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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。

這本獨特的開放存取的書應用函數OCaml編程語言的數值或計算加權數據科學，工程和科學應用。本書基于作者構建和維護Owl(一個基于ocaml的數值計算庫)的第一手經驗。

您將首先學習現代數值計算庫中的各種組件。然后，您將了解如何設計和構建這些組件以及如何優化它們的性能。通過閱讀和使用本書，你將掌握設計和構建實際復雜系統所需的知識，這些系統可以有效地利用OCaml函數式編程語言的優勢。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-8853-5

你將學到什么

基于N維數組優化核心操作 * 設計并實現了行業級算法差異化模塊 * 基于算法微分實現數學優化、回歸和深度神經網絡功能 * 設計和優化計算圖模塊，并了解它給數值計算庫帶來的好處 * 適應不斷增長的數值計算硬件加速器(如GPU, TPU)和執行后端(如web瀏覽器，unikernel) * 使用Zoo系統進行高效的腳本編寫、代碼共享、服務部署和組合 * 設計并實現一個與數值計算庫協同工作的分布式計算引擎，提供方便的api和高性能

這本書是給誰看的

具有編程經驗的人員，特別是具有OCaml編程語言的人員，或具有科學計算經驗的OCaml新手。最重要的是，它適用于那些不僅渴望了解如何使用某些東西，而且渴望了解它是如何構建的人。

Julia for Data Analysis教你如何使用Julia編程語言處理核心數據分析任務。在練習數據轉換、可視化等技術的同時，您將從回顧語言基礎開始。然后，您將通過引人入勝的示例掌握基本的數據分析技能，如檢查貨幣兌換，解釋時間序列數據，甚至探索國際象棋謎題。在此過程中，您將學習輕松地將現有數據管道傳輸到Julia。 Julia是為數據科學家的獨特需求而設計的:它具有表現力，易于使用，同時還提供超快的代碼執行速度。Julia for Data Analysis向您展示了如何充分利用這種神奇的語言來讀取、寫入、轉換、分析和可視化數據——這是一個有效的數據管道所需的一切。它是由Bogumi? Kamiński編寫的，Julia的頂級貢獻者之一，StackOverflow上的#1 Julia answerer，以及Julia的核心數據包DataFrames.jl的首席開發人員。它引人入勝的實踐項目讓你迅速投入行動。此外，你甚至可以將你新的Julia技能用于通用編程! Julia是一種很棒的數據分析語言。它易于學習，速度快，適用于從一次性計算到全面數據處理管道的所有工作。無論你是在尋找一種更好的方法來處理日常業務數據，還是剛剛開始數據科學之旅，學習Julia都會給你帶來一項有價值的技能。

//www.manning.com/books/julia-for-data-analysis

獲取使用Python操作、處理、清理和處理數據集的權威手冊。對于Python 3.10和pandas 1.4的更新，這個實踐指南的第三版包含了實踐案例研究，向您展示如何有效地解決大量數據分析問題。在此過程中，您將了解最新版本的pandas、NumPy和Jupyter。

本書涉及Python中操作、處理、清理和處理數據的具體細節。我的目標是為Python編程語言的各個部分及其面向數據的庫生態系統和工具提供指導，幫助您成為一名有效的數據分析師。雖然“數據分析”在這本書的標題中，但重點是Python編程、庫和工具，而不是數據分析方法。這是數據分析所需的Python編程。

在我2012年最初出版這本書之后的某個時候，人們開始用數據科學這個術語來概括從簡單的描述性統計到更高級的統計分析和機器學習的一切。從那時起，用于進行數據分析(或數據科學)的Python開源生態系統也得到了顯著的擴展。現在有很多其他的書專門關注這些更高級的方法。我希望本書能夠為您提供充分的準備，使您能夠轉向更具體的領域資源。

目錄內容：

Preface * Preliminaries * Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks * Built-In Data Structures, Functions, and Files * NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation * Getting Started with pandas * Data Loading, Storage, and File Formats * Data Cleaning and Preparation * Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape * Plotting and Visualization

