机器学习正在对软件的设计方式产生巨大的影响,以便软件能够跟上商业变化的步伐。机器学习之所以如此引人注目,是因为它帮助您使用数据来驱动业务规则和逻辑。这有什么不同呢?在传统的软件开发模型中,程序员根据业务的当前状态编写逻辑,然后添加相关数据。然而,商业变革已经成为常态。几乎不可能预测市场会发生什么变化。机器学习的价值在于它允许你不断地从数据中学习并预测未来。这一强大的算法和模型集正在被跨行业使用,以改进流程并洞察数据中的模式和异常。但是机器学习不是一个人的努力;这是一个需要数据科学家、数据工程师、业务分析师和业务领导协作的团队流程。机器学习的力量需要协作,所以重点是解决业务问题。

https://www.ibm.com/downloads/cas/GB8ZMQZ3

https://www.goodreads.com/book/show/40219140-machine-learning-for-dummies-ibm-limited-edition

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这本书是关于运用机器和深度学习来解决石油和天然气行业的一些挑战。这本书开篇简要讨论石油和天然气勘探和生产生命周期中不同阶段的数据流工业操作。这导致了对一些有趣问题的调查,这些问题很适合应用机器和深度学习方法。最初的章节提供了Python编程语言的基础知识,该语言用于实现算法;接下来是监督和非监督机器学习概念的概述。作者提供了使用开源数据集的行业示例以及对算法的实际解释,但没有深入研究所使用算法的理论方面。石油和天然气行业中的机器学习涵盖了包括地球物理(地震解释)、地质建模、油藏工程和生产工程在内的各种行业主题。

在本书中,重点在于提供一种实用的方法,提供用于实现机器的逐步解释和代码示例,以及用于解决油气行业现实问题的深度学习算法。

你将学到什么

  • 了解石油和天然气行业的端到端的行业生命周期和数据流
  • 了解计算机编程和机器的基本概念,以及实现所使用的算法所需的深度学习
  • 研究一些有趣的行业问题,这些问题很有可能被机器和深度学习解决
  • 发现在石油和天然气行业中执行机器和深度学习项目的实际考虑和挑战

这本书是给谁的

  • 石油和天然气行业的专业人员,他们可以受益于对机器的实际理解和解决现实问题的深度学习方法。
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和其他主要语言一样,掌握C语言可以带你去一些非常有趣的新地方。在它首次出现近50年后,它仍然是世界上最流行的编程语言,并被用作全球工业核心系统的基础,包括操作系统、高性能图形应用程序和微控制器。这意味着,在尖端产业的尖端领域,如游戏、应用程序开发、电信、工程、甚至动画制作,都需要熟练的C语言用户来将创新的想法转化为顺利运行的现实。

为了帮助您达到使用C语言的目的,第2版《C Programming For Dummies》涵盖了开始编写程序所需的所有内容,从逻辑上指导您完成开发周期:从最初的设计和测试到部署和实时迭代。到最后,您将熟练地掌握干净的编程应该做什么和不应该做什么,并且能够轻松地生成优雅而高效的源代码的基本(或不那么基本)构建块。

编写和编译源代码 链接代码以创建可执行程序 调试和优化您的代码 避免常见的错误

无论你的目的地是科技行业、初创企业,还是只是为了在家消遣而开发,这本易于遵循、内容丰富、有趣的C编程语言指南都是实现这一目标最快、最友好的方式!

http://file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

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人工智能(AI)为改善私人和公共生活提供了很多机会,以自动化的方式在大型数据中发现模式和结构是数据科学的核心组件,目前驱动着计算生物学、法律和金融等不同领域的应用发展。然而,这种高度积极的影响也伴随着重大的挑战:我们如何理解这些系统所建议的决策,以便我们能够信任它们?在这个报告中,我们特别关注数据驱动的方法——特别是机器学习(ML)和模式识别模型——以便调查和提取结果和文献观察。通过注意到ML模型越来越多地部署在广泛的业务中,可以特别理解本报告的目的。然而,随着方法的日益普及和复杂性,业务涉众对模型的缺陷、特定数据的偏差等越来越关注。类似地,数据科学从业者通常不知道来自学术文献的方法,或者可能很难理解不同方法之间的差异,所以最终使用行业标准,比如SHAP。在这里,我们进行了一项调查,以帮助行业从业者(以及更广泛的数据科学家)更好地理解可解释机器学习领域,并应用正确的工具。我们后面的章节将围绕一位公认的数据科学家展开叙述,并讨论她如何通过提出正确的问题来解释模型。

https://arxiv.org/abs/2009.11698

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利用Kubernetes快速采用新兴技术。Kubernetes是企业平台开发的未来,它已经成为当今最流行的、通常被认为是最健壮的容器编配系统。这本书集中在平台技术的力量的物联网,区块链,机器学习,和许多层的数据和应用管理支持他们。

