随笔分类 - 技术相关
摘要：《Programming Hive》：2012年10月出版的英文原版书，amazon.cn上可以买到，也可以到amazon.com上直接买，加上运费后价格相同。Hive的学习资料比较少，官网上的介绍也不全面。这本书基本上是第一本专门介绍Hive的书。我看过后发现比hive官网的信息都要全面。大部分篇幅在说Hive的开发，小部分在讲运维。非常值得学习Hive的同好们读一读。
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posted @ 2013-03-03 21:35
摘要：本书英文原著出版于2010年，中译本是今年8月出版的。作者号称是“复杂网络研究权威”，上一本中译本图书是《链接：网络新科学》，写的不错。本书旁征博引，阐述了关于预测人类行为的种种研究与理论：鸟类飞行觅食时间间隔，人类发邮件打电话的时间间隔的规律，天气预报，战争行为的预测，等等，穿插了一段16世纪欧洲十字军东征演变而来的农民起义。总体来说，还是比较有趣的。尤其是那段充满了不确定因素的战争历史。不过书中给出的答案不太有趣：不知道。可能会有人来证明这不可能，也可能像天气一样，人类可以逐步作出比较准确的预测
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posted @ 2012-09-16 21:51
摘要：《Excel 2010应用大全》，900多页，作者Excel Home是一群Excel社区的技术高手。我是从后半部分图表技巧部分开始看的。感觉相对来说写的还不错，值得作为excel技巧提高的书来看。书中涉及到比较全面的excel技巧。大体来说，前面一半篇幅讲excel函数与公式，后面一半讲图表、分析、自动化、协同等高级功能。大部分的操作步骤都给出详细的截屏。整本书篇幅比较厚，内容比较多。不过比office自带的帮助更有条理，更可读。可以全面浏览来了解excel的详细功能，然后作为参考书在遇到问题的时候拿出来参考。
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posted @ 2012-09-02 22:08
摘要：最近集中看了几本报表技能相关的书，以下是相关的评论1：《Excel图表之道》：比较专业，介绍了一些独到的技巧2：《精通Excel2007动态图表》：比较专业。所谓动态图表，就是在excel中嵌入类似html的表单元素的控件（下拉列表、核选框、单选框等），修改这些控件可以引起相应图表的变化。在数据比较多的时候这样做还是比较方便的。书中还介绍了到许多对Excel图表微调的技巧。3：《PPT演义》：还没看完。感觉还不错。比较专业。介绍了不少PPT制作的原则与技巧。4：《说服力——工作型PPT就该这样做》：一般。介绍PPT制作的原则与技巧。5：《用图表说话——麦肯锡商务沟通完全手册》：比较陈旧了。书中
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posted @ 2012-08-12 22:44
摘要：《意志力》，是去年的英文书《Willpower》的中译本。写的不错。与《异类》同属科学的励志书。所谓科学的励志书，就是力图用科学的方法去写的励志书。书中的观点和结论都是通过实验得来的，而不是常见的成功类书籍那样直接灌心灵鸡汤或者从某个成功人士的身上找励志的元素。作者通过实验发现：大学生的各种性格特点中与学习成绩最相关的是自我控制能力，这个因素与学习成绩的相关程度甚至超过了智商。书中所说的意志力，基本就是指自控能力。作者认为，智商和意志力是学生取得好成绩、职场人士获得成功的最重要的两个因素。其中智商是无法改变的。意志力则可以通过锻炼得到提高。作者通过实验发现了意志力的一些有意思的特征：意志力对个
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posted @ 2012-07-30 23:07
摘要：这本书2010年3月出版，到我手上也有一年多了。本周看了看。感觉还不错。介绍了不少excel2003下的作图技巧，也涉及到了一部分excel2007和excel2010中图表功能的变化。值得一看。书中的例子大部分都有实际的实例可以下载下来仔细研究。书中还介绍了一些附加的帮助作图的小工具。附录中给出了一些excel图表技巧相关的网站（大部分是英文的），我计划挨个看看。作者在书中介绍了一个提高excel技巧的小窍门：向专业的商业机构的网站上的图表学习，甚至可以用小工具直接把看着不错的图表的配色拿过来用。
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posted @ 2012-07-22 22:59
摘要：本书今年6月出版。比较新。中文原创。作者的研究生研究方向是机器学习和推荐系统，参加过推荐系统著名的Netflix Prize比赛并且取得了不俗的成绩，目前在美国视频网站Hulu北京分公司工作。作者对推荐系统方面的研究进展还是比较熟悉的。因此我认为如果想看推荐系统方面的书，本书可以作为第一选择。如果只看中文的话，也没有其他选择了。能看英文的话，选择也相对不算太多。书中系统介绍了推荐系统面临的各种应用场景、目前业界的常用算法的原理和伪代码实现。前面六章介绍实现推荐系统的四种基本思路：利用用户行为数据、利用用户标签数据、利用上下文信息、利用社交网络数据。 最后给出一个推荐系统实例和评分预测问题（根据
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posted @ 2012-07-08 22:59
摘要：本书今年6月出版。比较新。中文原创。刚开始看。感觉还不错。作者的研究生研究方向是机器学习和推荐系统，参加过推荐系统著名的Netflix Prize比赛并且取得了不俗的成绩。因此对推荐系统方面的研究进展还是比较熟悉的。因此我认为如果想看推荐系统方面的书，本书可以作为第一选择。如果只看中文的话，也没有其他选择了。能看英文的话，选择也相对不算太多。
