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當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

這本書通過一組實際的例子和問題，教系統編程與最新版本的C。它涵蓋了一些程序的開發，實現了高效的編碼示例。

實際的C語言系統編程包括三個主要部分:用多線程C語言編程;實際的系統編程使用的概念，如進程，信號，進程間通信;以及基于套接字的高級編程，其中包括開發一個用于可靠通信的網絡應用程序。

您將了解一個使用C進行系統編程的奇妙生態系統，從處理基本的系統實用程序命令到通過套接字編程進行通信。在套接字編程的幫助下，您將能夠立即構建客戶機-服務器應用程序。

這本書的“秘密武器”是它精心策劃的主題和解決方案的清單，通過一系列不同的實用例子結合在一起;每個主題都以一種易于學習的方式從頭開始。在此過程中，您將重點關注實際實現以及最佳實踐和潛在缺陷的概述。這本書還包括一個額外的章節，上面列有一些高級的主題和發展你技能的方向。

//file.allitebooks.com/20201027/Practical%20System%20Programming%20with%20C.pdf

將無服務器計算中的安全基礎知識應用到新的或現有的項目中。這個操作指南提供了實際的例子和基礎知識。您將在無服務器計算的所有方面應用這些基礎知識:改進代碼、保護應用程序和保護基礎設施。你將獲得安全知識，使你能夠保護你所支持的項目，并與網絡安全人員進行技術對話。

在網絡安全被攻破的新聞層出不窮的今天，考慮應用程序的安全性是至關重要的。人們很容易相信，使用第三方主機來托管整個計算平臺將提高安全性。這本書向你展示了為什么網絡安全是每個參與這個項目的人的責任。

你將學到什么

• 對無服務器計算中的網絡安全有更深的理解
• 了解如何使用免費和開放源碼工具(如節點包管理器、ESLint和VSCode)來減少應用程序代碼中的漏洞
• 評估來自您的serverless函數中的事件觸發器的潛在威脅
• 了解無服務器計算中的安全最佳實踐
• 開發一個不可知的安全體系結構，同時減少來自特定于供應商的基礎設施的風險

這本書是給誰的

開發人員或安全工程師希望將他們目前對傳統網絡安全的了解擴展到無服務器計算項目中。剛開始從事無服務器計算和網絡安全的個人可以在他們的項目中應用這本書中的概念。

這個介紹Bootstrap 4的更新的第二版構建了您對CSS的基本規則、SASS預編譯器、Bootstrap以及它們如何一起工作的理解。在學習了在Linux (Ubuntu)和Windows上設置CSS之后，您將了解如何使用為引導程序編寫的模板和主題，以及如何改進用戶界面。您還將了解如何利用和激活組件。提供了大量的屏幕截圖和代碼片段，以幫助解釋和加強書中討論的概念。

作為傳統DNNs對圖的推廣，GNN繼承了傳統DNNs的優點和缺點。與傳統的DNNs一樣，GNN在許多圖形相關的任務中被證明是有效的，比如節點聚類和圖聚焦任務。傳統的DNNs已被證明易受專門設計的對抗性攻擊(Goodfellow et al.， 2014b;徐等，2019b)。在對抗性的攻擊下，受害樣本會受到干擾，不容易被發現，但會導致錯誤的結果。越來越明顯的是，GNNs也繼承了這個缺點。對手可以通過操縱圖的結構或節點特征來欺騙GNN模型，從而產生圖的對抗性擾動。GNN的這種局限性引起了人們對在諸如金融系統和風險管理等安全關鍵應用程序中采用它們的極大關注。例如，在一個信用評分系統中，欺詐者可以偽造與幾個高信用客戶的關系，以逃避欺詐者檢測模型;垃圾郵件發送者可以很容易地創建虛假關注者，以增加虛假新聞被推薦和傳播的機會。因此，圖形對抗性攻擊及其對策的研究越來越受到人們的關注。在這一章中，我們首先介紹了圖對抗攻擊的概念和定義，并詳細介紹了一些具有代表性的圖對抗攻擊方法。然后，我們討論了針對這些對抗性攻擊的典型防御技術。

//cse.msu.edu/~mayao4/dlg_book/

在簡單介紹了微服務安全性的挑戰之后，該書涵蓋了保護應用程序邊界和服務對服務通信的基礎知識。通過一個實際示例，讀者將了解如何在API網關后部署和保護微服務，以及如何訪問由單頁應用程序(SPA)訪問的微服務。

《Microservices Security in Action》提供了各種解決方案，介紹了節流和監視、訪問控制以及微服務到微服務通信的最佳實踐。詳細的代碼示例、練習和實際用例可以幫助您將學到的知識應用到生產環境中。在此過程中，作者和軟件安全專家Prabath Siriwardena和Nuwan Dias介紹了一些重要的概念，如節流、分析收集、API網關的訪問控制和微服務到微服務通信。您還將了解如何使用最先進的技術(包括Kubernetes、Docker和Istio服務網格)安全地部署微服務。這篇簡單的指南以安全流程回顧和最佳實踐作為結束語。讀完本文后，您就可以滿懷信心地規劃、設計和實現微服務應用程序了，因為知道它們是安全的!

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

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

這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序，可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試，這本書提出了一些重要的算法，由例子支持，給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹，演示什么可以和不可以被有效地計算，以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題，與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習，以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件，以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。

Fundamentals of Python Programming