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集体智慧编程 集体智慧编程
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    集体智慧编程 PDF 完整高清版

    编程电子书
    • 发布时间:2019-09-06 09:38:33

    给大家带来的一篇关于编程相关的电子书资源,介绍了关于智慧编程方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小27.9 MB,Toby Segaran编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。

  • 集体智慧编程 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1ErzJxUgkw9-HP1Jupwv5U
  • 提取码:ijw2
  • 集体智慧编程 PDF

    《集体智慧编程》內容详实,包含合作过虑技术性(保持关系推荐产品作用)、集群服务器数据统计分析(在规模性统计数据集中化挖掘类似的统计数据子集)、百度搜索引擎关键技术(网络爬虫、引索、查寻模块、PageRank优化算法等)、检索海量信息并开展剖析统计分析下结论的优化计算方法、贝叶斯过虑技术性(垃圾邮件过滤、文字过虑)、用决策树技术性保持分折和管理决策模型作用、社交媒体的信息内容配对技术性、深度学习和人工智能技术等。《集体智慧编程》是Web开发人员、系统架构师、运用技术工程师等的极佳挑选。

    这书以深度学习与测算统计分析为主题风格背景图,专业叙述怎样发掘和剖析Web上的统计数据和資源,怎样剖析客户体验、网络营销、本人品位等众多信息内容,并算出有效的依据,根据繁杂的优化算法来从Web网址获得、搜集并剖析客户的统计数据和意见反馈信息内容,便于造就新的客户使用价值和经济收益。全书內容详实,包含合作过虑技术性(保持关系推荐产品作用)、集群服务器数据统计分析(在规模性统计数据集中化挖掘类似的统计数据子集)、百度搜索引擎关键技术(网络爬虫、引索、查寻模块、PageRank优化算法等)、检索海量信息并开展剖析统计分析下结论的优化计算方法、贝叶斯过虑技术性(垃圾邮件过滤、文字过虑)、用决策树技术性保持分折和管理决策模型作用、社交媒体的信息内容配对技术性、深度学习和人工智能技术等。
    这书是Web开发人员、系统架构师、运用技术工程师等的极佳挑选。

