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本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实

ThoughtWorks的首席咨询师王磊是国内较早倡导和实践微服务的先行者。王磊是开源软件的爱好者和贡献者，社区活动的参与者，《RubyGems开发实战》（PracticalRubyGems）一书的译者，GDCR西安的组织者。他于2012年加入ThoughtWorks，为国内外诸多客户提供项目交付和

本书是国内外业界广泛关注的7卷本《计算机程序设计艺术》第2卷的最新版。本卷对半数值算法领域做了全面介绍，分“随机数”和“算术”两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系，其中特别值得注意的是作者对随机数生成程序的重新处理和对形式幂级数计算的讨论。

在这个最新版中，作者更新了单核处理器到多核处理器的历史发展过程的相关内容，同时依然使用他们广受好评的“量化研究方法”进行计算设计，并展示了多种可以实现并行性的技术，而这些技术可以看成是展现多处理器体系结构威力的关键!在介绍多处理器时，作者不但讲解了处理器的性能，还介绍了有关的设计要素，包括能力、可靠

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、

本书全面涵盖了并行软件和硬件的方方面面，深入浅出地介绍如何使用mpi（分布式内存编程）、pthreads和openmp（共享内存编程）编写高效的并行程序。各章节包含了难易程度不同的编程习题。本书可以用做计算机科学专业低年级本科生的专业课程的教材，也可以作为软件开发人员学习并行程序设计的专业参考书。