图灵2月书讯:终究还是来了
《数据科学入门》 ○ Python数据科学入门
作者:Joel Grus
译者:高蓉,韩波
定价:69
Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品
用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本
数据科学、机器学习领域必备
《数据科学入门》一书选择功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
本书主要内容涵盖:
简单介绍Python
回顾一下线性几何、统计和概率知识,了解搞数据科学的时候怎么使用它们
收集、探索、清理、转换和操作数据
了解机器学习的基本知识
实现K近邻、朴素贝叶斯、线性及逻辑回归、决策树、神经网络及聚类等模型
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce,还有数据库
《Python网络数据采集》 ○ Python网络数据采集
《Scala程序设计(第2版)》 ○ 深入剖析最流行的函数式编程语言
作者:Dean Wampler,Alex Payne
译者:王渊,陈明
定价:109
最新、最全面、目前最受读者欢迎的Scala教程
涵盖模式匹配、推导式以及高级函数式编程等最新语言特性
《Scala程序设计(第2版)》全面地介绍Scala这种针对JVM的编程语言,它集成了现代对象模型、函数式编程和先进类型系统的所有优势。通过代码示例,向你展示如何即刻高效地利用该语言和生态系统,同时解释为何Scala是开发高可扩展、以数据为中心的应用程序的理想语言。这一版还介绍了Scala的新特性,新增了模式匹配和高级函数式编程章节。此外,你还会学到Scala的命令行工具、第三方工具、库等。本书既适合Scala初学者入门,也适合经验丰富的Scala开发者参考。
《Java性能权威指南》 ○ 深度剖析Java性能优化难点
作者:Scott Oaks
译者:柳飞,陆明刚,臧秀涛
定价:79
Java性能权威指南,涵盖Java 7和Java 8
原版目前最受欢迎的Java性能书,Oracle资深架构师Scott Oaks作品
《Java性能权威指南》对Java 7和Java 8中影响性能的因素展开了全面深入的介绍,讲解传统上影响应用性能的JVM特征。内容包括:用G1垃圾收集器最大化应用的吞吐量;使用Java飞行记录器查看性能细节,而不必借助专业的分析工具;堆内存与原生内存最佳实践;线程与同步的性能,以及数据库性能最佳实践等。
“Scott在这本书里深入介绍了JIT编译器、垃圾收集算法、线程同步等复杂问题,讲解了很多应用性能分析以及优化的方法,让我受益匪浅。推荐给所有想了解性能优化的Java程序员。”
——Thorben Janssen,资深Java程序员,独立Java培训师,JSR 365专家组成员
《C现代编程》 ○ 将现代编程方法应用到C语言的嵌入式开发
《算法基础(第5版)》 ○ 海外高校广泛采用的算法教材
作者:Richard Neapolitan
译者: 贾洪峰
定价:99
人工智能领域先驱Richard Neapolitan作品
《算法基础》最新版,对练习和示例进行了全面更新
使用C++和Java伪代码帮助读者理解复杂算法
全面涵盖算法设计范式和复杂度分析
《算法基础(第5版)》通过大量示例介绍了算法设计、算法的复杂度分析以及计算复杂度。主要内容有:算法设计与分析、分而治之方法、动态规划方法、贪婪方法、回溯算法、分支定界算法、计算复杂度、难解性和NP理论、遗传算法和遗传编程、数论算法、并行算法等。此外,本书在每章末尾都提供了大量练习,而且还提供了全面的教辅材料及答案,是教授和学习算法设计与分析的理想教材。本书可作为本科生和研究生算法课程的教材,也可供程序员及算法分析和设计人员阅读。
《算法(英文版·第4版)》 ○ 影印版修订上市
作者:Kevin Wayne,Robert Sedgewick
定价:99
Sedgewick之巨著,与高德纳TAOCP一脉相承
几十年多次修订,经久不衰的畅销书
涵盖所有程序员必须掌握的50种算法
《算法(英文版·第4版)》作为算法领域经典的参考书,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法,提供了实际代码,而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了书中内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
《算法(第4版)》中文版于2012年10月在图灵出版,各大网店均有售。去图灵社区搜索书名试读。
《应用随机过程:概率模型导论(第11版)》 ○ 国际知名统计学家Sheldon M. Ross力作
作者:Sheldon M.Ross
译者:龚光鲁
定价:99
豆瓣评分9.1,讲解深入浅出,实例涵盖广泛
北美精算师考试(SOA)考试指定参考书
《应用随机过程:概率模型导论(第11版)》非常强调实践性,内含极其丰富的例子和习题,涵盖了众多学科的各种应用。作者富于启发而又不失严密性的叙述方式,有助于使读者建立概率思维方式,培养对概率理论、随机过程的直观感觉。对那些需要将概率理论应用于精算学、计算机科学、管理学和社会科学的读者而言。 第11版新增大量例子和习题,还对连续时间的马尔可夫链、漂移布朗运动等内容做了修订,更加注重强化读者的概率直观。
《应用随机过程:概率模型导论(第11版)》英文版,英文好的童鞋,去图灵社区搜索书名试读。
日本东京大学通识讲座辑录 ○ 日本图书馆推荐读物
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