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適用于初學Java的工作程序員，這本暢銷書將引導您了解Java 21的語言特性和API。通過有趣、引人入勝且現實的示例，作者Marc Loy、Patrick Niemeyer和Dan Leuck向您介紹了Java的基礎知識，包括其類庫、編程技巧和習慣，著眼于構建真實應用程序。

這本更新的第六版擴展了內容，繼續涵蓋了Lambda和流，并向您展示如何在Java中使用函數范式。您將了解到自第五版以來引入的最新Java功能，從JDK 15到21。您還將深入探討虛擬線程（在Java 19中作為Loom項目引入）。這本指南將幫助您：- 了解Java語言和Java應用程序的結構- 編寫、編譯和執行Java應用程序- 了解Java線程和并發編程的基礎知識- 學習Java I/O基礎知識，包括本地文件和網絡資源- 創建具有良好可用性的引人入勝的界面- 了解Java中如何集成功能特性- 隨著新版本的發布，跟蹤Java的發展 這本書適合計算機專業人士、學生、技術人員和對Java有實際需求的人，目的是構建真實應用程序。這本書還可以被視為面向對象編程、線程和用戶界面的速成課程。如果您具有C或C++等語言的一些經驗，那么在使用本書時您將有一些小小的優勢。如果沒有經驗，也不用擔心。在許多方面，Java的行為類似于Smalltalk和Lisp等更動態的語言。熟悉其他面向對象編程語言肯定會有幫助，盡管您可能需要改變一些想法和放棄一些習慣。與C++和Smalltalk等語言相比，Java要簡單得多。如果您從簡明的示例和個人實驗中學得更好，那么您會喜歡這本書。

關于作者

Marc Loy是一名高級軟件工程師和技術培訓師，專門研究用戶體驗設計和全棧開發。他于1995年開始在Sun Microsystems擔任培訓師時開始使用Java，并撰寫了多本關于Java、媒體制作和微控制器開發的書籍。 Patrick Niemeyer在Southwestern Bell Technology Resources工作時涉足Java。他是去中心化應用程序和機器學習領域的獨立顧問和作者。Pat是Java腳本語言BeanShell的創作者，并為許多開源項目做出了貢獻。他目前在舊金山的Orchid Labs工作。

隨著圖數據庫的快速崛起，各大組織現在開始實施先進的分析和機器學習解決方案，以幫助推動業務成果。本實用指南向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示如何使用TigerGraph入門圖數據庫，這是目前可用的領先圖數據庫模型之一。 您將探索從連接數據中獲取價值的三個階段方法：連接、分析和學習。Victor Lee、Phuc Kien Nguyen 和 Alexander Thomas 提供了涵蓋多個現代業務需求的真實用例。通過深入TigerGraph Cloud的實踐練習，您將迅速熟練于為您的組織設計和管理先進的分析和機器學習解決方案。

使用圖思維來連接、分析并從數據中學習，以進行高級分析和機器學習 了解圖分析和機器學習如何提供關鍵的業務見解和成果 使用五個核心類別的圖算法來推動高級分析和機器學習 提供核心業務實體的實時360度視圖，包括客戶、產品、服務、供應商和公民 通過機器學習和先進的分析從連接數據中發現見解。

使用 R 將數據轉化為洞察、知識和理解。通過這本實用的書籍，有抱負的數據科學家將學會如何使用 R 和 RStudio 進行數據科學工作，以及 tidyverse —— 一系列為使數據科學快速、流暢和有趣而設計的 R 包。即使你沒有編程經驗，這個更新版也會讓你很快開始進行數據科學工作。你將學會如何導入、轉換和可視化你的數據，并溝通結果。你還將全面了解數據科學周期的大局，并掌握管理細節所需的基本工具。為了適應 tidyverse 的最新功能和最佳實踐，新章節將教你如何從電子表格、數據庫和網站獲取數據。練習題將幫助你鞏固學到的知識。**你將了解如何：**可視化：創建用于數據探索和結果溝通的圖表 轉換：發現變量類型及與之配套的工具 導入：將數據導入 R 并轉換為便于分析的形式 編程：學習 R 的工具，以更清晰、輕松的方式解決數據問題 溝通：使用 Quarto 集成散文、代碼和結果

//www.oreilly.com/library/view/r-for-data/9781492097396/

本書主要有兩個目的。首先，它旨在成為工程師使用工具、自動化和流程來解決隱私問題的墊腳石。我不僅提供了實際操作的實現技術，還提供了在快速發展的公司中至關重要的業務環境。其次，這本書的目的是幫助企業、政府和媒體的決策者提供正確的指導，以幫助企業茁壯成長，并保護客戶數據。 本書分為4部分和11章。書擋，即第一部分和第四部分，提供上下文指導，并將幫助工程師開發可擴展的隱私計劃。第二部分和第三部分分別提供專注于數據治理和工具的實踐技能。 第一部分關注隱私工程如何成為公司整體創新生態系統的一部分:

第1章解釋了隱私如何受到技術棧和存儲中的數據流的影響，以及公司如何相應地開發編程控制。 * 第2章解釋了數據如何因違反、濫用和法規而產生隱私風險。

第二部分關注數據治理，使工程師能夠更好地管理他們收集的數據及其伴隨的風險:

第3章重點介紹了如何通過跨功能伙伴對數據進行分類，以應對隱私風險。 * 第4章深入探討數據目錄，將使用人工分類和智能分類相結合的方法對數據進行分類。 * 第5章以數據共享為例，提供了匿名數據集和衡量隱私影響的技術。

第3部分將幫助工程師開發關鍵任務的隱私工具，旨在提高隱私遵從性以及建立客戶信任:

第6章將幫助工程師建立一個技術隱私審查和咨詢流程，以提前提供隱私指導，并減輕隱私法律團隊的壓力。 * 第7章將介紹一個數據刪除的架構示例，這是數據風險最小化的核心要求，以及幾個合規機制。 * 第8章將幫助讀者設計一個數據導出功能，以協助完成“數據主體訪問請求”或“dsar”。 * 第9章提供了一個同意管理平臺(CMP)的設計示例，以便企業能夠滿足監管機構和企業正在執行的新要求。

第4部分將在本書前面幾部分的基礎上，幫助工程師擴展他們的隱私計劃。

第10章將隱私風險與安全風險聯系起來，并提供了減輕這些風險的最佳實踐。 * 第11章幫助工程師為他們的隱私服務和人員配置模型規劃成熟度模型。

如果您是一個動手實踐的工程師，第2部分和第3部分更直接地符合您迫在眉睫的需求。更高級的工程師將從本書的完整閱讀中受益，因為他們的職責通常涵蓋了組織的整個范圍。對于高管、媒體成員和監管機構，我建議深入閱讀第1和第4部分，而更自主的閱讀更技術性的中間部分就足夠了。

如何將原始的、未經處理的或格式不正確的數據轉換為動態的、交互式的Web可視化?在這本實用的書中，作者Kyran Dale向數據科學家和分析師——以及Python和JavaScript開發人員——展示了如何為工作創建理想的工具鏈。通過提供引人入勝的示例和強調來之不易的最佳實踐，本指南教你如何利用最佳Python和JavaScript庫的力量。 Python提供了可訪問的、強大的、成熟的庫來抓取、清理和處理數據。雖然JavaScript是web可視化編程的最佳語言，但它的數據處理能力無法與Python相比。總之，這兩種語言是創建現代web可視化工具鏈的完美補充。這本書能讓你入門。

//www.oreilly.com/library/view/data-visualization-with/9781098111861/

你將學習如何:

通過編程獲取你需要的數據，使用抓取工具或web api: Requests, Scrapy, Beautiful Soup * 使用NumPy生態系統中的Python重量級數據處理庫清理和處理數據:Jupyter notebook with pandas+Matplotlib+Seaborn * 將數據以靜態文件的形式發送給瀏覽器，或者使用輕量級的Flask (Python服務器)和RESTful API * 學習足夠的web開發技能(HTML、CSS、JS)，以便在web上獲得可視化數據 * 使用你挖掘和細化的數據，使用Plotly、D3、Leaflet和其他庫創建網絡圖表和可視化

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

//www.manning.com/books/data-oriented-programming

面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

如果你對機器學習很好奇，但不知道從哪里開始，這就是你一直在等待的書。它專注于被稱為深度學習的機器學習子領域，解釋了核心概念，并為您提供了開始構建自己的模型所需的基礎。而不是簡單地概述使用現有工具包的教程，實用深度學習教你為什么使用深度學習，并將激勵你進一步探索。

你所需要的是對計算機編程和高中數學的基本熟悉——這本書將涵蓋其余的內容。在介紹Python之后，您將瀏覽關鍵主題，如如何構建良好的訓練數據集，使用scikit-learn和Keras庫，并評估您的模型的性能。

您還將了解:

如何使用經典的機器學習模型，如k-最近鄰，隨機森林，和支持向量機 神經網絡是如何工作的，又是如何訓練的 如何使用卷積神經網絡 如何從零開始開發一個成功的深度學習模型 您將在此過程中進行實驗，構建最終的案例研究，其中包含您所學到的所有內容。 您將使用的所有代碼都可以在這里獲得: //github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/

這是對這個動態的，不斷擴大的領域的完美介紹，實用深度學習將給你的技能和信心潛入自己的機器學習項目。

本書提供了實際的示例和注意事項，以幫助您創建健壯和高效的數據庫解決方案。在整個文本中，提供了實際問題、問題和常見陷阱，以幫助您識別最佳解決方案，以便在可能遇到的不同應用程序場景中獲得最大成功。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。