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Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘
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本書(shū)提供了大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的簡(jiǎn)介、原理、實(shí)踐、企業(yè)應(yīng)用等,針對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),如Hadoop、HBase、Hive、Spark等,都有專業(yè)章節(jié)進(jìn)行介紹,并且針對(duì)每一模塊都有相應(yīng)的動(dòng)手實(shí)踐,能有效加深讀者對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)原理、技術(shù)實(shí)踐的理解。書(shū)中的挖掘?qū)嵺`篇涉及企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的所有環(huán)節(jié),如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等,通過(guò)案例對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)分析,對(duì)讀者有一定實(shí)踐指導(dǎo)作用。對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的高校師生來(lái)說(shuō),本書(shū)不僅提供了大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)講解及原理、架構(gòu)分析,還針對(duì)這些原理,配備有對(duì)應(yīng)的動(dòng)手實(shí)踐章節(jié),幫助讀者加深對(duì)原理、架構(gòu)的認(rèn)識(shí)。同時(shí),在每個(gè)模塊結(jié)束后,書(shū)中會(huì)有一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的企業(yè)應(yīng)用案例,幫助讀者鞏固學(xué)到的大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)知識(shí)。

張良均等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.1萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):以MATLAB、Python為工具
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本書(shū)詳細(xì)講解了36個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例(含可運(yùn)行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動(dòng)閱卷、肺部圖像分割、小波數(shù)字水印、圖像檢索、人臉二維碼識(shí)別、車牌定位及識(shí)別、霍夫曼圖像壓縮、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、英文字符文本識(shí)別、眼前節(jié)組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語(yǔ)音識(shí)別的音頻信號(hào)模擬燈控、路面裂縫檢測(cè)識(shí)別、視頻運(yùn)動(dòng)估計(jì)追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學(xué)習(xí)的汽車目標(biāo)檢測(cè)、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)駕駛應(yīng)用、基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別、基于深度特征的以圖搜畫(huà)、基于CNN的字符識(shí)別、基于CNN的物體識(shí)別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時(shí)間序列分析、基于深度學(xué)習(xí)的以圖搜圖技術(shù)、基于YOLO的智能交通目標(biāo)檢測(cè)等多項(xiàng)重要技術(shù)及應(yīng)用,涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用方面。工欲善其事,必先利其器,本書(shū)對(duì)每個(gè)數(shù)字圖像處理的知識(shí)點(diǎn)都提供了豐富、生動(dòng)的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細(xì)講解了實(shí)驗(yàn)的核心程序。通過(guò)對(duì)這些程序的閱讀、理解和仿真運(yùn)行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內(nèi)容,并且更加熟練地掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)及深度學(xué)習(xí)在不同實(shí)際領(lǐng)域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14萬(wàn)字

Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)
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本書(shū)以Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式,深入淺出地介紹Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容。本書(shū)共11章,分為基礎(chǔ)篇(第1~5章)和實(shí)戰(zhàn)篇(第6~11章),基礎(chǔ)篇包括數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)挖掘編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)等基礎(chǔ)知識(shí);實(shí)戰(zhàn)篇包括6個(gè)案例,分別為信用卡高風(fēng)險(xiǎn)客戶識(shí)別、餐飲企業(yè)菜品關(guān)聯(lián)分析、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)資金流量預(yù)測(cè)、O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)、電視產(chǎn)品個(gè)性化推薦,以及基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)資金流量預(yù)測(cè)。本書(shū)大部分章節(jié)包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題,通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐,可幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為“1+X”證書(shū)制度試點(diǎn)工作中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)(Python)職業(yè)技能等級(jí)(高級(jí))證書(shū)的教學(xué)和培訓(xùn)用書(shū),也可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)或人工智能相關(guān)專業(yè)的教材,還可作為數(shù)據(jù)挖掘愛(ài)好者的自學(xué)用書(shū)。

翟世臣 張良均主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.6萬(wàn)字

檢索匹配:深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
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《檢索匹配:深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用》主要介紹了深度學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)核心的三大類業(yè)務(wù)(搜索、廣告、推薦系統(tǒng))檢索系統(tǒng)中的應(yīng)用。書(shū)中詳細(xì)講述了檢索匹配的理論、演進(jìn)歷史,以及在業(yè)務(wù)中落地一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)算法模型的全流程技能,包括業(yè)務(wù)問(wèn)題建模、樣本準(zhǔn)備、特征抽取、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)等,并提供了相應(yīng)的代碼。《檢索匹配:深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用》共11章,分為四大部分。第1部分(第1~2章)介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論知識(shí);第2部分(第3~6章)介紹了業(yè)務(wù)中如何上線一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,包括標(biāo)簽拼接、特征抽取、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)等流程,采用單機(jī)實(shí)現(xiàn);第3部分(第7~9章)介紹了檢索算法基本理論以及演進(jìn)歷史,并以業(yè)內(nèi)應(yīng)用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進(jìn)行了詳細(xì)理論解析和代碼實(shí)現(xiàn);第4部分(第10~11章)介紹了如何將單機(jī)訓(xùn)練模式改造為分布式訓(xùn)練模式,以加快模型的訓(xùn)練速度,從而應(yīng)對(duì)具有海量樣本的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

