合集-书籍分享
摘要：指导您利用万维网的语言进行面向对象的程序设计 完整的正文、更新内容及程序代码可从http://www.bruceeckel.con 下热 从 Java 的基本语法到它最高級的特性（网络编程、商级函向对象能力、多线程）， (Thinking In Java" 8B 能对您有所裨益。Bruce Ecke
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摘要：前言 本书第二版和第三版之间的变化非常大 其中最值得注意的是 C++已经通过了国际标 准化 这不但为语言增加了新的特性 比如异常处理 运行时刻类型识别 RTTI 名字空 间 内置布尔数据类型 新的强制转换方式 而且还大量修改并扩展了现有的特性 比如模 板 template 支持面向对象 object
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摘要：肉容筒介 许多开发者对 CIC-+语及其顾层原理芈型不空园，在面试过积中经常羅润百出，无法取得好成统。 而招席单位为了得到高素质的员工往往采用各种形式的面试考察求职者，这让面试难度大大增加。浓取者婴想成功应聘，不仅依要扎实的基本功，还简要经受情商和帮商方面的考险。 本书通过380余个面试源，对企业相
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摘要：PDF下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_q12-SCjxuCxU8WweYJwKQ 扫码关注如下微信公众号,回复 1100,即可获取提取码:
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摘要：莫提默·J.艾德勒（1902－2001）以学者、教育家、编辑等多重面貌享有盛名。除了写作《如何阅读一本书》外，以主编《西方世界德经典》，并担任 1974 年第十五版《大英百科全书》的编辑指导而闻名于世。 查尔斯·范多伦（1926－）先曾任美国哥伦比亚大学教授。后因故离任，和艾德勒一起工作。一方面襄助
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摘要：CEPARK电子园是一个以讨论电源、单片机、MCU、DSP、嵌入式软件、电子 DIY 等电子技术为主的开放社区网站。CEPARK 电子园的宗旨是给所有爱好电子的朋友和工程师提供一个自由、开放、免费的交流空间，并通过零利润的公益助学活动， 让爱好电子的朋友能以相当低廉的价格开始学习电子技术， 而 CE
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摘要：火星人敏捷开发手册 PDF下载链接: https://pan.baidu.com/s/1mJ4pelLiS5dgBMYFTUIvjw 扫码关注如下微信公众号,回复 1100,即可获取提取码:
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摘要：内容提要 本书是普通高等教育“十一五”国级规划教材，在2001 年出版的《概率论与数理统计》 （第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在數理统计中应用 Excel,bootstrap 方法， 佳检验法，箱线图等；同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和數量进行了调整和充实。 本书主要内
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摘要：内容简介 这是一本程序员面试宝奥！书中对口名企代码面试各类题目的最优解进行了总结，并提供了相关代码实现。针对当前程序员面试敏乏权威题目汇总这一痛点，本书选取将近200道真实出现过的经典代码面试题，帮助广大程序员的面试准备做到万无一失。“刷”完本书后，你就是“愿王”！ 本书采用题目+解答的方式組织内容
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摘要：设计面向对象软件比较困难，而设计可复用 的面向对象软件就更加困难。你必须找到相关的对象，以适当的粒度将它们归类，再定义类的接口和继承层次，建立对象之间的基本关系。你的设计应该对手头的问题有针对性，同时对将来的问题和需求也要有足够的通用性。你也希望避免重复设计或尽可能少做重复设计。有经验的面向对象设计
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摘要：口第1章概述i0S设备和 iOS 安全架袍。我们在此介绍本书其余部分所要讨论的大部分主题，最后讨论针对各版iOS发动的一些攻击，包括龄早期的一些攻击和针对iOSS安全架构的一些攻击。 口第2章讨论iOs在企业中的使用，涉及诸如企业管理和服务提供之类的主题。此外，这一章还讲述如何为企业设备开发应用，包
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摘要：《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Py
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摘要：第 1章星星之火 1 [1] 1.1 大数据时代 1 1.2 大数据分析时代 . 2 1.3 简单、优雅、有效——这就是 Spark 3 1.4 核心——MLlib4 1.5 星星之火，可以燎原 .. 6 1.6 小结 6 第 2章 Spark安装和开发环境配置.. 7 2.1 Windows单机模
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摘要：神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习 技术。 本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书 分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使 用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读
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摘要：在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极-端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为
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摘要：本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。 PDF下载链接: https://pan.baidu.com/s/1jO1vm
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摘要：本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法，包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习，包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中，除概论和总结外，每
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摘要：大数据技术凝集了多学科的研究成果，是一门多学科的交叉融合技术。随着科学技术的发展，大数据技术发展更为迅速，应用更为深入与广泛，并凸显其巨大潜力和应用价值。 “数据科学与大数据技术导论”是数据科学与大数据技术专业的门专业基础课程。这门课程可以引导数据科学与大数据技术专业的学生走进大数据技术的大门。 本
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摘要：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
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