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七周七并发模型布彻 (Paul Butcher)/黄炎/
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并发编程近年逐渐热起来,Go等并发语言也对并发编程提供了良好的支持,使得并发这个话题受到越来越多人的关注。本书延续了《七周七语言》的写作风格,通过以下七个精选的模型帮助读者了解并发领域的轮廓:线程与锁,函数式编程,Clojure,actor,通信顺序进程,数据级并行,Lambda架构。书中每一章都设计成三天的阅读量。每天阅读结束都会有相关练习,巩固并扩展当天的知识。每一章均有复习,用于概括本章模型的优点和缺陷。 《七周七并发模型》适合所有想了解并发的程序员。

大话存储II冬瓜头(张东)/
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《大话存储2:存储系统架构与底层原理极限剖析》内容简介:网络存储是一个涉及计算机硬件以及网络协议/技术、操作系统以及专业软件等各方面综合知识的领域。目前国内阐述网络存储的书籍少之又少,大部分是国外作品,对存储系统底层细节的描述不够深入,加之术语太多,初学者很难真正理解网络存储的精髓。《大话存储2:存储系统架构与底层原理极限剖析》以特立独行的行文风格向读者阐述了整个网络存储系统。从硬盘到应用程序,对这条路径上的每个节点,作者都进行了阐述。书中内容涉及:计算机IO基本概念,硬盘物理结构、盘片数据结构和工作原理,七种常见RAID原理详析以及性能细节对比,虚拟磁盘、卷和文件系统原理,磁盘阵列系统,OSI模型,FC协议,众多磁盘阵列架构等。另外,《大话存储2:存储系统架构与底层原理极限剖析》囊括了存储领域几乎所有的新兴技术,比如机械磁盘、SSD、FC/SAS协议、HBA卡、存储控制器、集群存储系...

大数据日知录张俊林/
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《大数据日知录:架构与算法》内容简介:大数据是当前最为流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为最明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。书中从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点,其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。《大数据日知录:架构与算法》对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍,将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储,以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构...

分布式系统:概念与设计库鲁里斯 (George Coulouris)/Jean Dollimore/Tim Kindberg/Gordon Blair/金蓓弘/马应龙/等/
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《计算机科学丛书•分布式系统:概念与设计(原书第5版)》旨在全面介绍互联网及其他常用分布式系统的原理、体系结构、算法和设计,内容涵盖分布式系统的相关概念、安全、数据复制、组通信、分布式文件系统、分布式事务、分布式系统设计等,以及相关的前沿主题,包括Web服务、网格、移动系统和无处不在系统等。

并行算法设计与性能优化刘文志/
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本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧,涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。

mahout in action欧文 (Sean Owen)/Robin Anil/Ted Dunning/Ellen Friedman/王斌/韩冀中/万吉/
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  《Mahout实战》是Mahout领域的权威著作,出自该项目核心成员之手,立足实践,全面介绍了基于Apache Mahout的机器学习技术。《Mahout实战》开篇从Mahout的故事讲起,接着分三部分探讨了推荐系统、聚类和分类,最后的附录涵盖JVM调优、Mahout 数学知识和相关资源。   《Mahout实战》适合所有数据分析和数据挖掘人员阅读,需要有Java语言基础。

Consensus on Transaction CommitJim Gray & Leslie Lamport
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这是一篇关于分布式系统的论文,你可以在这里访问http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201419111256135/

Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster ComputingDavid Greenberg/
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How can Apache Mesos make a difference in your organization? With this practical guide, you'll learn how this cluster manager directs your datacenter's resources, and provides real time APIs for interacting with (and developing for) the entire cluster. You'll learn how to use Mesos as a deployment system, like Ansible or Chef, and as an execution platform for building and hosting higher-level ap...

机器学习周志华/
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《机器学习》是计算机科学与人工智能的重要分支领域。《机器学习》作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章,大致分为3个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 《机器学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。 海报:

数据挖掘导论陈封能 (Pang-Ning Tan)/斯坦巴赫 (Michael Steinbach)/库玛尔 (Vipin Kumar)/范明/范宏建/等/
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《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论(完整版)》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

机器学习实战哈林顿 (Peter Harrington)/李锐/李鹏/曲亚东/王斌/
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  《机器学习实战》内容简介:机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法,并将其运用于某些策略性任务中,如分类、预测及推荐等。   《机器学习实战》适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

