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我寫這本書的主要目的是幫助你了解NLP領域是多么令人興奮，在這個領域工作的可能性是多么無限，以及現在的門檻是多么低。我的目標是幫助你輕松開始在這個領域，并向你展示你可以在幾天內實現多么廣泛的不同的應用，即使你以前從未在這個領域工作過。這本書可以通過一系列的實際應用作為一個全面的指南，如果你只對一些實際任務感興趣，也可以作為參考書。到你讀完這本書的時候，你就已經學會了： //www.manning.com/books/getting-started-with-natural-language-processing#:~:text=about%20the%20book,user%20profiling%2C%20and%20much%20more.

了解基本的NLP任務，并能夠在實際場景中識別遇到的任何特定任務。我們將涵蓋諸如情感分析、文本分類、信息搜索等流行任務。

一整套的NLP算法和技術，包括詞干提取、詞形還原、詞性標注等。您將學習如何將一系列實用方法應用于文本，例如向量化、特征提取、有監督和無監督機器學習等。 組織NLP項目的能力，以及對實際項目中需要涉及哪些步驟的理解。 全面了解關鍵的自然語言處理，以及機器學習，術語。 對自然語言處理可用資源和工具的全面知識。

本書的前兩章向您介紹了自然語言處理領域和各種可用的NLP應用。它們還向您展示了如何用最少的NLP專業知識和技能構建自己的小型應用。如果你有興趣在這個領域有一個快速的開始，我建議閱讀這兩章。后續的每一章都更深入地研究特定的NLP應用，因此，如果您對任何這樣的特定應用感興趣，您可以只關注特定的一章。如果你想全面了解這個領域、技術和應用，我建議你從頭到尾閱讀這本書:

第1章介紹NLP領域及其各種任務和應用。它還簡要概述了該領域的歷史，并展示了NLP應用如何在我們的日常生活中使用。 * 第2章解釋了如何從頭開始構建自己的實際NLP應用程序(垃圾郵件過濾)，帶您完成應用程序管道中的所有基本步驟。與此同時，本文介紹了一些基本的NLP技術，包括分詞和文本規范化，并展示了如何通過流行的NLTK工具包在實踐中使用它們。 * 第三章主要討論信息檢索任務。它介紹了幾個關鍵的NLP技術，如詞干提取和停用詞刪除，并展示了如何實現自己的信息檢索算法。它還解釋了如何對這種算法進行評估。 * 第4章探討了信息提取并進一步介紹了一些基本技術，如詞性標記、詞元化和依賴分析。此外，還展示了如何使用另一個流行的NLP工具包spacacy構建信息提取應用程序。 * 第5章展示了如何實現您自己的作者(或用戶)分析算法，在NLTK和space中提供了進一步的示例和實踐。此外，本文將該任務作為一個文本分類問題來呈現，并展示了如何使用流行的機器學習庫scikit-learn實現一個機器學習分類器。 * 第6章繼續第5章開始的作者(用戶)分析主題。它深入研究了語言特征工程的任務，這是任何自然語言處理項目中必不可少的一步。它展示了如何使用NLTK和space執行語言特征工程，以及如何評估文本分類算法的結果。 * 第7章開始了情緒分析的主題，這是一個非常流行的NLP任務。它對任務應用了基于詞典的方法。情感分析器是使用帶有空間的語言管道構建的。 * 第8章繼續情感分析，但與第7章不同的是，它采用了數據驅動的方法來完成這項任務。使用scikit-learn應用了幾種機器學習技術，并通過使用空間和NLTK語言資源引入了進一步的語言概念。 * 第9章概述了主題分類的任務。與前面的文本分類任務相比，它是一個多類分類問題，因此本章討論了這個任務的復雜性，并展示了如何使用scikit-learn實現一個主題分類器。此外，本文還采用了無監督機器學習的視角，并展示了如何將此任務作為聚類問題處理。 * 第10章介紹了潛在狄利克雷分配(LDA)的主題建模任務。此外，本文還介紹了一個名為gensim的流行工具包，它特別適合使用主題建模算法。本文討論了LDA方法的動機、實現細節和結果評估的技術。 * 第11章以另一個稱為名稱實體識別(NER)的關鍵NLP任務結束本書。在介紹該任務的同時，本章還介紹了廣泛用于NLP任務的一系列功能強大的序列標記方法，并展示了NER如何集成到進一步的下游NLP應用程序中。

消除面向對象設計不可避免的復雜性。創新的面向數據的編程范式使訪問和操作數據變得更簡單，從而降低了系統的復雜性。

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**在面向數據的編程中，你將學習如何:**將代碼與數據分離用通用數據結構表示數據使用通用函數操作數據管理狀態而不改變數據在高度可擴展的系統中控制并發性編寫面向數據的單元測試指定數據的形狀受益于沒有對象的多態性不使用調試器調試程序

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。

面向數據的編程教你使用開創性的面向數據的范式設計軟件。您將使用DOP來為業務實體設計數據模型，并實現一個庫管理系統，該系統可以在沒有數據突變的情況下管理狀態。大量的圖表，直觀的思維導圖，以及獨特的對話方法都能幫助你的頭腦理解這些令人興奮的新想法。每一章都有一個靈光一閃的時刻，它將改變你對編程的看法。