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posted @ 2012-07-01 22:29
摘要：《SQL反模式》，英文版2010年7月出版，中文版2011年9月出版。还算比较新。英文名：“SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming”（SQL反模式：避免数据库开发中的陷阱）。所谓反模式，就是做的不好的模式。也就是前人的经验教训。感觉作者功力比较高。书中提到的问题不少都值得程序员认真读一读。全书分四部分讲数据库设计开发中的反模式：数据库逻辑设计、数据库物理设计、查询、应用程序开发。每一部分列出该领域的许多常见的反模式。作者在书中给出每一种反模式的详细的说明和详细的优缺点。下面举两个我认为写的比较好的章节：数据
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posted @ 2012-07-01 22:29
摘要：本周开始看这本《SQL反模式》。英文版2010年7月出版，中文版2011年9月出版。还算比较新。英文名：“SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming”（SQL反模式：避免数据库开发中的陷阱）。看到一半了。感觉作者功力比较高。书中提到的问题还是值得程序员读一读。全书分四部分讲数据库设计开发中的反模式：数据库逻辑设计、数据库物理设计、查询、应用程序开发。每一部分列出该领域的许多常见的反模式。所谓反模式，就是做的不好的模式。作者给出每一种反模式的详细的说明和详细的优缺点。下面举两个我认为写的比较好的章节：数据库逻辑设
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posted @ 2012-06-24 22:48
摘要：本书是《浪潮之巅》作者、腾讯搜索副总裁吴军的新书。以前吴军在谷歌黑板报上发表过“数学之美”系列，本书以那个系列为基础，又做了大幅的改动和增加。本书共29章，我看到第26章了。感觉书名《数学之美》没有特别好地表达出本书的主要内容。本书主要的内容是介绍谷歌的搜索引擎的工作原理。从这些工作原理中作者感叹数学之美。全书深入浅出，把搜索引擎涉及到的数学原理娓娓道来。涉及到不少数学公式，有些公式我没看明白，不过公式背后的基本的原理还是能明白。我曾经评论《浪潮之巅》的优势是作者对IT行业的了解的高度、广度、深度远远超过大部分的IT书的作者。这本书比较详细地体现了作者的学术背景、对google的搜索引擎的贡献
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posted @ 2012-06-17 21:58
摘要：我准备开始熟悉hadoop，决定先从Linux开始。本周开始linux入门。开始看卓越上linux入门书排名第一的《鸟哥的linux私房菜》。作者“鸟哥”是台湾成功大学环境工程系博士，因工作需要在读博士期间开始使用linux，随后创建“鸟哥的linux私房菜”网站，记录自己的学习体会。这本书是这些网络文章的汇总。这本书共778页。从计算机概论讲起。比较适合作为linux入门读物。作者背景与北京理工大学金旭亮老师有些相似，不过语言风格明显更活泼，这好像是台湾人相对大陆人的一个特征。全书分五个部分：linux的规则与安装、linux文件目录与磁盘格式、学习shell与shell script、li
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posted @ 2012-03-25 22:29
摘要：Recommender Systems Handbook读书笔记之7《Recommender Systems Handbook》，市面上不多的关于推荐系统的书之一。2010年10月出版，英文版。目前还没有中文版，估计出中文版的可能性不大，读者数量太少了。全书871页，比较厚。Amazon.com上这本书还没有读者评论，看来在英语世界里“推荐系统“这个主题也相对比较冷。这本书断断续续看了三个月。总体感觉还是很不错。由一群相关领域的研究人员集体编写，每一章都有几位研究者负责。全书共分五大部分：1：基础技术，介绍各种推荐算法。2：具体应用及其评估3：与推荐系统交互4：推荐系统与社群5：高级算法一二部
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posted @ 2012-03-18 22:46
摘要：Recommender Systems Handbook读书笔记之6本周看到了第十三章。全书共25章。从已经看过的内容来看，这本书对推荐系统的介绍比较全面，另外也深入介绍一些具体的算法，给出具体的计算公式。这些公式中有一些的数学符号我已经记不清具体含义了。以下是前八章的内容概括：第一章：全书介绍；第二章：推荐系统中使用的数据挖掘方法，分为：数据处理（相似度度量、抽样、降维、降噪）、分类（具体算法有最近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机）、聚类分析、关联规则挖掘第三章：基于内容的推荐系统：State of the Art and Trends。第四章：基于近邻的推荐
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posted @ 2012-02-26 22:21
摘要：最近在新浪微博上看到@周磊July 组织了一个机器学习的读书演讲会，比较感兴趣，报名参加了。之前跟@贾志峰Michael 感叹北京的技术交流活动太少，不如美国同行爱交流。感觉最近两年以来技术交流活动越来越多了。会议在清华东门的FIT大楼举办。两点开始。我1点50进去，已经没座位了，站了不少人。目测坐了70人，站了30-40人。举办者说争取下次找更合适的场地。 2点钟两位原定的演讲者没来，清华计算机系研究生（不知是硕士还是博士）@小猴机器人 先介绍了他的无人驾驶汽车项目。仿谷歌的无人驾驶汽车，但是价格要便宜很多，许多配件是从淘宝上买来的，一个无人驾驶汽车成本大概是数千元，当然体积很小，在玩具车.
