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《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。

《微前端實戰》教你如何將微前端沿理論付諸實踐。Frontend專家Michael Geers將向您介紹一個完整的電子商務示例應用程序，該應用程序演示了大型業務應用程序如何采用微前端方法。您將了解集成web應用程序組成的小片段使用工具,如web組件或服務器端包括如何解決組織微前端的挑戰,以及如何創建一個設計系統,確保最終用戶為應用程序得到一個一致的外觀和感覺。當您完成時，您將能夠更好地分配您的團隊的技能和資源，以快速和靈活地交付高質量的軟件。

里面有什么

• 使用iframe、AJAX、服務器端包含、web組件和應用程序-shell方法應用集成策略
• 優化性能和資產交付策略
• 設計一致的用戶界面
• 遷移到一個微frontend架構

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

探索多年來用戶研究如何受到一系列學科的影響，如人機交互、可用性、人類學、認知心理學、人體工程學等。本書旨在為用戶研究社區做出貢獻，涵蓋的主題將幫助用戶體驗專業人士、學生和利益相關者更好地理解什么是用戶研究。

通過這本書，你將獲得一套實用的技能，范圍從如何進行研究，以建立一個案例，以獲得所需的預算和資源。它將為你提供一個如何組織你的研究，如何計劃它，以及如何在整個項目中管理利益相關者的期望的清晰的說明。您將看到如何將用戶研究融入到您的組織中，并在不同的產品開發階段(發現、Alpha、Beta直到上線)將其結合起來，以及如何發展一個用戶研究團隊。

《實用用戶研究》回顧了用于用戶研究的方法論，著眼于如何招募參與者，如何收集和分析數據，最后關注如何解釋和展示你的發現。跨文化研究、可及性和輔助數字研究也將在本書中討論。最后一章給你10個項目概要，你將能夠應用你的新技能集，并將你所學到的付諸實踐。

你將學習：

• 將用戶研究整合到你的業務中
• 將用戶研究應用到產品開發周期中
• 審查進行用戶研究所需的適當程序
• 用一種實用的方法進行用戶研究

這本書是給誰的：

• 任何想了解更多用戶研究的人。

首先加速介紹R生態系統、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。通過使用許多例子和項目，這本書教你如何將數據導入R，以及如何使用R處理這些數據。一旦基礎扎實，《實用R 4》的其余部分將深入具體的項目和例子，從使用R和LimeSurvey運行和分析調查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執行高級統計分析。然后，您將看到在沒有統計信息的情況下R如何工作，包括如何使用R自動化數據格式化、操作、報告和自定義函數。

本書的最后一部分討論了在服務器上使用R;您將使用R構建一個腳本，該腳本可以運行RStudio服務器并監視報表源的更改，以便在發生更改時向用戶發出警報。這個項目包括定期電子郵件提醒和推送通知。最后，您將使用R創建一個定制的個人最重要信息的每日綱要報告，例如天氣報告、每日日歷、待辦事項等等。這演示了如何自動化這樣一個過程，以便用戶每天早上導航到相同的web頁面并獲得更新的報告。

你將學到什么

• 設置并運行R腳本，包括在新機器上的安裝以及下載和配置R
• 使用RStudio Server將任何機器變成可從任何地方訪問的強大數據分析平臺
• 編寫基本的腳本并修改現有的腳本以滿足自己的需要。
• 在R中創建基本的HTML報告，根據需要插入信息
• 構建一個基本的R包并發布它

這本書是給誰的

• 建議您之前接觸過統計學、編程和SAS，但不是必需的。

在線推薦系統幫助用戶找到電影、工作、餐館——甚至愛情!這是一種將統計數據、人口統計數據和查詢條件相結合以獲得令他們滿意的結果的藝術。學習建立一個推薦系統的正確方法:它可以使你的應用成功或失敗!

對這項技術

推薦系統無處不在，幫助你找到從電影到工作，從餐館到醫院，甚至是愛情的一切。利用行為和人口統計數據，這些系統可以預測用戶在特定時間最感興趣的內容，從而得到高質量、有序、個性化的建議。推薦系統實際上是保持網站內容最新、有用和有趣的必要手段。

關于這本書

實用推薦系統解釋如何推薦系統的工作，并顯示如何創建和應用它們為您的網站。在介紹了基礎知識之后，您將看到如何收集用戶數據并生成個性化的推薦。您將學習如何使用最流行的推薦算法，并在Amazon和Netflix等網站上看到它們的實例。最后，這本書涵蓋了規模問題和其他問題，你會遇到的網站成長。

里面有什么

• 如何收集和理解用戶行為
• 協同和基于內容的過濾
• 機器學習算法
• Python中的實際示例

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

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

C語言深度指南《Modern C》第二版上線，內容更新，加入插圖，是新視角指南的非常好書

地址： //www.manning.com/books/modern-c

Modern C關注現代C編程的新特性和獨特之處。本書是基于最新的C標準，并提供了一個最新的視角，關于這個久經考驗的真實的語言。

對這項技術

對于一門有50年歷史的編程語言來說，C語言是非常現代的。無論您是在編寫嵌入式代碼、低級系統例程還是高性能應用程序，C語言都能應對挑戰。這本獨特的書，基于最新的C標準，揭示了這一可靠語言的現代視角。

關于這本書

Modern C向您介紹了現代C編程，強調了這種強大語言的獨特和新特性。對于新的C程序員，它從基礎開始，比如結構、語法、編譯和執行。在此基礎上，您將進一步了解控制結構、數據類型、操作符和函數，從而更深入地了解底層所發生的事情。在最后幾章中，您將探索性能考慮因素、可重入性、原子性、線程和類型泛型編程。在進行概念強化練習和技能磨練挑戰的過程中，您將編寫代碼。

里面有什么

• 運算符和函數
• 指針、線程和原子性
• C的內存模型
• 動手練習

Fundamentals of Python Programming