- 博客(1)
- 资源 (17)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 little notes from work
hive输出结果显示标题：set hive.cli.print.header=true;hive选出某一字段之外的所有字段：select `(column)?+.+` from tablename;(选出除column之外的所有字段，Hive 0.13.0之后，select支持正则表达式)Linux下自动执行脚本：使用corntab相关命令Linux时间参数：date +"balalala", +...
2018-05-29 16:31:11
83
SPARK MLLIB机器学习：算法、源码及实战详解_黄美灵_带目录
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础；接着对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算；然后对MLlib源码进行详细的讲解；最后进行MLlib实例的讲解。相信通过《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》的学习，读者可全面掌握Spark MLlib机器学习，能够进行MLlib实战、MLlib定制开发等。
《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》适合大数据、Spark、数据挖掘领域的从业人员阅读，同时也为Spark开发者和大数据爱好者展现了分布式机器学习的原理和实现细节。
2018-06-25
挑战编程技能：57道程序员功力测试题
新手程序员在具备了理论基础后，面对实际项目时，往往不知道如何解决问题；有经验的程序员在学习了一门新语言后，也会有很多不知道如何使用的特性。针对程序员的这一普遍困惑，资深软件工程师Brian P. Hogan在这本书中总结了57道练习题，教他们如何锤炼技能。这些练习题的难度会逐渐增加，使得编程训练充满挑战又乐趣多多。
2018-06-25
OpenCV3编程入门_毛星云编著_电子工业出版
OpenCV3编程入门以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。
《OpenCV3编程入门》要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。《OpenCV3编程入门》也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。
2018-06-12
机器学习系统设计 [德] Willi Richert 完整版PDF
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
2018-06-11
大数据Spark企业级实战版 - 王家林
《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。
《大数据Spark企业级实战》从零起步，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，基于实战代码来组织内容，对于一名大数据爱好者来说，《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。
2018-06-06
[高清]统计自然语言处理（第二版）宗庆成
统计自然语言处理 第二版 宗成庆 pdf是一本经过第二次更新的统计自然语言方面的教材。自然语言作为人类思想情感最基本，最直接，最方便的表达工具，无时无刻不充斥在人类社会的各个角落。小编推荐的这本统计自然语言处理全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
2018-06-06
[高清]python计算机视觉编程
Python计算机视觉编程是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
Python计算机视觉编程适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。
2018-06-06
Spark MLlib机器学习实践 - 王晓华
park作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中 MLlib是 Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为 12章，从 Spark基础安装和配置开始，依次介绍 MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中 RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，最后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，内容全面而详尽，讲解细致直观，适合 Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。
2018-06-06
[高清]PYTHON机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路
Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。
全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。
2018-06-05
Python Cookbook[第三版][超清中文版]
《Python Cookbook（第3版）中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。
本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。
《Python Cookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考
2018-06-05
重构——改善既有代码的设计[中文高清版]
重构：改善既有代码的设计》是2010年人民邮电出版社出版图书，作者为（美）福勒。本书清晰揭示了重构的过程，解释了重构的原理和最佳实践方式，并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。书中给出了70多个可行的重构，每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。本书提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码，从而减少了开发过程中的风险。
2018-06-05
程序员的数学1+2+3
程序员的数学三部曲合集
程序员的数学1（日）结城浩著
程序员的数学 2 概率统计 （日）平冈和幸，堀玄著
程序员的数学 3 线性代数 （日）平冈和幸，堀玄著
2018-06-05
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人