Redis设计与实现黄健宏 著/
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《redis设计与实现》全面而完整地讲解了redis的内部机制与实现方式,对redis的大多数单机功能以及所有多机功能的实现原理进行了介绍,展示了这些功能的核心数据结构以及关键的算法思想,图示丰富,描述清晰,并给出大量参考信息。通过阅读本书,读者可以快速 有效地了解redis的内部构造以及运作机制,更好 更高效地使用redis。 《redis设计与实现》主要分为四大部分。第一部分“数据结构与对象”介绍了redis中的各种对象及其数据结构,并说明这些数据结构如何影响对象的功能和性能。第二部分“单机数据库的实现”对redis实现单机数据库的方法进行了介绍,包括数据库 rdb持久化 aof持久化 事件等。第三部分“多机数据库的实现”对redis的sentinel 复制 集群三个多机功能进行了介绍。第四部分“独立功能的实现”对redis中各个相对独立的功能模块进行了介绍,涉及发布...

google mapreduceHephaestus Books/
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温馨提示:这是一本按需印刷的图书。按需印刷的图书多由收藏版的旧书重印而成,书中可能会出现缺页、字体不清、图案模糊、有人为笔记等情形。 Please note that the content of this book primarily consists of articles available from Wikipedia or other free sources online. Hephaestus Books represents a new publishing paradigm, allowing disparate content sources to be curated into cohesive, relevant, and informative books. To date, thi...

Advanced Analytics with SparkSandy Ryza/Uri Laserson/Sean Owens/Josh Wills/
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In the second edition of this practical book, four Cloudera data scientists present a set of self-contained patterns for performing large-scale data analysis with Spark. The authors bring Spark, statistical methods, and real-world data sets together to teach you how to approach analytics problems by example. Updated for Spark 2.1, this edition acts as an introduction to these techniques and othe...

Spark:Cluster Computing with Working Sets伊利亚·甘列林 (Ilya Ganelin)/Ema Orhian/Kai Sasaki/Brennon York/周志湖/李刚/
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本书针对spark从验证性环境迁移到实际生产环境时会遇到的各种问题给出了实际的帮助,涵盖了开发及维护生产级Spark应用的各种方法、组件与有用实践。全书分为6章,第1 ~ 2章帮助读者深入理解Spark的内部机制以及它们在生产流程中的含义;第3章和第5章阐述了针对配置参数的法则和权衡方案,用来调优Spark,改善性能,获得高可用性和容错性;第4章专门讨论Spark应用中的安全问题;第6章则全面介绍生产流,以及把一个应用迁移到一个生产工作流中时所需要的各种组件,同时对Spark生态系统进行了梳理。

深入理解Java虚拟机周志明/
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第1版两年内印刷近10次,4家网上书店的评论近4?000条,98%以上的评论全部为5星级的好评,是整个Java图书领域公认的经典著作和超级畅销书,繁体版在台湾也十分受欢迎。第2版在第1版的基础上做了很大的改进:根据最新的JDK 1.7对全书内容进行了全面的升级和补充;增加了大量处理各种常见JVM问题的技巧和实践;增加了若干与生产环境相结合的实战案例;对第1版中的错误和不足之处的修正;等等。第2版不仅技术更新、内容更丰富,而且实战性更强。 《本书共分为五大部分,围绕内存管理、执行子系统、程序编译与优化、高效并发等核心主题对JVM进行了全面而深入的分析,深刻揭示了JVM的工作原理。 一部分从宏观的角度介绍了整个Java技术体系、Java和JVM的发展历程、模块化,以及JDK的编译,这对理解书中后面内容有重要帮助。 二部分讲解了JVM的自动内存管理,包括虚拟机内存区域的划分原理以及各种内存溢...

Hbase权威指南乔治 (Lars George)/代志远/刘佳/蒋杰/
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  《HBase权威指南》探讨了如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单;把大型数据集分布到相对廉价的商业服务器集群中;使用本地Java客户端,或者通过提供了REST、Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器来访问HBase;了解HBase架构的细节,包括存储格式、预写日志、后台进程等;在HBase中集成MapReduce框架;了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据和删除节点等。   《HBase权威指南》适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。

Machine Learning with Spark彭特里思 (Nick Pentreath)/
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《Spark机器学习(影印版)(英文版)》指导你学习用于载入及处理数据的spark API的基础知识,以及如何为各种机器学习模型准备适合的输入数据:另有详细的例子和实际生活中的真实案例来帮助你学习包括推荐系统、分类、回归、聚类、降维在内的常见机器学习模型,你还会看到如大规模文本处理之类的高级主题、在线机器学习的相关方法以及使用spark streaming进行模型评估。

BlinkDB: Queries with Bounded Errors and Bounded Response Times on Very Large DataWilliam S. Levine/Georgia Martin/
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One of the major concerns of theoretical computer science is the classifi­ cation of problems in terms of how hard they are. The natural measure of difficulty of a function is the amount of time needed to compute it (as a function of the length of the input). Other resources, such as space, have also been considered. In recursion theory, by contrast, a function is considered to be easy to comput...

图解机器学习[日]杉山将/许永伟/
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《图解机器学习》用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。