Kafka in Action介紹了Kafka的核心特性，以及如何在實際應用中使用它的相關例子。在其中，您將探索最常見的用例，如日志記錄和管理流數據。當你完成之后，你就可以在一個以Kafka為中心的團隊中處理基于開發者和管理員的基本任務了。

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這本書分三部分，共十二章。第一部分介紹了一個Kafka的心智模型，并討論了為什么你會在現實世界中使用Kafka:

第一章介紹了Kafka，拒絕了一些神秘性，并提供了一些真實案例。

第二章研究了Kafka的高層架構，以及一些重要的術語。

第二部分將介紹卡夫卡的核心部分。這包括客戶端和集群本身:

? 第3章著眼于Kafka何時適合你的項目，以及如何設計一個新項目。我們還討論了在啟動Kafka項目時應該考慮模式的需求，而不是在以后。

? 第4章將詳細介紹如何創建一個生產者客戶端，以及你可以使用哪些選項來影響數據進入Kafka集群的方式。

? 第5章將第4章的重點翻轉過來，看看如何通過消費者客戶端從Kafka獲取數據。我們引入偏移量和重新處理數據的思想，因為我們可以利用保留消息的存儲方面。

? 第6章討論了broker在集群中的角色以及它們是如何與客戶端交互的。探討了各種組件，例如控制器和副本。

? 第7章探討了主題和分區的概念。這包括如何壓縮主題以及如何存儲分區。

? 第8章討論了處理需要保留或重新處理的數據的工具和體系結構。需要將數據保留幾個月或幾年可能會導致您評估集群之外的存儲選項。

? 第9章結束了第2部分，回顧了必要的日志、指標和管理職責，以幫助保持集群健康。

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作為一名軟件工程師，您將遇到無數的編程挑戰，這些挑戰最初看起來令人困惑、困難甚至是不可能的。不要絕望!許多這些“新”問題已經有了完善的解決方案。高級算法和數據結構為您提供了強大的方法來應對各種棘手的編碼挑戰，您可以對這些挑戰進行調整并應用于自己的應用程序。本實用指南提供了經典、先進和新的算法的平衡混合，用新的視角和實踐技術升級您的編程工具箱。

《高級算法和數據結構》介紹了一系列算法，用于數據分析、機器學習和圖計算中的復雜編程挑戰。您將發現解決各種棘手情況的尖端方法。您甚至將學習為需要自定義解決方案的項目設計自己的數據結構。

第1部分著重于發現高級數據結構，這些結構允許您改進一些基本操作，例如跟蹤事物或事物組。關鍵是要習慣這樣一種思想，即對數據執行操作有多種方式，而最佳方式取決于上下文和需求。

第2部分介紹了搜索中的另一種特殊情況: 處理多維數據、索引該數據和執行空間查詢。我們將再次展示特別數據結構如何在使用基本搜索算法的基礎上提供巨大的改進。但是，本部分還描述了其他重要的主題:集群、高度利用空間查詢和分布式計算，特別是使用MapReduce編程模型。

第3部分主要關注單個數據結構和圖表，這將是介紹一些優化技術的共同主線，這些技術推動了當今的人工智能和大數據工作。

最后，一本關于創造性編程的書，直接寫給藝術家和設計師!這本書的目標讀者是那些在設計、藝術和教育的交叉領域工作的創造性人才，而不是遵循計算機科學課程。

這本書你將學習如何將計算應用到創造性的過程中，遵循四個步驟，通過這個步驟，你將進入編碼和藝術的橫截面，重點放在實際的例子和相關的工作結構上。您將跟隨計算藝術的一個真實的用例，并看到它如何與四個關鍵支柱聯系起來，并解決創造性過程中的潛在陷阱和挑戰。所有的代碼示例都是在一個完全集成的處理示例庫中提供的，這使得讀者很容易上手。

這種在技能習得和創造性過程和開發之間的獨特和微妙的平衡方法使《編碼藝術》成為了一本實用的參考書，無論是對于創造性編程還是對于教授和學生的創造性過程。

你將學習

• 回顧從創意編程到不同專業領域的想法和方法
• 使用像處理語言這樣的計算工具
• 了解從靜態元素到動畫再到交互所需的技能
• 使用互動作為輸入，使創意概念更接近完善和深度
• 簡化和擴展數據結構的美感、韻律和流暢性的設計
• 利用網頁或手機應用等其他平臺上的藝術代碼多樣性
• 通過真實世界的用例了解計算藝術的端到端過程
• 學習創意過程中的最佳實踐、常見陷阱和挑戰

這本書是給誰的

• 希望看到計算和數據可以為他們的創造性表達做些什么;希望從不同角度將計算和數據整合到實踐中的學習者;以及那些已經知道如何編程，在計算和數據的環境中尋找創造力和靈感的人。

Manning最暢銷的Java 8書籍已經被修訂為Java 9和Java 10!在Modern Java In Action中，讀者可以使用最新的特性和技術，在已有的Java語言技能的基礎上進行構建。

Java 9的發布建立在Java 8令人激動的基礎之上。除了Java 8的lambdas和streams之外，Java 9還添加了許多自己的新特性。它包含了新的庫特性來支持響應式編程，這為用戶提供了一種新的方式來思考編程和編寫更易于閱讀和維護的代碼。