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posted @ 2012-02-12 23:04
摘要：本周看到了第八章。全书共25章。从已经看过的内容来看，这本书对推荐系统的介绍比较全面，另外也深入介绍一些具体的算法，给出具体的计算公式。这些公式中有一些的数学符号我已经记不清具体含义了。以下是前八章的内容概括：第一章：全书介绍；第二章：推荐系统中使用的数据挖掘方法，分为：数据处理（相似度度量、抽样、降维、降噪）、分类（具体算法有最近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机）、聚类分析、关联规则挖掘第三章：基于内容的推荐系统：State of the Art and Trends。第四章：基于近邻的推荐方法概览。第五章：协同过滤中的改进；第六章：开发基于约束的推荐器；第七
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posted @ 2012-02-05 22:41
摘要：昨天参加了第22期百度技术沙龙。在大钟寺旁边的京仪大酒店举办。一个二百人的会议室，坐满了。后来还有人站着听或者坐在地毯上听。通知说1点半开始，其实是2点才开始。前面放了一些百度的视频，具体内容没太注意。第一讲的题目是“百度彭滔-搜索引擎评估与用户行为分析”，讲百度评估页面效果的三个阶段。第一个阶段是史前时代，由PM评估，第二个阶段是农耕时代，由兼职员工做评估，第三个阶段是机器时代，使用A/B Testing方法，分析日志，确定评估对象的优劣。演讲稿地址：http://t.cn/SXKNmB。举办方说一般一周后演讲的视频也可以从网络上下载。第二讲的题目是：“人人网张叶银-社会化推荐算法在人人网的
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posted @ 2012-01-08 22:43
摘要：本周看到了第六章。全书共25章。从已经看过的内容来看，这本书对推荐系统的介绍比较全面，另外也深入介绍一些具体的算法，给出具体的计算公式。这些公式中有一些的数学符号我已经记不清具体含义了。以下是前六章的内容概括：第一章：全书介绍；第二章：推荐系统中使用的数据挖掘方法，分为：数据处理（相似度度量、抽样、降维、降噪）、分类（具体算法有最近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机）、聚类分析、关联规则挖掘第三章：基于内容的推荐系统：State of the Art and Trends。第四章：基于近邻的推荐方法概览。第五章：协同过滤中的改进；第六章：开发基于约束的推荐器；以下
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posted @ 2012-01-03 22:41
摘要：Recommender Systems Handbook读书笔记(2)本周看完了第四章。全书共25章。从已经看过的内容来看，这本书对推荐系统的介绍比较全面，另外也深入介绍一些具体的算法，给出具体的计算公式。这些公式中有一些的数学符号我已经记不清具体含义了。以下是前四章的内容概括：第一章：全书介绍；第二章：推荐系统中使用的数据挖掘方法，分为：数据处理（相似度度量、抽样、降维、降噪）、分类（具体算法有最近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机）、聚类分析、关联规则挖掘第三章：基于内容的推荐系统：State of the Art and Trends。第四章：基于近邻的推荐
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posted @ 2011-12-25 22:24
摘要：Recommender Systems Handbook读书笔记之一《Recommender Systems Handbook》，市面上不多的关于推荐系统的书之一。2010年10月出版，英文版。目前还没有中文版，估计出中文版的可能性不大。读者数量太少了。全书871页，比较厚。Amazon.com上这本书还没有读者评论，看来在英语世界里“推荐系统“这个主题也相对比较冷。我看英文书比较慢，刚看到70多页。总体感觉这本书对推荐系统的介绍相当全面。书中第一章总结了推荐系统的用途如下：1：增加产品销售量；2：销售更多类别的产品。推荐系统可以推荐出用户可能本来不会去留意的其他类别的商品；3：提高用户满意度
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posted @ 2011-12-18 22:35
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