Manning最畅销的Java 8书籍已经被修订为Java 9和Java 10!在Modern Java In Action中,读者可以使用最新的特性和技术,在已有的Java语言技能的基础上进行构建。

Java 9的发布建立在Java 8令人激动的基础之上。除了Java 8的lambdas和streams之外,Java 9还添加了许多自己的新特性。它包含了新的库特性来支持响应式编程,这为用户提供了一种新的方式来思考编程和编写更易于阅读和维护的代码。

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相关内容

Java 是一门编程语言,拥有跨平台、面向对象、泛型编程等特性。

Python Workout提供了50个练习,重点是Python 3的关键特性。在这本书中,Python专家教练鲁文·勒纳(Reuven Lerner)通过一系列小项目指导你,练习你处理日常任务所需的技能。你会喜欢每个技巧的清晰解释,你可以观看Reuven解决每个练习的视频。

https://www.manning.com/books/python-workout

在过去的几年中,Python已经进入了许多领域,包括系统管理、数据科学、devops、文本处理和Web开发。因此,现在有许多课程和书籍旨在教授Python。

本书分为10章,每一章涵盖Python的不同领域。总的来说,随着本书的发展,问题会变得越来越复杂——但这并不意味着我要等到“函数”一章才开始使用函数,或者等到“函数编程”一章才开始理解函数。你可以使用任何你认为必要的工具。

每一章都以一个参考表开始,包括链接,指向可能帮助你更好地理解你已经忘记或从未学过的主题的资源。我希望这些将帮助您加强对Python的理解,而不仅仅是本书本身。

除了练习和解决方案,还有视频,在其中我演示如何解决每个问题,并添加到我在书中的讨论。解决方案和你在书中读到的一样,但对很多人来说,视频让整个过程更加生动;你会在我的现场培训课程中得到更多的感觉。此外,查看编码和解决过程的时间变化通常很有帮助,而不是在页面上一次性查看所有内容。使用视频片段的最佳方法是同时打开该书和视频(在Manning的liveVideo平台中)。对于每个练习,从书开始,完成每个练习,如果你喜欢,阅读解决方案和讨论。然后点击相应的视频片段,看我演示解决方案,并为讨论提供进一步的见解。

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关于大数据技术的信息很多,但将这些技术拼接到端到端企业数据平台是一项艰巨的任务,没有得到广泛的讨论。通过这本实用的书,您将学习如何在本地和云中构建大数据基础设施,并成功地构建一个现代数据平台。

本书非常适合企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师,它向您展示了如何克服Hadoop项目期间出现的许多挑战。在深入了解以下内容之前,您将在一个彻底的技术入门中探索Hadoop和大数据领域中可用的大量工具:

  • 基础设施: 查看现代数据平台中的所有组件层,从服务器到数据中心,为企业中的数据建立坚实的基础

-平台: 了解部署、操作、安全性、高可用性和灾难恢复的各个方面,以及将平台与企业IT的其他部分集成在一起所需了解的所有内容

  • 将Hadoop带到云端: 学习在云中运行大数据平台的重要架构方面,同时保持企业安全性和高可用性
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《算法精解:C语言描述》,机械工业出版社出版,外文书名:Mastering Algorithms with C。作者:(美)Kyle Loudon (作者),‎ 肖翔 (译者),‎ 陈舸 (译者) 。《算法精解:C语言描述》是数据结构和算法领域的经典之作,十余年来,畅销不衰!全书共分为三部分:部分首先介绍了数据结构和算法的概念,以及使用它们的原因和意义,然后讲解了数据结构和算法中最常用的技术——指针和递归,最后还介绍了算法的分析方法,旨在为读者学习这本书打下坚实的基础;第二部分对链表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构进行了深入阐述;第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法进行了精辟的分析和讲解。

本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜:具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码,在很多数据结构和算法的实现过程中,有大量细节问题是伪代码不能解决的;每一章都有精心组织的主题和应用;全部示例来自真实的应用,不只是一般的练习;对每种数据结构、算法和示例都进行了详细分析;每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答,旨在强调这一章的重要思想……

本书中的代码尤为值得强调:所有实现都采用C语言编写,所有代码都优先用于教学目的,所有代码都在4种平台上经过完整测试,头文件记录了所有公共的接口,命名规则适用于全书所有的代码,所有的代码都包含大量注释……

《O’Reilly精品图书系列·算法精解:C语言描述》内容包括: · 数据结构和算法的概念,以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构:链表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法

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Mastering Algorithms with C.pdf
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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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机器学习(ML)是一组用于发现数据关系的编程技术。使用ML算法,您可以对数据进行聚类和分类,以执行建议或欺诈检测之类的任务,并对销售趋势、风险分析和其他预测进行预测。机器学习曾经是学术数据科学家的领域,现在已经成为主流的业务流程,而像易于学习的R编程语言这样的工具将高质量的数据分析交到任何程序员的手中。《使用R、tidyverse和mlr的机器学习》将教会您广泛使用的ML技术,以及如何使用R编程语言及其强大的工具生态系统将它们应用于您自己的数据集。这本书会让你开始!

