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本書圍繞虛擬化、并發和持久性這三個主要概念展開，介紹了所有現代系統的主要組件（包括調度、虛擬內存管理、磁盤和I/O子系統、文件系統）。全書共50章，分為3個部分，分別講述虛擬化、并發和持久性的相關內容。作者以對話形式引入所介紹的主題概念，行文詼諧幽默卻又鞭辟入里，力求幫助讀者理解操作系統中虛擬化、并發和持久性的原理。本書內容全面，并給出了真實可運行的代碼（而非偽代碼），還提供了相應的練習，很適合高等院校相關專業的教師開展教學和高校學生進行自學。?

本書具有以下特色：

• 主題突出，緊緊圍繞操作系統的三大主題元素——虛擬化、并發和持久性。
• 以對話的方式引入背景，提出問題，進而闡釋原理，啟發動手實踐。
• 包含眾多“補充”和“提示”，拓展讀者知識面，增加趣味性。
• 使用真實代碼而不是偽代碼，讓讀者更加深入透徹地了解操作系統。
• 提供作業、模擬和項目等眾多學習方式，鼓勵讀者動手實踐。
• 為教師提供教學輔助資源。

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

C++ 是一個用戶群體相當大的語言。從 C++98 的出現到 C++11 的正式定稿經歷了長達十年多之 久的積累。C++14/17 則是作為對 C++11 的重要補充和優化，C++20 則將這門語言領進了現代化的大 門，所有這些新標準中擴充的特性，給 C++ 這門語言注入了新的活力。那些還在堅持使用傳統 C++ （本書把 C++98 及其之前的 C++ 特性均稱之為傳統 C++）而未接觸過現代 C++ 的 C++ 程序員在 見到諸如 Lambda 表達式這類全新特性時，甚至會流露出『學的不是同一門語言』的驚嘆之情。

現代 C++ (本書中均指 C++11/14/17/20) 為傳統 C++ 注入的大量特性使得整個 C++ 變得更加像一門現代化的語言。現代 C++ 不僅僅增強了 C++ 語言自身的可用性，auto 關鍵字語義的修改使得我 們更加有信心來操控極度復雜的模板類型。同時還對語言運行期進行了大量的強化，Lambda 表達式的出 現讓 C++ 具有了『匿名函數』的『閉包』特性，而這一特性幾乎在現代的編程語言（諸如 Python/Swift/. . . ）中已經司空見慣，右值引用的出現解決了 C++ 長期以來被人詬病的臨時對象效率問題等等。

C++17 則是近三年依賴 C++ 社區一致推進的方向，也指出了現代 C++ 編程的一個重要發展方向。盡管它的出現并不如 C++11 的分量之重，但它包含了大量小而美的語言與特性（例如結構化綁定）， 這些特性的出現再一次修正了我們在 C++ 中的編程范式。 現代 C++ 還為自身的標準庫增加了非常多的工具和方法，諸如在語言自身標準的層面上制定了 std::thread，從而支持了并發編程，在不同平臺上不再依賴于系統底層的 API，實現了語言層面的跨 平臺支持；std::regex 提供了完整的正則表達式支持等等。C++98 已經被實踐證明了是一種非常成功 的『范型』，而現代 C++ 的出現，則進一步推動這種范型，讓 C++ 成為系統程序設計和庫開發更好的 語言。Concept 提供了對模板參數編譯期的檢查，進一步增強了語言整體的可用性。

總而言之，我們作為 C++ 的擁護與實踐者，始終保持接納新事物的開放心態，才能更快的推進 C++ 的發展，使得這門古老而又新穎的語言更加充滿活力。

//changkun.de/modern-cpp/pdf/modern-cpp-tutorial-zh-cn.pdf

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

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1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

這本書以一種結構化的、直觀的、友好的方式學習c++編程語言。這本書教授現代c++編程語言、c++標準庫和現代c++標準的基礎知識。不需要以前的編程經驗。

c++是一種不同于其他語言的語言，它的復雜性令人驚訝，但在許多方面都非常優美和優雅。它也是一種不能通過猜測來學習的語言，是一種很容易出錯的語言。為了克服這一點，每個部分都充滿了現實世界中逐漸增加復雜性的例子。面向絕對初學者的現代c++教的不僅僅是用c++ 20編程。它提供了一個可在其上進行構建的堅實的c++基礎。