康善同編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·8.5萬(wàn)字

量化投資:交易模型開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘
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本書(shū)是一本利用Python技術(shù),結(jié)合人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)行業(yè)模型開(kāi)發(fā)的技術(shù)圖書(shū)。本書(shū)第1~4章主要講解了利用Python軟件分析模型開(kāi)發(fā)的入門知識(shí),包括開(kāi)發(fā)工具的使用、測(cè)試技術(shù)難點(diǎn)等內(nèi)容;第5~7章主要講解了利用人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完善行業(yè)技術(shù)模型的數(shù)據(jù)加載與分析等內(nèi)容;第8~9章主要講解了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)配置和風(fēng)險(xiǎn)控制等內(nèi)容;第10~11章主要講解了利用機(jī)器學(xué)習(xí)與遺傳算法進(jìn)行相應(yīng)模型開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。全書(shū)內(nèi)容專業(yè),案例豐富翔實(shí),是作者多年來(lái)利用開(kāi)發(fā)軟件和人工智能結(jié)合進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域軟件開(kāi)發(fā)與探索的最佳結(jié)晶。本書(shū)不僅適合想利用Python進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的用戶,也適合有一定經(jīng)驗(yàn)但想深入掌握人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行業(yè)應(yīng)用的用戶使用,還可以作為機(jī)構(gòu)培訓(xùn)的優(yōu)秀教材。

韓燾 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.5萬(wàn)字

技術(shù)人修煉之道:從程序員到百萬(wàn)高管的72項(xiàng)技能
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本書(shū)旨在幫助IT技術(shù)人員提升職場(chǎng)核心技能、架構(gòu)思維、團(tuán)隊(duì)管理能力、商業(yè)認(rèn)知,讓每一位普通的技術(shù)從業(yè)者,修煉成為“技術(shù)職場(chǎng)超級(jí)個(gè)體”,通過(guò)全面升級(jí)個(gè)人的底層操作系統(tǒng),突破瓶頸,實(shí)現(xiàn)職場(chǎng)躍遷。本書(shū)按照技術(shù)職場(chǎng)人的成長(zhǎng)軌跡,首先關(guān)注技術(shù)人的職場(chǎng)定位、思維方式升級(jí)、職場(chǎng)溝通、架構(gòu)思維、學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新能力。然后介紹從技術(shù)轉(zhuǎn)管理會(huì)踩的坑、有效管理的原則、打造高效組織架構(gòu)、團(tuán)隊(duì)高效執(zhí)行力、技術(shù)人才的選用育留、管理者的自我修養(yǎng)、管理者的商業(yè)思維。全書(shū)總結(jié)了從程序員到技術(shù)高管,所需的72項(xiàng)技能。這些技能來(lái)自50多位一線互聯(lián)網(wǎng)公司從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),以及作者將近20年的職場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)。如果你是技術(shù)職場(chǎng)小白,本書(shū)的“技術(shù)人的自我修養(yǎng)”“思維方式的升級(jí)”“學(xué)習(xí)力與創(chuàng)新力”等章節(jié),可以幫助你樹(shù)立正確的價(jià)值觀、培養(yǎng)良好的職業(yè)習(xí)慣、提升思維能力、提高學(xué)習(xí)力和創(chuàng)新力,為進(jìn)入更大的平臺(tái)打下牢固堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。如果你是尋求突破的資深工程師,本書(shū)的“技術(shù)人的難‘言’之痛”“技術(shù)人都要學(xué)的架構(gòu)思維”“管理中常見(jiàn)的‘坑’”等章節(jié),可以幫助你提升溝通技巧和架構(gòu)思維,跨越從技術(shù)到管理的鴻溝,發(fā)掘更多自身的可能性,突破“35歲職場(chǎng)現(xiàn)象”,打開(kāi)技術(shù)職場(chǎng)的另一片廣闊天地。如果你是技術(shù)管理者,本書(shū)的“有效管理的原則”“打造高效的組織架構(gòu)”“團(tuán)隊(duì)高效執(zhí)行力”“管理下屬:人才的選用育留”“管理者的自我修養(yǎng)”“技術(shù)人的商業(yè)思維”等章節(jié),可以幫助你提升商業(yè)思維,掌握業(yè)界領(lǐng)先的團(tuán)隊(duì)管理工具,實(shí)現(xiàn)“技術(shù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)騰飛”的夢(mèng)想。

黃哲鏗 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·16.1萬(wàn)字

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