对这项技术

机器学习技术准确而有效地识别数据中的模式和关系,并使用这些模型对新数据进行预测。ML技术甚至可以在相对较小的数据集上工作,使这些技能成为几乎所有数据分析任务的强大盟友。R语言的设计考虑了数学和统计的应用。小型数据集是它的最佳选择,它的现代数据科学工具(包括流行的tidyverse包)使R成为ML的自然选择。

关于这本书

《使用R、tidyverse和mlr的机器学习》将教会您如何使用强大的R编程语言从数据中获得有价值的见解。作者兼R专家Hefin Ioan Rhys以其引人入胜的、非正式的风格为ML基础知识打下了坚实的基础,并向您介绍了tidyverse,这是一套专门为实用数据科学设计的强大的R工具。有了这些基础知识,您将更深入地研究常用的机器学习技术,包括分类、预测、约简和聚类算法,并将每种技术应用于实际数据,从而对有趣的问题进行预测。

使用tidyverse包,您将转换、清理和绘制您的数据,并在工作中使用数据科学最佳实践。为了简化您的学习过程,您还将使用R的mlr包,这是一个非常灵活的接口,用于各种核心算法,允许您以最少的编码执行复杂的ML任务。您将探索一些基本概念,如过拟合、欠拟合、验证模型性能,以及如何为您的任务选择最佳模型。富有启发性的图片提供了清晰的解释,巩固了你的新知识。

无论您是在处理业务问题、处理研究数据,还是仅仅是一个有数据头脑的开发人员,您都可以通过本实用教程立即构建自己的ML管道!

里面有什么

  • 常用ML技术
  • 使用tidyverse包来组织和绘制数据
  • 验证模型的性能
  • 为您的任务选择最佳的ML模型
  • 各种实际的编码练习
  • ML的最佳实践
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C语言深度指南《Modern C》第二版上线,内容更新,加入插图,是新视角指南的非常好书

地址https://www.manning.com/books/modern-c

Modern C关注现代C编程的新特性和独特之处。本书是基于最新的C标准,并提供了一个最新的视角,关于这个久经考验的真实的语言。

对这项技术

对于一门有50年历史的编程语言来说,C语言是非常现代的。无论您是在编写嵌入式代码、低级系统例程还是高性能应用程序,C语言都能应对挑战。这本独特的书,基于最新的C标准,揭示了这一可靠语言的现代视角。

关于这本书

Modern C向您介绍了现代C编程,强调了这种强大语言的独特和新特性。对于新的C程序员,它从基础开始,比如结构、语法、编译和执行。在此基础上,您将进一步了解控制结构、数据类型、操作符和函数,从而更深入地了解底层所发生的事情。在最后几章中,您将探索性能考虑因素、可重入性、原子性、线程和类型泛型编程。在进行概念强化练习和技能磨练挑战的过程中,您将编写代码。

里面有什么

  • 运算符和函数
  • 指针、线程和原子性
  • C的内存模型
  • 动手练习
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https://www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

现代数据科学解决方案需要简洁、易于阅读和可伸缩。在《用Python掌握大型数据集》一书中,作者J.T. Wolohan向您介绍了如何使用Python编码的功能影响方法来处理小型项目并对其进行扩展。您将探索有助于清晰性和可伸缩性的方法和内置Python工具,比如高性能并行方法,以及支持高数据吞吐量的分布式技术。本实用教程中丰富的实践练习将为任何大型数据科学项目锁定这些基本技能。

对这项技术

当应用于大量文件或分布式数据集时,在笔记本大小的数据上运行良好的编程技术可能会变慢,甚至完全失败。通过掌握强大的map和reduce范型,以及支持它的基于python的工具,您可以编写以数据为中心的应用程序,这些应用程序可以有效地扩展,而不需要在需求发生变化时重写代码库。

关于这本书

使用Python掌握大型数据集教会您编写可以处理任何大小的数据集的代码。您将从笔记本大小的数据集开始,这些数据集通过将大任务分解为可以同时运行的小任务来教会您并行化数据分析。然后将这些程序扩展到云服务器集群上的工业级数据集。有了map和reduce范型,您将探索像Hadoop和PySpark这样的工具来有效地处理大量的分布式数据集,使用机器学习加速决策制定,并使用AWS S3简化数据存储。

