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Python Workout提供了50個練習，重點是Python 3的關鍵特性。在這本書中，Python專家教練魯文·勒納(Reuven Lerner)通過一系列小項目指導你，練習你處理日常任務所需的技能。你會喜歡每個技巧的清晰解釋，你可以觀看Reuven解決每個練習的視頻。

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在過去的幾年中，Python已經進入了許多領域，包括系統管理、數據科學、devops、文本處理和Web開發。因此，現在有許多課程和書籍旨在教授Python。

本書分為10章，每一章涵蓋Python的不同領域。總的來說，隨著本書的發展，問題會變得越來越復雜——但這并不意味著我要等到“函數”一章才開始使用函數，或者等到“函數編程”一章才開始理解函數。你可以使用任何你認為必要的工具。

每一章都以一個參考表開始，包括鏈接，指向可能幫助你更好地理解你已經忘記或從未學過的主題的資源。我希望這些將幫助您加強對Python的理解，而不僅僅是本書本身。

除了練習和解決方案，還有視頻，在其中我演示如何解決每個問題，并添加到我在書中的討論。解決方案和你在書中讀到的一樣，但對很多人來說，視頻讓整個過程更加生動;你會在我的現場培訓課程中得到更多的感覺。此外，查看編碼和解決過程的時間變化通常很有幫助，而不是在頁面上一次性查看所有內容。使用視頻片段的最佳方法是同時打開該書和視頻(在Manning的liveVideo平臺中)。對于每個練習，從書開始，完成每個練習，如果你喜歡，閱讀解決方案和討論。然后點擊相應的視頻片段，看我演示解決方案，并為討論提供進一步的見解。

關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

《算法精解：C語言描述》，機械工業出版社出版，外文書名：Mastering Algorithms with C。作者：(美)Kyle Loudon (作者),? 肖翔 (譯者),? 陳舸 (譯者) 。《算法精解：C語言描述》是數據結構和算法領域的經典之作，十余年來，暢銷不衰！全書共分為三部分：部分首先介紹了數據結構和算法的概念，以及使用它們的原因和意義，然后講解了數據結構和算法中最常用的技術——指針和遞歸，最后還介紹了算法的分析方法，旨在為讀者學習這本書打下堅實的基礎；第二部分對鏈表、棧、隊列、集合、哈希表、堆、圖等常用數據結構進行了深入闡述；第三部分對排序、搜索數值計算、數據壓縮、數據加密、圖算法、幾何算法等經典算法進行了精辟的分析和講解。

本書的眾多特色使得它在同類書中獨樹一幟：具體實現都采用正式的C語言代碼而不是偽代碼，在很多數據結構和算法的實現過程中，有大量細節問題是偽代碼不能解決的；每一章都有精心組織的主題和應用；全部示例來自真實的應用，不只是一般的練習；對每種數據結構、算法和示例都進行了詳細分析；每一章的末尾都會有一系列問題和對應的回答，旨在強調這一章的重要思想……

本書中的代碼尤為值得強調：所有實現都采用C語言編寫，所有代碼都優先用于教學目的，所有代碼都在4種平臺上經過完整測試，頭文件記錄了所有公共的接口，命名規則適用于全書所有的代碼，所有的代碼都包含大量注釋……

《O’Reilly精品圖書系列·算法精解：C語言描述》內容包括： · 數據結構和算法的概念，以及使用它們的原因和意義 · 指針和遞歸 · 算法分析 · 常用數據結構：鏈表、棧、隊列、集合、哈希表、樹、堆、優先級隊列以及圖 · 排序和搜索 · 數值計算 · 數據壓縮 · 數據加密 · 圖算法 · 幾何算法

數據結構和算法的更新、創新方法

這個權威的指南由其領域的專家組成的作者團隊編寫，它甚至解釋了最困難的數學概念，這樣您就可以清楚地理解c++中的數據結構和算法。

權威的作者團隊采用面向對象的設計范式，使用c++作為實現語言，同時還提供基本算法的直覺和分析。

• 提供一種獨特的多媒體格式，學習基本的數據結構和算法
• 允許您可視化關鍵的分析概念，了解該領域的最新見解，并進行數據結構設計
• 為開發程序提供清晰的方法
• 具有清晰，易于理解的寫作風格，打破了即使是最困難的數學概念

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

C語言深度指南《Modern C》第二版上線，內容更新，加入插圖，是新視角指南的非常好書

地址： //www.manning.com/books/modern-c

Modern C關注現代C編程的新特性和獨特之處。本書是基于最新的C標準，并提供了一個最新的視角，關于這個久經考驗的真實的語言。

對這項技術

對于一門有50年歷史的編程語言來說，C語言是非常現代的。無論您是在編寫嵌入式代碼、低級系統例程還是高性能應用程序，C語言都能應對挑戰。這本獨特的書，基于最新的C標準，揭示了這一可靠語言的現代視角。

關于這本書

Modern C向您介紹了現代C編程，強調了這種強大語言的獨特和新特性。對于新的C程序員，它從基礎開始，比如結構、語法、編譯和執行。在此基礎上，您將進一步了解控制結構、數據類型、操作符和函數，從而更深入地了解底層所發生的事情。在最后幾章中，您將探索性能考慮因素、可重入性、原子性、線程和類型泛型編程。在進行概念強化練習和技能磨練挑戰的過程中，您將編寫代碼。

