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100个Swift必备Tips，第二版，王巍（onevcat）大神著。

你会觉得matlab写出的程序相对较慢吗？这里有一本关于写快速matlab程序的教程，本身20多页，升入浅出，非常值得一读

原书源代码,pyhton 本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。 　　本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

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全面介绍google发家术的PageRank算法

马里兰大学教授新书，用Mapreduce 来处理大规模文本数据，非常值得一读

本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共14章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop简介：MapReduce简介：Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I／O、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制：MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性：如何安装Hadoop集群，如何管理Hadoop；Pig简介：Hbase简介：ZooKeeper简介，最后还提供了丰富的案例分析。 本书是Hadoop权威参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。 什么是谷歌帝国的基石?MapReduce算法是也!Apache Hadoop架构作为MapReduce算法的一种开源应用，是应对海量数据的理想工具。项目负责人TomWhite透过本书详细阐述了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装和运行Hadoop集群。 本书结合丰富的案例来展示如何用Hadoop解决特殊问题，它将帮助您： ·使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来存储海量数据集， 通过MapReduce对这些数据集运行分布式计算 ·熟悉Hadoop的数据和IlO构件，用于压缩、数据集成、序列化和持久处理 ·洞悉编~MapReduce实际应用时的常见陷阱和高级特性 ·设计、构建和管理一个专用的Hadoop集群或在云上运行Hadoop ·使用高级查询语言Pig来处理大规模数据 ·利用Hadoop数据库HBase来保存和处理结构化／半结构化数据 ·学会使用ZooKeeper来构建分布式系统 如果您拥有海量数据，无论是GB级还是PB级，Hadoop都将是您的完美解决方案。