    目录

    • 前言 viii
    • 第1章 集体智慧导言 1
    • 什么是集体智慧 2
    • 什么是机器学习 3
    • 机器学习的局限 4
    • 真实生活中的例子 5
    • 学习型算法的其他用途 5
    • 第2章 提供推荐 7
    • 协作型过滤 7
    • 搜集偏好 8
    • 寻找相近的用户 9
    • 推荐物品 15
    • 匹配商品 17
    • 构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统 19
    • 基于物品的过滤 22
    • 使用MovieLens数据集 25
    • 基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤 27
    • 练习 28
    • 第3章 发现群组 29
    • 监督学习和无监督学习 29
    • 单词向量 30
    • 分级聚类 33
    • 绘制树状图 38
    • 列聚类 40
    • K-均值聚类 42
    • 针对偏好的聚类 44
    • 以二维形式展现数据 49
    • 有关聚类的其他事宜 53
    • 练习 53
    • 第4章 搜索与排名 54
    • 搜索引擎的组成 54
    • 一个简单的爬虫程序 56
    • 建立索引 58
    • 查询 63
    • 基于内容的排名 64
    • 利用外部回指链接 69
    • 从点击行为中学习 74
    • 练习 84
    • 第5章 优化 86
    • 组团旅游 87
    • 描述题解 88
    • 成本函数 89
    • 随机搜索 91
    • 爬山法 92
    • 模拟退火算法 95
    • 遗传算法 97
    • 真实的航班搜索 101
    • 涉及偏好的优化 106
    • 网络可视化 110
    • 其他可能的应用场合 115
    • 练习 116
    • 第6章 文档过滤 117
    • 过滤垃圾信息 117
    • 文档和单词 118
    • 对分类器进行训练 119
    • 计算概率 121
    • 朴素分类器 123
    • 费舍尔方法 127
    • 将经过训练的分类器持久化 132
    • 过滤博客订阅源 134
    • 对特征检测的改进 136
    • 使用Akismet 138
    • 替代方法 139
    • 练习 140
    • 第7章 决策树建模 142
    • 预测注册用户 142
    • 引入决策树 144
    • 对树进行训练 145
    • 选择最合适的拆分方案 147
    • 以递归方式构造树 149
    • 决策树的显示 151
    • 对新的观测数据进行分类 153
    • 决策树的剪枝 154
    • 处理缺失数据 156
    • 处理数值型结果 158
    • 对住房价格进行建模 158
    • 对“热度”评价进行建模 161
    • 什么时候使用决策树 164
    • 练习 165
    • 第8章 构建价格模型 167
    • 构造一个样本数据集 167
    • k-最近邻算法 169
    • 为近邻分配权重 172
    • 交叉验证 176
    • 不同类型的变量 178
    • 对缩放结果进行优化 181
    • 不对称分布 183
    • 使用真实数据——eBay API 189
    • 何时使用k-最近邻算法 195
    • 练习 196
    • 第9章 高阶分类:核方法与SVM 197
    • 婚介数据集 197
    • 数据中的难点 199
    • 基本的线性分类 202
    • 分类特征 205
    • 对数据进行缩放处理 209
    • 理解核方法 211
    • 支持向量机 215
    • 使用LIBSVM 217
    • 基于Facebook的匹配 219
    • 练习 225
    • 第10章 寻找独立特征 226
    • 搜集一组新闻 227
    • 先前的方法 231
    • 非负矩阵因式分解 232
    • 结果呈现 240
    • 利用股票市场的数据 243
    • 练习 248
    • 第11章 智能进化 250
    • 什么是遗传编程 250
    • 将程序以树形方式表示 253
    • 构造初始种群 257
    • 测试题解 259
    • 对程序进行变异 260
    • 交叉 263
    • 构筑环境 265
    • 一个简单的游戏 268
    • 更多可能性 273
    • 练习 276
    • 第12章 算法总结 277
    • 贝叶斯分类器 277
    • 决策树分类器 281
    • 神经网络 285
    • 支持向量机 289
    • k-最近邻 293
    • 聚类 296
    • 多维缩放 300
    • 非负矩阵因式分解 302
    • 优化 304
    • 附录A:第三方函数库 309
    • 附录B:数学公式 316
    • 索引 323

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    学习笔记
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    第一部分 问题描述 1.1 具体任务 本次作业任务是轨迹压缩,给定一个GPS数据记录文件,每条记录包含经度和维度两个坐标字段,所有记录的经纬度坐标构成一条轨迹,要求采用合适的压缩算法,使得压缩后轨迹的距离误差小于30m。 1.2 程序输入 本程序输入是一个GPS数据记录文件。 1.3 数据输出 输出形式是文件,包括三部分,压缩后点的ID序列及坐标、点的个数、平均距离误差、压缩率 第二部分 问题解答 根据问题描述,我们对问题进行求解,问题求解分为以下几步: 2.1 数据预处理 本次程序输入为GPS数据记录文件,共有3150行记录,每行记录又分为若干个字段,根据题意,我们只需关注经度和纬度坐标字段即可,原始数据文件部分记录如图2.1所示: 图2.1 原始数据文件部分记录示意图 如图2.1所示,原始数据文件每条记录中经纬度坐标字段数据的保存格式是典型的GPS坐标表达方式,即度分格式,形式为dddmm.mmmm,其中ddd表示度,mm.mmmm表示分,小数点前面表示分的整数部分,小数点后表示分的小数部分;本次数据预处理,为方便后面两个坐标点之间距离的计算,我们需要将度分格式的经纬度坐标数据换算成度的形式,换算方法是ddd+mm.mmmm/60,此处我们保留小数点后6位数字,换算后的形式为ddd.xxxxxx。 我们以第一条记录中经纬度……

