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在不同的編程環境中理解和使用高級C#最重要的特性。這本書教你高級C#的基本特性，以及如何使用Visual Studio 2019將它們合并到不同的編程技術中。

這本書分為兩部分。第一部分介紹了c#高級編程的基本原理和要點。您將了解委托和事件，然后轉向lambda表達式。第二部分將介紹如何用不同的編程技術實現這些特性，首先從泛型編程開始。之后，您將學習線程編程和異步編程，以便從多線程環境中獲益。最后，您將學習使用ADO進行數據庫編程。你將知道如何通過你的c#應用程序執行SQL語句和存儲過程。

你將學到什么

• 在高級編程中使用委托、事件和lambda表達式
• 利用泛型使應用程序更加靈活
• 創建一個使用多線程和異步編程的快速應用程序
• 在Visual Studio Community Edition中工作，這是使用c#最常見的IDE
• 理解替代實現及其優缺點

這本書是給誰的

• 已經在使用c#的開發人員和程序員

使用高級架構開發和優化深度學習模型。這本書教你錯綜復雜的細節和微妙的算法，是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，您將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，您將了解CNN中的基本操作，如卷積和池化，然后了解更高級的架構，如inception networks、resnets等等。當這本書討論理論主題時，你會發現如何有效地與Keras工作，其中有許多技巧和提示，包括如何用自定義回調類自定義Keras登錄，什么是迫切執行，以及如何在你的模型中使用它。最后，您將學習對象檢測是如何工作的，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO(只查看一次)算法的完整實現。在書的最后，你將實現各種各樣的模型在Keras和學習許多高級技巧，將把你的技能到下一個水平。

你將學到什么

• 看看卷積神經網絡和目標檢測是如何工作的
• 在磁盤上的權值和模型
• 暫停訓練，在稍后的階段重新開始
• 在代碼中使用硬件加速
• 使用數據集TensorFlow抽象和使用預先訓練的模型和遷移學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，使其適應您的特定項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用到新的數據集

這本書是給誰的

• 擁有中級到高級Python和機器學習技能的科學家和研究人員。此外，還需要Keras和TensorFlow的中級知識。

Elm不僅僅是一種前沿的編程語言，它還為開發人員提供了一個升級構建web應用程序的方式的機會。

Elm in Action教會讀者如何使用Elm語言構建設計良好、性能良好的web應用程序。在閱讀過程中，他們將學習一個名為Photo Groove的應用程序，該程序將向他們展示如何構建應用程序的域和行為，如何維護一個令人愉快的模塊化架構，以及如何使用Elm語言交付高質量的產品。

//www.manning.com/books/elm-in-action

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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。

《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。

找到有合適技能的人。本書闡明了創建高效能數據集成團隊的最佳實踐，使您能夠理解計劃、設計和監視一次性遷移和日常集成系統的技能和需求、文檔和解決方案。

數據的增長是爆炸式的。隨著跨企業系統的多個信息源的不斷到達，將這些系統組合成一個單一的、內聚的、可記錄的單元變得比以往任何時候都更加重要。但是，與其他軟件規程相比，集成的方法有很大的不同，它要求能夠編寫代碼、協作并將復雜的業務規則分解為可伸縮的模型。

數據遷移和集成可能很復雜。在許多情況下，項目團隊將實際的遷移保留到項目的最后一個周末，任何問題都可能導致錯過最后期限，或者在最壞的情況下導致需要在部署后進行協調的數據損壞。本書詳細介紹了如何進行戰略規劃以避免這些最后時刻的風險，以及如何為未來的集成項目構建正確的解決方案。

你會學到什么

• 理解集成的“語言”，以及它們在優先級和所有權方面的關系
• 創建有價值的文檔，帶領您的團隊從發現到部署
• 研究當今市場上最重要的集成工具
• 監視您的錯誤日志，并查看輸出如何增加持續改進的周期
• 為整個企業提供有價值的集成解決方案

這本書是給誰看的

構建相應實踐的執行和集成團隊領導。它也適用于需要額外熟悉ETL工具、集成過程和相關項目可交付成果的集成架構師、開發人員和業務分析人員

本書是為那些對數據科學感興趣的Python程序員編寫的。唯一的先決條件是Python的基本知識。不需要有使用復雜算法的經驗。數學背景不是必須的。讀完這本書的業余愛好者將獲得獲得第一份高薪數據科學工作所必需的技能。這些技能包括:

• 概率論和統計學的基礎。
• 監督和非監督機器學習技術。
• 關鍵的數據科學圖書館，如NumPy, SciPy, panda, Matplotlib和Scikit-Learn。
• 解決問題的能力。

開放式解決問題的能力對于數據科學職業來說是必不可少的。不幸的是，這些能力不能通過閱讀來獲得。要成為一個問題解決者，你必須堅持解決困難的問題。帶著這種想法，我的書圍繞著案例研究展開:以真實世界為模型的開放式問題。案例研究范圍從在線廣告分析到使用新聞數據跟蹤疾病暴發。

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

【導讀】機器學習現在已經滲透到我們工作生活的方方面面，關于機器學習算法原理的書籍有很多經典教科書，但是實際工程生產系統中的機器學習落地書籍卻乏善可陳。來自Gartner機器學習技術負責人Andriy Burkov又一力作機器學習工程《Machine Learning Engineering》，專注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題。是值得廣大ML工程師關注的一本書。值得一提的是Andriy Burkov撰寫的100天機器學習頗受歡迎。