里面有什么

  • 对map和reduce范例的介绍

  • 并行化与多处理模块框架

  • 分布式计算的Hadoop和Spark

  • 运行AWS作业来处理大型数据集

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总结

对象是Java、Python、c#等语言的核心概念。应用对象设计的最佳实践意味着您的代码将易于读、写和维护。对象设计风格指南捕捉了几十种创建高质量的OO代码的技术,这些代码可以经受住时间的考验。这些例子都是非常熟悉的伪代码,您可以将这些教学技术应用于任何OO语言,从c++到PHP。

对这项技术

编写良好的OO代码是阅读、修改和调试的乐趣。通过掌握本书中介绍的对象设计的通用最佳实践来提升您的编码风格。这些清晰呈现的规则适用于任何OO语言,最大限度地提高代码库的清晰度和持久性,并提高您和您的团队的生产力。

关于这本书

对象设计风格指南提供了几十种编写面向对象代码的专业技术。在其中,经验丰富的开发人员Matthias Noback列出了构造对象、定义方法、更改和公开状态等方面的设计规则。所有示例都使用非常熟悉的伪代码,因此您可以按照自己喜欢的语言进行学习。在您探索对象设计的重要场景和挑战时,您将一个案例一个案例地研究,然后通过一个简单的web应用程序演示不同类型的对象如何有效地协同工作。

里面有什么

  • 广泛对象的通用设计规则

  • 测试对象的最佳实践

  • 常见对象类型的目录

  • 每个章节的练习来测试你的对象设计技能

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Python是世界上最流行的编程语言之一,人们从不同的背景成为Python程序员。有些人受过正规的计算机科学教育。其他人则将Python学习作为一种爱好。还有一些人在专业环境中使用Python,但他们的主要工作不是做软件开发人员。这本中级书中的问题将帮助经验丰富的程序员在学习语言的某些高级功能的同时,从他们的CS教育中重新了解自己的想法。自学成才的程序员将通过学习所选语言(例如Python)中的经典问题来加速CS教育。本书涵盖了各种各样的问题解决技术,以至于每个人都有真正的收获。

这本书不是对Python的介绍。相反,这本书假设您已经是一名中级或高级的Python程序员。尽管这本书需要Python3.7,但我们并不认为它能够精通最新版本的Python的每一个方面。事实上,这本书的内容是建立在这样一个假设上的:它将作为学习材料,帮助读者达到这样的掌握。另一方面,这本书不适合完全不熟悉Python的读者。

目录

介绍

  1. 小问题

    • 斐波那契序列

    • 简单的压缩

    • 牢不可破的加密

    • 计算圆周率

    • 汉诺塔

    • 实际应用

    • 练习

  2. 搜索问题

    • DNA搜索

    • 迷宫求解

    • 传教士和野人问题

    • 实际应用

    • 练习

  3. 约束满足问题

    • 构建约束-满足问题框架

    • 澳大利亚的地图着色问题

    • 八皇后问题

    • 单词搜索

    • SEND+MORE=MONEY

    • 电路板布局

    • 实际应用

    • 练习

  4. 图论问题

    • 地图作为图

    • 构建图框架

    • 最短路径查找

    • 最小化网络建设成本

    • 求加权图中的最短路径

    • 实际应用

    • 练习

  5. 遗传算法

    • 生物背景

    • 一种通用遗传算法

    • 一个天真的测试

    • SEND+MORE=MONEY revisited

    • 优化列表压缩

    • 遗传算法的挑战

    • 实际应用

    • 练习

  6. k-means聚类

    • 预备工作

    • k-means聚类算法

    • 按年龄和经度对州长进行聚类

    • 按长度聚集迈克尔·杰克逊的专辑

    • K-means聚类的问题和扩展

    • 实际应用

    • 练习

  7. 相当简单的神经网络

    • 生物学基础?

    • 人工神经网络

    • 预备工作

    • 构建网络

    • 分类问题

    • 加速神经网络

    • 神经网络问题和扩展

    • 实际应用

    • 练习

  8. 对抗搜索

    • 基本棋盘游戏组件
      
    • 井字游戏

    • 四子棋

    • 除了α-β剪枝之外的极大极小改进

    • 实际应用

    • 练习

  9. 其他问题

    • 背包问题

    • 旅行推销员问题

    • 电话号码助记符

    • 练习

附录A 词汇表

附录B 更多资源

附录C 类型提示简介

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