Data Aggregation and Group Operations* Time Series * Introduction to Modeling Libraries in Python * Data Analysis Examples * Advanced NumPy * More on the IPython System * Index * About the Author

Python是訪問、操作和從各種數據中獲得見解的理想選擇。Python for Data Science通過根植于實際示例和實踐活動的邊做邊學的方法向您介紹Python的數據分析世界。您將學習如何編寫Python代碼來獲取、轉換和分析數據，為業務管理、市場營銷和決策支持中的用例實踐最先進的數據處理技術。

您將發現Python豐富的用于基本操作的內置數據結構集，以及用于數據科學的魯棒的開源庫生態系統，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。這些示例展示了如何以各種格式加載數據，如何簡化、分組和聚合數據集，以及如何創建圖表、地圖和其他可視化功能。后面的章節將深入展示真實世界的數據應用，包括使用位置數據來推動出租車服務，市場籃子分析來識別共同購買的商品，以及機器學習來預測股票價格。

Introduction

**Chapter 1: **The Basics of Data Chapter 2: Python Data Structures **Chapter 3: **Python Data Science Libraries Chapter 4: Accessing Data from Files and APIs Chapter 5: Working with Databases **Chapter 6: **Aggregating Data Chapter 7: Combining Datasets **Chapter 8: **Creating Visualizations **Chapter 9: **Analyzing Location Data Chapter 10: Analyzing Time Series Data Chapter 11: Gaining Insights from Data Chapter 12: Machine Learning for Data Analysis

本書使用高級Python語言首次介紹科學應用的計算機編程。該闡述以實例和問題為導向，其中應用程序取自數學、數值微積分、統計學、物理學、生物學和金融。這本書教授“matlab風格”和過程編程以及面向對象編程。高中數學是一個必要的背景，它有利于學習經典和數字一元微積分并行閱讀這本書。除了學習如何編寫計算機程序，讀者還將學習如何利用數值方法和程序設計來解決科學和工程的各個分支中出現的數學問題。通過混合編程，數學和科學應用，這本書為實踐計算科學奠定了堅實的基礎。

這本書的目的是使用從數學和自然科學的例子來教授計算機編程。我們選擇使用Python編程語言，因為它結合了非凡的表達能力和非常干凈、簡單和緊湊的語法。Python很容易學習，非常適合作為計算機編程的入門。Python也非常類似于MATLAB，是一種很好的數學計算語言。將Python與編譯語言(如Fortran、C和c++)相結合很容易，這些語言被廣泛用于科學計算。

本書中的例子將編程與數學、物理、生物和金融的應用程序相結合。讀者需要具備基本的一元微積分知識，在高中數學強化課程中教授。這當然是一個優勢，以并行的大學微積分課程，最好包含經典和數值方面的微積分。雖然不是嚴格要求，高中物理背景使許多例子更有意義。

許多入門編程書籍都很緊湊，重點是列出編程語言的功能。然而，學習編程就是學習如何像程序員一樣思考。這本書主要關注的是思考過程，或者等價地說: 編程是一種解決問題的技術。這就是為什么大多數頁面都致力于編程中的案例研究，在這里我們定義一個問題并解釋如何創建相應的程序。新的結構和編程風格(我們可以稱之為理論)通常也通過示例介紹。

《操作反模式，DevOps解決方案》展示了如何在大多數開發人員工作的不完美環境中實現DevOps技術。部分技術教程、部分參考手冊和部分心理手冊，本實用指南向您展示了在您無法靈活地對組織結構進行全面更改時，將DevOps引入您的團隊的現實方法。

DevOps解決方案專注于從下至上的過程改進，包括操作反模式中的所有內容，它對您的團隊是可操作的——從構建流線化的工作流系統到開發儀表板和度量性能正確方面的操作指標。為了更好地理解個人和組織的行為，您還將學習為什么DevOps技術是有效的背后的心理原因。

//file.allitebooks.com/20201107/Operations%20Anti-Patterns,%20DevOps%20Solutions.pdf

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。