里面有什么

• 運算符和函數
• 指針、線程和原子性
• C的內存模型
• 動手練習

//www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

現代數據科學解決方案需要簡潔、易于閱讀和可伸縮。在《用Python掌握大型數據集》一書中，作者J.T. Wolohan向您介紹了如何使用Python編碼的功能影響方法來處理小型項目并對其進行擴展。您將探索有助于清晰性和可伸縮性的方法和內置Python工具，比如高性能并行方法，以及支持高數據吞吐量的分布式技術。本實用教程中豐富的實踐練習將為任何大型數據科學項目鎖定這些基本技能。

對這項技術

當應用于大量文件或分布式數據集時，在筆記本大小的數據上運行良好的編程技術可能會變慢，甚至完全失敗。通過掌握強大的map和reduce范型，以及支持它的基于python的工具，您可以編寫以數據為中心的應用程序，這些應用程序可以有效地擴展，而不需要在需求發生變化時重寫代碼庫。

關于這本書

使用Python掌握大型數據集教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教會您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業級數據集。有了map和reduce范型，您將探索像Hadoop和PySpark這樣的工具來有效地處理大量的分布式數據集，使用機器學習加速決策制定，并使用AWS S3簡化數據存儲。

里面有什么

• 對map和reduce范例的介紹

• 并行化與多處理模塊框架

• 分布式計算的Hadoop和Spark

• 運行AWS作業來處理大型數據集

總結

對象是Java、Python、c#等語言的核心概念。應用對象設計的最佳實踐意味著您的代碼將易于讀、寫和維護。對象設計風格指南捕捉了幾十種創建高質量的OO代碼的技術，這些代碼可以經受住時間的考驗。這些例子都是非常熟悉的偽代碼，您可以將這些教學技術應用于任何OO語言，從c++到PHP。

對這項技術

編寫良好的OO代碼是閱讀、修改和調試的樂趣。通過掌握本書中介紹的對象設計的通用最佳實踐來提升您的編碼風格。這些清晰呈現的規則適用于任何OO語言，最大限度地提高代碼庫的清晰度和持久性，并提高您和您的團隊的生產力。

關于這本書

對象設計風格指南提供了幾十種編寫面向對象代碼的專業技術。在其中，經驗豐富的開發人員Matthias Noback列出了構造對象、定義方法、更改和公開狀態等方面的設計規則。所有示例都使用非常熟悉的偽代碼，因此您可以按照自己喜歡的語言進行學習。在您探索對象設計的重要場景和挑戰時，您將一個案例一個案例地研究，然后通過一個簡單的web應用程序演示不同類型的對象如何有效地協同工作。

里面有什么

• 廣泛對象的通用設計規則

• 測試對象的最佳實踐

• 常見對象類型的目錄

• 每個章節的練習來測試你的對象設計技能

Python是世界上最流行的編程語言之一，人們從不同的背景成為Python程序員。有些人受過正規的計算機科學教育。其他人則將Python學習作為一種愛好。還有一些人在專業環境中使用Python，但他們的主要工作不是做軟件開發人員。這本中級書中的問題將幫助經驗豐富的程序員在學習語言的某些高級功能的同時，從他們的CS教育中重新了解自己的想法。自學成才的程序員將通過學習所選語言（例如Python）中的經典問題來加速CS教育。本書涵蓋了各種各樣的問題解決技術，以至于每個人都有真正的收獲。

這本書不是對Python的介紹。相反，這本書假設您已經是一名中級或高級的Python程序員。盡管這本書需要Python3.7，但我們并不認為它能夠精通最新版本的Python的每一個方面。事實上，這本書的內容是建立在這樣一個假設上的：它將作為學習材料，幫助讀者達到這樣的掌握。另一方面，這本書不適合完全不熟悉Python的讀者。

目錄：

介紹

1. 小問題

   • 斐波那契序列

   • 簡單的壓縮

   • 牢不可破的加密

   • 計算圓周率

   • 漢諾塔

   • 實際應用

   • 練習

2. 搜索問題

   • DNA搜索

   • 迷宮求解

   • 傳教士和野人問題

   • 實際應用

   • 練習

3. 約束滿足問題

   • 構建約束-滿足問題框架

   • 澳大利亞的地圖著色問題

   • 八皇后問題

   • 單詞搜索

   • SEND+MORE=MONEY

   • 電路板布局

   • 實際應用

   • 練習

4. 圖論問題

   • 地圖作為圖

   • 構建圖框架

   • 最短路徑查找

   • 最小化網絡建設成本

   • 求加權圖中的最短路徑

   • 實際應用

   • 練習

5. 遺傳算法

   • 生物背景

   • 一種通用遺傳算法

   • 一個天真的測試

   • SEND+MORE=MONEY revisited

   • 優化列表壓縮

   • 遺傳算法的挑戰

   • 實際應用

   • 練習

6. k-means聚類

   • 預備工作

   • k-means聚類算法

   • 按年齡和經度對州長進行聚類

   • 按長度聚集邁克爾·杰克遜的專輯

   • K-means聚類的問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

7. 相當簡單的神經網絡

   • 生物學基礎？

   • 人工神經網絡

   • 預備工作

   • 構建網絡

   • 分類問題

   • 加速神經網絡

   • 神經網絡問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

8. 對抗搜索

   • 基本棋盤游戲組件
     

   • 井字游戲

   • 四子棋

   • 除了α-β剪枝之外的極大極小改進

   • 實際應用

   • 練習

9. 其他問題

   • 背包問題

   • 旅行推銷員問題

   • 電話號碼助記符

   • 練習

附錄A 詞匯表

附錄B 更多資源

附錄C 類型提示簡介