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机器学习算法的数学解析与Python实现

莫凡

11人今日阅读 推荐值 82.6%

学习机器学习的动机很多，可能是实际工作需要，可能是兴趣爱好，也可能是学业要求，从每种动机的角度看，这个问题都可能有不同的答案。我认同许多人所说的求知不能太功利这一观点，不过大家的时间和精力毕竟有限，就算不去追求投入产出比，至少也应该有一个学这门知识想要达到的目的。机器学习是更偏重于应用的学问，在当下的发展也确实使得机器学习越来越像一门技能，而不仅仅是技术。初学算法时我最想学的是里面的“最强算法”，不过在第1章我将介绍，机器学习算法没有最强的，只有最合适的，对于不同的问题，对应会有不同的最合适算法。所以，我们更需要关注的应该是问题，而不是算法本身。在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包，通过现成的算法包，就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要的机器学习算法，从而把注意力集中在对不同算法的选择上。本书的目标读者是想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者，以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。本书第1章介绍机器学习总体背景，第2章介绍配置环境，第3章到第10章彼此独立，每一章介绍一种具体的机器学习算法，读者可以直接阅读想要了解的算法，第11章介绍了集成学习方法，这是一种组合机器学习算法的方法，也是当前在实际使用中常见又十分有效的提升性能的做法。

一个64位操作系统的设计与实现

田宇

10人今日阅读 推荐值 84.2%

本书讲述了一个64位多核操作系统的自制过程。此操作系统自制过程是先从虚拟平台构筑起一个基础框架，随后再将基础框架移植到物理平台中进行升级、完善与优化。为了凸显64位多核操作系统的特点，物理平台选用搭载着Intel Core-i7处理器的笔记本电脑。与此同时，本书还将Linux内核的源码精髓、诸多官方白皮书以及多款常用协议浓缩于其中，可使读者在读完本书后能够学以致用，进而达到理论联系实际的目的。全书共分为16章。第1~2章讲述了操作系统的基础概念和开发操作系统需要掌握的知识；第3~5章在虚拟平台下快速构建起一个操作系统模型；第6~16章将在物理平台下对操作系统模型做进一步升级、优化和完善。本书既适合在校学习理论知识的初学者，又适合在职工作的软件工程师或有一定基础的业余爱好者。

Linux内核设计的艺术：图解Linux操作系统架构设计与实现原理（第2版）

新设计团队

9人今日阅读 推荐值 77.0%

本书的第1 版广获好评，版权被中国台湾和美国两家大型出版社引进，第2 版根据读者的反馈和作者对操作系统的最新研究成果对第1 版进行了大幅优化和重写，使其内容质量更上一层楼。本书在众多关于Linux 内核的书中独树一帜，它在世界范围内首次提出并阐述了操作系统设计的核心指导思想——主奴机制，这是所有操作系统研究者的一笔宝贵财富。它也是一本能真正引导我们较为容易地、极为透彻地理解Linux 内核的经典之作，也可能是当前唯一能从本质上指引我们去设计和开发拥有自主知识产权的操作系统的著作。本书的最大特点是它的写作方式和内容组织方式与同类书完全不同。它在深刻地分析了传统讲解方法的利弊之后，破旧立新，从认知学的角度开创了一种全新的方式。以操作系统的真实运行过程为主线，结合真实的内核源代码、300 余幅精确的内核运行时序图和具有点睛之妙的文字说明，对操作系统从开机加电到系统完全准备就绪，及运行用户程序的整个过程进行了系统而完整地分析，深刻地揭示了其间每一个动作的设计意图和实现原理，完美地再现了操作系统设计者的设计思路。阅读本书就如同跟随着操作系统设计者一起去思考，我们会在阅读的过程中发现Linux 内核设计的精妙，会发现原来处处都“暗藏玄机”，哪怕是一行很短的代码。本书在所有细节上都力求完美。为了保证知识的准确性，操作系统运行过程中的每个动作都经过了严格的考证；为了让我们真正理解Linux 内核的原理，它突破传统，以Linux 的真实运行过程为主线进行讲解；为了做到真正易于理解，创新性地使用了图解的方式，精心绘制了300 余幅分辨率600dpi 的时序图，图中表现的运行时结构和状态与操作系统实际运行时的真实状态完全吻合；为了提高阅读体验，本书采用了双色印刷，以便于我们更清楚地观察每一幅图中的细节。