡到難，結合實際應用開發教學案例，拋棄傳統複雜算法的程序設計學習方法，以趣味圖形編程為引導，配合各種應用案例，提升學生學習興趣。

本書解釋了scikit-learn API，它是為促進構建機器學習應用程序而創建的軟件包。通過本書的閱讀，讀者將學習如何解釋有監督和無監督模型之間的差異，以及如何將一些流行的算法應用于現實生活中的數據集。首先，本書講解了如何使用scikit-learn的語法。監督和非監督模型之間的差異，以及為每個數據集選擇適當算法的重要性。您將對實際數據集應用無監督聚類算法來發現模式和配置文件，並探索解決無監督機

這個系列的教材譯自美國經典科學教材《斯科特科學》（Scott Foresman Science）。這套教材系統全面地介紹了美國小學生按照科學課程要求要掌握的科學知識，在介紹科學知識的過程中，融入實驗、科學的方法，讓小學生養成科學思維習慣。在學習這套教材的過程中，同時學會閱讀科學。這個系列的教材共分6個級別。每個級別有四本：生命科學、地球科學、物理科學和太空與技術。每個學科的內容都根據美國科學教育標

這個系列的教材譯自美國經典科學教材《斯科特科學》（Scott Foresman Science）。這套教材系統全面地介紹了美國小學生按照科學課程要求要掌握的科學知識，在介紹科學知識的過程中，融入實驗、科學的方法，讓小學生養成科學思維習慣。在學習這套教材的過程中，同時學會閱讀科學。這個系列的教材共分6個級別。每個級別有四本：生命科學、地球科學、物理科學和太空與技術。每個學科的內容都根據美國科學教育標

本書不僅講解了機器學習基本原理和基本方法，而且通過大量醫療領域的案例實現對醫療健康數據的處理和分析，能夠在很大程度上輔助醫護人員進行臨床決策。通過本書學習，讀者不僅能夠掌握機器學習算法建模前的數據準備、篩選構造機器學習算法指標的特徵工程、不同類別的機器學習算法，還能夠掌握臨床診療數據、電子病歷檔案數據及影像數據等多源異構數據的處理方法，以及醫療圖像、文本等數據的讀取、預處理、可視化等知識。同時，本

萊布尼茨不僅是西方最偉大的近代哲學家之一，也是西方最偉大的邏輯學家和語言哲學家之一。他不僅改革和發展了西方古典形式邏輯，而且還開創了數理邏輯，在西方邏輯史上產生了深廣影響。不僅是繼亞里斯多德之後最偉大的邏輯學家之一，也被羅素等現代邏輯學家公認為現代數理邏輯的創始人和奠基人。本文集收錄了萊布尼茨1666—1715年間著述的28篇闡述其邏輯學和語言哲學的短文和書信。其內容主要包含下述三個方面： 一、萊布尼茨對西方古典形式邏輯的捍衛、繼承和發展。主要表現為：（1）提出並論證了主謂詞邏輯；（2）充實和發展了亞里斯多德的三段論；（3）改革和完善了古典形式邏輯的邏輯規律理論，尤其是提出了“萊布尼茨律”（Leibniz’s Law）和“充足理由律”；（4）推動了蓋然性邏輯的問世。 二、萊布尼茨宣導和設計了現代邏輯：符號邏輯或數理邏輯。主要表現為：（1）首次比較系統和深入地論述了“普遍字元”；（2）比較系統和深入地闡述了“數學科學”或邏輯演算問題；（3）提出和闡釋了“普遍科學”（la science generale）概念；（4）構建和論證了他的獨具特色的“分析—綜合”方法論。 三、萊布尼茨雖然主張內在邏輯說，但卻對外在邏輯說持一種開放和寬容的立場。這使他在西方邏輯的未來發展中完全有望扮演一個先知的角色，依然發揮積極的作用。

本書通過科學計量方法結合CiteSpace、VOSviewer技術，對國內外數據庫Web of Science、CSCD和CNKI收錄的天然橡膠科技文獻進行文本挖掘和可視化分析，較為全面地展現了天然橡膠領域的研究前沿、研究熱點、新興趨勢、科研合作及其演進歷程。本書旨在為中國天然橡膠領域把握國際前沿、引導研究方向和進行產業升級提供科學量化依據。可供天然橡膠化學與材料科學、生物科學以及生態與環境科學等

本書討論了機器學習的基本問題和基本算法。從方便學習的目的出發，本書主要以聚類任務、回歸任務、分類任務、標注任務、概率模型、神經網絡模型、深度學習模型七個主題對相關內容進行組織。前四個主題以機器學習的四個主要任務為核心討論相關算法及基礎知識。概率類模型和神經網絡類模型可以完成聚類、回歸、分類和標注等多類任務，但它們各有自成體系的基礎知識，因此各設一個主題進行集中討論，可能更方便讀者理解。深度學習模型屬�神經網絡模型，但它具有明顯的特徵和廣泛的應用，是機器學習領域的後起之秀

教材的內容和設計基於中學生的認知特點和階段性生涯發展任務，致力於幫助學生形成自我意象，加強外部探索，初步明確生涯發展意向，並落實行動。通過螺旋式生涯發展指導，聚焦於自我探索、外部探索、能力提升、信念培養和決策訓練的具體任務，幫助學生順利完成生涯發展和決策，實現中學階段生涯教育的目標。