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《数据科学与机器学习概论》的创建目标是为寻求了解数据科学的初学者、数据爱好者和经验丰富的数据专业人士提供从头到尾对使用开源编程进行数据科学应用开发的深刻理解。这本书分为四个部分: 第一部分包含对这本书的介绍,第二部分涵盖了数据科学、软件开发和基于开源嵌入式硬件的领域; 第三部分包括算法,是数据科学应用的决策引擎; 最后一节汇集了前三节中共享的概念,并提供了几个数据科学应用程序示例。

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  1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中,读者将学习如何为聚类问题应用优化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

  1. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

数据科学和大数据项目的数量正在增长,当前的软件开发方法受到了挑战,以支持和促进这些项目的成功和频率。关于如何使用数据科学算法以及大数据的好处已经有了很多研究,但是关于可以利用哪些最佳实践来加速和有效地交付数据科学和大数据项目的研究却很少。大数据的数量、种类、速度和准确性等特点使这些项目复杂化。数据科学家可利用的开源技术的激增也会使情况变得复杂。随着数据科学和大数据项目的增加,组织正在努力成功交付。本文讨论了数据科学和大数据项目过程,过程中的差距,最佳实践,以及这些最佳实践如何在Python中应用,Python是一种常见的数据科学开源编程语言。

  1. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人们所期望的那样,技术书籍的大部分时间都集中在技术方面。然而,这造成了一种错觉,即技术在某种程度上是没有偏见的,总是中性的,因此适合每个人。后来,当产品已经存在时,现实会证明我们不是这样的。包含和表示在设计和建模阶段是至关重要的。在本章中,我们将从架构的角度分析,哪些非功能性需求是最敏感的,以及如何开始讨论它们以最大限度地提高我们的软件产品成功的可能性。

  1. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

  2. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

  3. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

  4. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

  5. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

  6. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

  7. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

  8. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

  9. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Michał Breiter and Robert Nowak

本章描述了将对象状态转换为一种格式的过程,这种格式可以在当前使用的面向对象编程语言中传输或存储。这个过程称为序列化(封送处理);相反的称为反序列化(反编组)进程。它是一种低级技术,应该考虑一些技术问题,如内存表示的大小、数字表示、对象引用、递归对象连接等。在本章中,我们将讨论这些问题并给出解决办法。我们还简要回顾了当前使用的工具,并指出满足所有需求是不可能的。最后,我们提供了一个新的支持向前兼容性的c++库。

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这是一本Python编程的教科书,有许多实际的例子和练习。您将学习基本编程的必要基础,重点是Python。这本教科书是用Latex写的,使用Overleaf.com。

您可以在下面找到源代码和其他示例和参考资料。

Python已经成为一种流行的编程语言,也是当今使用最多的编程语言之一。

在过去的30年里,我们创建软件的方式发生了巨大的变化,从80年代初的个人电脑时代到今天的智能手机、平板电脑和个人电脑等功能强大的设备。

互联网也改变了我们使用设备和软件的方式。我们仍然有传统的桌面应用程序,但Web站点、Web应用程序和所谓的智能手机应用程序等主导着今天的软件市场。

我们需要找到并学习适合这个编程新时代的编程语言。

我们现在有几千种不同的编程语言,那么我们为什么要学Python呢?我猜您需要学习不止一种编程语言才能在今天的软件市场中生存下来,但是Python很容易学,因此它对于新程序员和更有经验的程序员都是一个很好的起点。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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找到有合适技能的人。本书阐明了创建高效能数据集成团队的最佳实践,使您能够理解计划、设计和监视一次性迁移和日常集成系统的技能和需求、文档和解决方案。