作者帶您了解c++編程語言、標準庫和c++ 11到c++ 20標準基礎知識。每一章都附有適量的理論和大量的源代碼示例。

您將使用c++ 20個特性和標準，同時還將比較和查看以前的c++版本。您將使用大量相關的源代碼示例來實現此目的。

你將學到什么

• 使用c++的基礎:類型、操作符、變量、常量、表達式、引用、函數、類、I/O、智能指針、多態性等等
• 在Windows上設置Visual Studio環境，在Linux上設置GCC環境，這樣就可以編寫自己的代碼
• 聲明和定義函數、類和對象，并將代碼組織到名稱空間中
• 發現面向對象編程:類和對象，封裝，繼承，多態性，以及更多使用最先進的c++特性
• 在組織源代碼和控制程序工作流方面采用最佳實踐
• 熟悉c++語言的dos和donts等等
• 掌握基本的lambdas、繼承、多態性、智能指針、模板、模塊、契約、概念等等

這本書是給誰的

• 希望學習c++編程的初學者或程序員新手。不需要有編程經驗。

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

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改進您的編程技術和方法，成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性，這些概念和特性不僅將改進您的代碼，而且還將幫助您理解Python社區，并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3，第三版給你的工具寫干凈，創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則，這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面，描述了一些技術，這些技術可能不是常見的知識，但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中，您將開發一個復雜的Python框架，該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后，您將準備好部署不常見的特性，這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

• 用各種類型的Python函數實現程序
• 使用類和面向對象編程
• 使用標準庫和第三方庫中的字符串
• 使用Python獲取web站點數據
• 通過編寫測試套件來自動化單元測試
• 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
• 理解Python文檔的精髓，以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員，希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序，并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

本備忘單是機器學習手冊的濃縮版，包含了許多關于機器學習的經典方程和圖表，旨在幫助您快速回憶起機器學習中的知識和思想。

這個備忘單有兩個顯著的優點:

1. 清晰的符號。數學公式使用了許多令人困惑的符號。例如，X可以是一個集合，一個隨機變量，或者一個矩陣。這是非常混亂的，使讀者很難理解數學公式的意義。本備忘單試圖規范符號的使用，所有符號都有明確的預先定義，請參見小節。

2. 更少的思維跳躍。在許多機器學習的書籍中，作者省略了數學證明過程中的一些中間步驟，這可能會節省一些空間，但是會給讀者理解這個公式帶來困難，讀者會在中間迷失。

主題： C++ Primer Plus

摘要： 本書的第五版描述了ISO C++標準中所提出的語言，非正式地稱為C++99和C++03。或者，有時作為C++99／03。（2003版本在很大程度上是對1999標準的技術修正，沒有添加任何新的特征。）此后，C++繼續發展。國際C++標準委員會剛剛批準了一個新版本的標準。這個標準在開發過程中有C++0x的非正式名稱，現在它將被稱為C++11。大多數現代編譯器都支持C++99／03。本書中的大多數例子都符合這一標準，但是新標準的許多特征已經在一些實現中出現了，而這個版本的C++Primer-Plus探究了這些新特性。C++Primer-Plus討論了C語言的基本原理，并給出了C++的特點，使這本書可以自如。它給出了C++的基本原理，并用簡單的、易于復制和實驗的點程序來說明它們。學習輸入/輸出（I/O），如何使程序執行重復的任務和做出選擇。處理數據的許多方法，以及如何使用函數。您了解C++中添加到C的許多特性，包括以下內容：n類和對象n繼承n多態性、虛擬函數和運行時類型標識（RTTI）n函數重載n引用變量n泛型或與類型無關的編程，由模板和標準模板庫（STL）提供n處理錯誤條件的異常機制n用于管理名稱的命名空間函數、類和變量的。