開放書地址：

//www.mlebook.com/wiki/doku.php

概覽

有很多關于機器學習的好書，既有理論性的，也有實踐性的。在一本典型的機器學習書籍中，你可以學習機器學習的類型，算法的主要種類，它們是如何工作的，以及如何使用這些算法從數據中構建模型。

典型的機器學習書籍較少關注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題，通常要么完全超出了機器學習書籍的范圍，要么被膚淺地考慮。

這本書填補了這一空白。

假設讀者了解機器學習的基礎知識，并且能夠使用喜愛的編程語言或機器學習庫來構建給定格式的數據集的模型。本書的目標讀者是傾向于機器學習工程角色的數據分析師、希望為工作帶來更多結構的機器學習工程師、機器學習工程專業的學生，以及經常處理數據分析師和機器學習工程師提供的模型的軟件架構師。

本書全面回顧了機器學習工程的最佳實踐和設計模式。我建議從頭到尾讀一遍。但是，您可以以任何順序閱讀章節，因為它們涵蓋了機器學習項目生命周期的不同方面，并且彼此之間沒有直接的依賴關系。

引言

雖然我假設您已經了解了機器學習的基礎知識，但是從定義開始仍然是很重要的，這樣我們就可以確保對貫穿全書的術語有一個共同的理解。我將重復我在那本一百頁的機器學習書中給出的一些定義，所以如果你讀了我的第一本書，不要驚訝于這一章的某些部分聽起來很熟悉。

1.什么是機器學習？

機器學習是計算機科學的一個分支，它關注的是如何構建有用的算法，這些算法依賴于一些現象的實例集合。這些例子可能來自大自然，可能是人類手工制作的，也可能是由其他算法生成的。機器學習也可以被定義為解決一個實際問題的過程: 1) 收集一個數據集，2) 通過算法訓練一個基于該數據集的統計模型。統計模型被認為是用來解決實際問題。為了節省敲擊鍵盤的時間，我將“學習”和“機器學習”這兩個術語互換使用。學習可以是監督的、半監督的、非監督的和強化的。

2.機器學習工程

機器學習工程(MLE)是利用機器學習的科學原理、工具和技術以及傳統的軟件工程來設計和構建復雜的計算系統。MLE包含從數據收集到模型構建，再到使模型可供產品或消費者使用的所有階段。

通常，數據分析師關心的是理解業務問題，構建解決問題的模型，并在受限的開發環境中對其進行評估。反過來,機器學習工程師關注采購來自不同系統的數據和位置和預處理,編程功能,構建一個有效的模型,將在生產環境中運行,共存與其他生產過程,是穩定的、可維護的方便不同類型的用戶提供不同的用例。

換句話說，MLE包括讓機器學習算法作為有效生產系統的一部分實現的任何活動。

在實踐中，機器學習工程師可能會從事以下工作:將數據分析師的代碼從相當慢的R和Python重寫為更高效的Java或c++，擴展這段代碼并使其更健壯，將代碼打包成易于部署的版本化包，優化機器學習算法以確保它生成與組織的生產環境兼容并能正常運行的模型。

在許多組織中，數據分析師執行一些MLE任務，例如數據收集、轉換和特性工程。另一方面，機器學習工程師經常執行一些數據分析任務，包括學習算法選擇、超參數調整和模型評估。

從事機器學習項目不同于從事典型的軟件工程項目。與傳統軟件不同的是，在傳統軟件中，程序的行為通常是確定的，而機器學習應用程序則包含一些模型，這些模型的性能可能會隨著時間的推移而自然地退化，或者開始表現得異常。模型的這種異常行為可以用各種原因來解釋，包括輸入數據的根本變化或更新的特征提取器，該提取器現在返回不同的值分布或不同類型的值。人們常說機器學習系統會無聲無息地失靈。一個機器學習工程師必須有能力防止這樣的故障，或者，當不可能完全預防它們時，知道如何檢測和處理它們。

3. 機器學習項目生命周期

機器學習項目生命周期

機器學習項目從理解業務目標開始。通常，業務分析人員與客戶和數據分析人員一起將業務問題轉換為工程項目。工程項目可能有也可能沒有機器學習部分。在這本書中，我們當然會考慮一些涉及到機器學習的工程項目。一旦定義了一個工程項目，這就是機器學習工程的范圍開始的地方。在更廣泛的工程項目范圍內，機器學習首先必須有一個明確的目標。

機器學習的目標是指定統計模型接收什么作為輸入，生成什么作為輸出，以及模型的可接受(或不可接受)行為的標準。機器學習的目標不一定與業務目標相同。業務目標是組織想要達到的目標。例如，谷歌和Gmail的業務目標是使Gmail成為最常用的電子郵件服務。谷歌可以創建多個機器學習工程項目來實現業務目標。其中一個機器學習項目的目標是區分個人郵件和促銷郵件，準確率在90%以上。

總的來說，一個機器學習項目的生命周期，如圖3所示，包括以下幾個階段:

• 目標定義
• 數據收集和準備
• 工程特點
• 模型建立
• 模型評價
• 模型部署
• 模型服務
• 監測模型
• 模型維護

在上圖中，藍色區域顯示了機器學習工程的范圍(以及本書的范圍)。實箭頭顯示了項目階段的典型流程。虛線箭頭表明，在某些階段，可以決定返回到流程中，或者收集更多的數據，或者收集不同的數據并修改特性(通過停用其中一些并設計新的特性)。

對于以上每個階段，書中都有一個獨特的章節。但是首先，讓我們討論一下如何確定機器學習項目的優先級，如何定義項目的目標，以及如何組織機器學習團隊。

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簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

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