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    Java编程文件遍历之指定遍历的层数详细代码

    遍历就是把每个元素都访问一次.比如一个二叉树,遍历二叉树意思就是把二叉树中的每个元素都访问一次 本例演示了“文件遍历时,指定遍历的层数”的实现方式。 1.例子代码 package com.myjava.test;import java.io.File;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class JavaTest {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {JavaTest jt = new JavaTest();String path = "E:\\filetest";File file = new File(path);try {jt.getFile(file, 0);}catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}int mDirLevel = 2;//层数private void getFile(File file, int dirLevel) throws Exception {if (mDirLevel != -1 dirLevel mDirLevel) {dirLevel = 0;return;}if (file == null) {return;}if (file.exists()) {if (file.isFile()) {//do what?System.out.println("file:" + file.getAbsolutePath());} else {// 获得当前文件夹下的所有子文件和子文件夹File files[] = file.listFiles();// 循环处理每个对象if (files == null) {return;}for (int i = 0; i files.length; i++) {// 递归调用,处理每个文件对象getFile(files[i], dirLevel +1);}}}}} 2. 测试结果: file:E:\filetest\f.txt file:E:\filetest\f1\新建文本文档 - 副本.txt file:E:\filetest\f1\新建文本文档.txt file:E:\filetest\f1 - 副本\新建文本文档.txt 总结 以上就是本文关于Java编程文件遍历之指定遍历的层数详细代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续……

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    java编程实现两个大数相加代码示例

    通常情况,实现大数运算是通过BigInteger和BigDecimal两种方法。这两种方法分别表示不可变的任意精度的整数和不可变的有符号的任意精度的十进制数(浮点数)。主要用于高精度计算中。这两个类使得java中的大数,高精度运算变得很简单。但本文介绍的并不是通过上述两种方法实现Java中的大数运算。 主要的思想是:把两个数存在String中了,然后将每个数字取出,放到数组,由最末位开始计算,算加法,判断是否进位,进位则前位+1,若超过长度,则copy到新的数组。 代码如下: public class BigIntAdd {private int[] array;//声明一个数组 //计算大数相加的函数 public static String bigAdd(BigIntAdd fisrtNum, BigIntAdd secondNum) {String result = "";Boolean falg = false;//判断数组是否越界的标志 int[] arrayOne;int[] arrayTwo;int[] arrayThree = null;//把较长的字符串放到arrayOne数组中,因为要把计算结果放到arrayOne数组中 if (fisrtNum.instance().length = secondNum.instance().length) {arrayOne = fisrtNum.instance();arrayTwo = secondNum.instance();} else {arrayOne = secondNum.instance();arrayTwo = fisrtNum.instance();}for (int i = 0; i arrayTwo.length; i++) {if (arrayOne[i] + arrayTwo[i] 10) {//不需要进位时 arrayOne[i] = arrayOne[i] + arrayTwo[i];} else if (arrayOne[i] + arrayTwo[i] = 10) {//需要进位时 arrayOne[i] = arrayOne[i] + arrayTwo[i] - 10;if ((i + 1) arrayOne.length) ……

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    最开始接触到相关的内容应该是从volatile关键字开始的吧,知道它可以保证变量的可见性,而且利用它可以实现读与写的原子操作。。。但是要实现一些复合的操作volatile就无能为力了。。。最典型的代表是递增和递减的操作。。。。 我们知道,在并发的环境下,要实现数据的一致性,最简单的方式就是加锁,保证同一时刻只有一个线程可以对数据进行操作。。。。例如一个计数器,我们可以用如下的方式来实现: public class Counter { private volatile int a = 0; public synchronized int incrAndGet(int number) { this.a += number; return a; } public synchronized int get() { return a; }} 我们对操作都用synchronized关键字进行修饰,保证对属性a的同步访问。。。这样子确实可以保证在并发环境下a的一致性,但是由于使用了锁,锁的开销,线程的调度等等会使得程序的伸缩性受到了限制,于是就有了很多无锁的实现方式。。。。 其实这些无锁的方法都利用了处理器所提供的一些CAS(compare and switch)指令,这个CAS到底干了啥事情呢,可以用下面这个方法来说明CAS所代表的语义: public synchronized int compareAndSwap(int expect, int newValue) { int old = this.a; if (old == expect) { this.a = newValue; } return old; } 好吧,通过代码应该对CAS语义的标书很清楚了吧,好像现在大多数的处理器都实现了原……

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