数据的增长是爆炸式的。随着跨企业系统的多个信息源的不断到达,将这些系统组合成一个单一的、内聚的、可记录的单元变得比以往任何时候都更加重要。但是,与其他软件规程相比,集成的方法有很大的不同,它要求能够编写代码、协作并将复杂的业务规则分解为可伸缩的模型。

数据迁移和集成可能很复杂。在许多情况下,项目团队将实际的迁移保留到项目的最后一个周末,任何问题都可能导致错过最后期限,或者在最坏的情况下导致需要在部署后进行协调的数据损坏。本书详细介绍了如何进行战略规划以避免这些最后时刻的风险,以及如何为未来的集成项目构建正确的解决方案。

你会学到什么

  • 理解集成的“语言”,以及它们在优先级和所有权方面的关系
  • 创建有价值的文档,带领您的团队从发现到部署
  • 研究当今市场上最重要的集成工具
  • 监视您的错误日志,并查看输出如何增加持续改进的周期
  • 为整个企业提供有价值的集成解决方案

这本书是给谁看的

构建相应实践的执行和集成团队领导。它也适用于需要额外熟悉ETL工具、集成过程和相关项目可交付成果的集成架构师、开发人员和业务分析人员

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您的逻辑,线性指南的基本数据科学编程。

数据科学正在以一种良好的方式迅猛发展,预计到2020年,地球上每秒钟为每个人创造1.7兆字节的新信息,到2026年将创造1150万个工作机会。很明显,知情是有好处的。这个友好的指南在数据科学的基础上绘制了一条路径,然后深入到实际工作中: 线性回归、逻辑回归、机器学习、神经网络、推荐引擎,以及模型的交叉验证。

Data Science Programming All-In-One For Dummies是关键数据科学、机器学习和深度学习编程语言Python和r的汇编。它帮助你决定哪种编程语言最适合特定的数据科学需求。它还为您提供了构建自己的项目以实时解决问题的指导方针。

脚踏实地:新数据专业人士的理想起点

未来的情况:了解数据正在转换的特定领域

有意义:找出如何讲述你的数据故事

看清楚:学习可视化的艺术

无论你是刚开始学习还是已经处于职业生涯的中期,现在就拿起你的那份,给你的生活和其他人的生活增添更多的意义吧!

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简介: 深度学习无处不在。例如,当在线使用许多应用程序甚至在购物时,都会看到它。我们被深度学习所包围,甚至根本没有意识到这一点,这使学习深度学习变得至关重要,因为可以利用它做很多事情,这远远超出了您的想象。当您学习本书时,您可以在Mac,Linux或Windows系统上运行的许多示例代码。您也可以使用Google Colab之类的工具在线运行代码。 本书的第一部分为您提供了一些入门信息,除了安装一些必备软件,还会了解一些基本数学知识。

目录:

  • 说明

  • Chapter 1:深度学习介绍

    • 深度学习的意义
    • 真实世界中的深度学习
    • 深度学习项目的环境
  • Chapter 2:机器学习介绍

    • 机器学习定义
    • 思考学习的不同方法
    • 机器学习的正确使用
  • Chapter 3:使用python

    • anaconda
    • 下载数据集与代码
    • 创建应用
    • 云端使用
  • chapter 4:利用深度学习看框架

    • 框架介绍
    • 了解tensorflow
  • chapter 5:回顾数学与优化

    • 矩阵介绍
    • 理解向量,scalar等
    • 优化介绍
  • chapter 6:线性回归基础

    • 组合变量
    • 混合变量类型
    • 概率
    • 特征介绍
  • chapter 7:神经网络

    • 感知机
    • 神经网络复杂度
    • 过拟合
  • Chapter 8:构建基础神经网络

    • 理解神经网络
    • 神经网络的核心
  • Chapter 9:深度学习

    • 数据
    • 提升速度
    • 解释深度学习的不同
  • Chapter 10:解释卷积神经网络

  • Chapter 11:循环神经网络

  • Chapter 12:图片分类

  • Chapter 13:循环神经网络

  • Chapter 14:语言处理

  • Chapter 15:生成音乐和虚拟艺术

  • Chapter 16:生成对抗网络

  • Chapter 17:深度强化学习

  • Chapter 18:深度学习的应用

  • Chapter 19:十个必备的深度学习工具

  • Chapter 20:十个使用深度学习的场景

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