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Python面向對象編程(第4版)
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這是一本全面介紹Python面向對象編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向對象編程的核心原則和概念,以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等,以及如何從面向對象編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和并發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終,并不斷探討各種實現方式的優劣。這是一本全面介紹Python面向對象編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向對象編程的核心原則和概念,以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等,以及如何從面向對象編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和并發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終,并不斷探討各種實現方式的優劣。本書針對的是Python面向對象編程的新手,假設讀者具備基本的Python技能。對于有其他面向對象編程語言背景的讀者,本書將展示Python的許多特性。

(美)史蒂文·洛特 (加)達斯帝·菲利普斯 ·程序設計 ·29.6萬字

推薦系統全鏈路設計:原理解讀與業務實踐
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這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統,圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書,又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基于推薦算法工程師實際工作場景規劃內容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗,是一本方法和實踐兼具的好書。本書不針對零基礎從業者,而是以幫助初級算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題,直指問題的本質,并按照推薦系統工作流程逐一破解。本書共包括11章:第1章主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況,包括構建推薦系統可能面臨的問題,以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。第2章介紹現代推薦系統的整體架構,以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統。第3章對推薦系統所需要的數據和特征處理進行深度剖析,包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特征處理和離散特征處理等重點內容。第4章對推薦系統的在線指標和離線指標,以及AB實驗的設計進行深度講解。第5章和第6章,主要對機器學習和神經網絡的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點,也是很多推薦算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網絡深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。第7~9章分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀,包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案,以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。第10章主要介紹精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和強化學習在混排的應用)的原理。第11章主要介紹冷啟動鏈路的設計,主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配算法。這是本書的特色內容。

唐楠烊 ·數據庫 ·13.8萬字

AI落地:讓人工智能為你所用
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面對人工智能(AI)這一技術名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地?面對人工智能產品爆發式涌現,你是否擔心它會奪走你的工作,進而產生恐慌和憂慮?面對日常見到的“人工智障”工具,你是否對人工智能產生過質疑?進入人工智能時代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術為自己服務?本書結合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語言,為你揭開人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景,以及評價其價值的方法,助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比,以便讓你了解技術,還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會,使讀者能夠在閱讀完本書內容后,對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書,讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號:AI落地方法論,獲得課程、AI體驗工具。

王海屹 ·人工智能 ·14.3萬字

硅谷Python工程師面試指南:數據結構、算法與系統設計
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本書是一本全面的Python技術及面試指南,旨在幫助讀者深入理解Python編程語言的核心概念,并掌握在技術面試中取得成功的關鍵技巧。全書分為4個部分。第一部分面試流程。這一部分詳細介紹了硅谷公司的面試流程,包括非技術電話面試、技術電話面試(包括閑談、技術溝通和提問環節)以及現場面試的準備和策略,既為讀者提供了面試前的全面準備指導,也幫助讀者在面試中展現出良好狀態。第二部分數據結構。從基礎的列表、堆棧、隊列、優先隊列、字典和集合,到更復雜的鏈表、二叉樹、其他樹結構(如前綴樹、線段樹、二叉索引樹)和圖的表示與應用,每一章都通過豐富的實例來展示如何巧妙應用這些數據結構。第三部分算法。這一部分覆蓋了二分搜索、雙指針法、動態規劃、深度優先搜索、回溯、廣度優先搜索、并查集等核心算法。結合面試真題,通過逐步分析,引導讀者掌握每種算法的思想及其在解決實際問題中的應用。第四部分系統設計。理論知識部分,從設計需求分析到高層構建,然后到具體組件設計,再到擴展設計,幫助讀者理解如何構建可擴展、高效的系統架構。實戰案例部分,包括分布式緩存系統、網絡爬蟲系統、TinyURL加密與解密、自動補全功能、新聞動態功能、社交媒體應用和出行應用的設計,涵蓋系統設計的關鍵技術。此外,這一部分涵蓋了多線程編程與設計機器學習系統的知識,既幫助讀者理解并行處理的概念和應用,又擴展機器學習的重要知識和面試技巧,并提供設計搜索排名系統和推薦系統的實例。

任建峰 全書學 ·程序設計 ·9.9萬字

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