本書詳細闡述了與無監督機器學習開發相關的基本解決方案，主要包括聚類、分層聚類、鄰域聚類方法和DBSCAN、降維和PCA、自動編碼器、t分佈隨機鄰域嵌入算法、主題建模、購物籃分析、熱點分析等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

This is a course-book addressed primarily to Chinese students who want to leam English in a real-world context and broaden their horizons with news articles originally produced，especially to students at advanced levels in college，and by extension，to others who are working in joumalism，business，foreign affairs，etc. It has 20 units divided into 5 parts，covering a wide range of topics like current events of global concern，culture and entertainment，environment and health，science and technology from The Guardian，The New York Times，The Associated Press，Chin，a Daily，The Washin，gton Post，The Economist and so on. Each unit accompanied by photographs drawn from the news，is designed around a specific topic to engage students' interest while offering various language exercises. A warm-up，some key points，vocabularies and idioms are planned for each unit to facilitate students' process of reading，writing，speaking and discussion. This book aims to stimulate students' interest in issues of global

水稻種植週期內田間高溫高濕，利於雜草出苗和生長，草害嚴重，施用除草劑是我國及世界上大多數國家防控稻田雜草的主要手段。本書基於我國稻田除草劑登記信息，結合各種農藥商品包裝上的標簽信息，中國知網、Web of Science等的相關資料以及一線農技人員和水稻種植戶反饋的信息，彙編了我國稻田登記使用的29類54種除草劑單劑及149種複配劑的應用技術，以期為從事水稻生產、除草劑研發、雜草防控研究等方面的相

本書共12章，分別講解了初步認識演算法思想，枚舉演算法思想，遞迴演算法思想，分治演算法思想，貪心演算法思想，回溯演算法思想，反覆運算演算法思想，查找演算法，排序演算法，使用演算法解決資料結構問題，解決數學問題，經典演算法問題。

本書主要講解通過深度學習和機器學習知識，在金融領域的應用。如通過大數據分析獲客，通過交叉信息採集分析客戶的愛好和風險偏好，以及在量化投資中和客戶服務中為讀者提供相應的技術防範。內容涉及了深度學習技術中的 卷積網絡，循環神經網絡，注意力模型等，全書案例豐富，操作性強，適合有一定基礎知識但想在深度學習領域繼續加深實操的用戶使用。

隨著互聯網技術的飛速發展，全球逐漸步入了大數據時代，智能化的趨勢越來越明顯，各行各業幾乎都喊出了智能化的口號，機器學習作為人工智能的一個重要研究方向，在一定程度上成為了IT人才的必要技能。本書以一個自研機器學習算法框架的構建為主線，首先介紹了機器學習的相關概念和背景，然後按照代數矩陣運算層、最優化方法層、算法模型層和業務功能層的分層順序對算法框架展開講述，旨在通過理論和實踐相結合的方式，幫助廣大零

數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。大多數數據挖掘的教材專注於介紹理論基礎，因而往往難以理解和學習。本書是介紹寫給程序員的一本數據挖掘指南，可以幫助讀者動手實踐進行數據挖掘、集體智慧並構建推薦系統。全書共8章，介紹了數據挖掘的基本知識和理論、協同過濾、內容過濾及分類、算法評估、樸素貝葉斯、非結構化文本分類以及聚類等內容。全書採用做中學的方式，用生動的圖示、大量的表格、簡明的公式，實用的Python代碼示例，闡釋數據挖掘的知識和技能。每章還給出了習題和練習，幫助讀者鞏固所學的知識。本書專注適合對數據挖掘、數據分析和推薦系統感興趣的程序員及相關領域的從業者閱讀參考；同時，本書也可以作為一本輕鬆有趣的數據挖掘課程教學參考書。

主要內容 ●　處理大型的結構化和非結構化數據集 ●　使用Seaborn和Datashader實現可視化 ●　實現自己的算法 ●　構建分布式應用 ●　打包和部署Dask應用

《單頁Web應用：JavaScript從前端到後端》是設計和構建大規模JavaScript單頁Web應用(SPA)的寶貴指南，這些應用從前端到後端都使用JavaScript：瀏覽器端應用、Web服務器和數據庫。 《單頁Web應用：JavaScript從前端到後端》大約三分之二的內容專門講解單頁Web應用的客戶端開發，先定義何為JavaScript單頁應用，接著介紹書中使用的單頁Web應用的架構，然後依次講解Shell模塊、功能模塊、Model模塊、Data模塊和Fake模塊等，其中還專門拿出一整章講解開發單頁Web應用時需要掌握的JavaScript概念和特性；剩下三分之一的內容講解單頁Web應用的服務器端開發和其他與單頁Web應用相關的知識，如Node.js、MongoDB、CDN、搜索引擎優化、數據分析、錯誤日誌以及各個層級的緩存等。本書兩個附錄分別介紹JavaScript的編碼規範和單頁Web應用的測試。 《單頁Web應用：JavaScript從前端到後端》適合Web開發人員、架構師和產品經理閱讀，需要讀者到少要有些JavaScript、HTML和CSS的開發經驗。

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。 本書主要介紹如何使用TensorFlow庫實現各種各樣的模型，旨在降低學習門檻，並為讀者解決問題提供詳細的方法和指導。全書共10章，分別介紹了TensorFlow基礎知識、聚類、線性回歸、邏輯回歸、不同的神經網絡、規模化運行模型以及庫的應用技巧。 適合想要學習和瞭解 TensorFlow 和機器學習的讀