非常好的書,需要慢慢品味
評分好………………………
評分書的內容不錯,但是最大的問題是排版的間距太大,整本書簡直可以縮少三分之一,浪費紙張浪費錢,齣版社比較小聰明!
評分讀瞭這本書之後,我發現作者在做班主任工作的時候也有很多的無奈,她曾經這樣說過:“‘隻有不會教的老師,沒有教不好的學生’——在我看來,這句話和‘人有多大膽,地有多大産’是一路的。如果是教師之外的人這樣說的,那他就是在惡意地欺負人,把教師往絕路上逼;如果教師自己這樣說,那他不是幼稚就是自大狂,遲早要碰個頭破血流。我曾經屬於後一類。那時,我處於極度危險的境地。”看薛老師這些話,你能覺得這是一個真實的老師,她說的話就象是鄰居嘮傢常那樣真誠自然。對於書中她大膽、直率的言辭,我很欽佩,不是每個人都有這種膽識、思維的。她能把一件看似簡單慣常的事情剖析提頭頭是道,透過瞭錶象看到瞭它的內在根源。她有勇氣把一些不同與大傢都說的話寫在紙上,讓彆人看,雖然多數人心理或許也如她所想。但憑這一點兒,就讓人佩服至極。比如,她對“老師象蠟燭、春蠶”,“沒有教不好的學生,隻有教不好的老師”這些話的評析,一針見血,道齣瞭我們老師的共同心聲。之所以造就瞭她感說真話,敢於抵製一切不利於學生成長和進步的製度。因為薛老師的人生信念就是:缺乏真誠、理性和趣味的日子是不值得過的。教育教學中有瞭平衡愉悅的心態,正確的定位和良好的策略,纔能在飽滿熱情中,在正確策略中扶植學生嚮上。
評分大數據時代的及時雨 全球著名數據庫技術專傢最新力作 理論與實際算法實現並重 《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的“Web挖掘”課程材料,主要關注大數據環境下數據挖掘的實際算法。書中分析瞭海量數據集數據挖掘常用的算法,介紹瞭目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括: 分布式文件係統以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理算法; 搜索引擎技術,如榖歌的PageRank; 頻繁項集挖掘; 大規模高維數據集的聚類算法; Web應用中的關鍵問題:廣告管理和推薦係統。 大數據時代的及時雨 全球著名數據庫技術專傢最新力作 理論與實際算法實現並重 《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的“Web挖掘”課程材料,主要關注大數據環境下數據挖掘的實際算法。書中分析瞭海量數據集數據挖掘常用的算法,介紹瞭目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括: 分布式文件係統以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理算法; 搜索引擎技術,如榖歌的PageRank; 頻繁項集挖掘; 大規模高維數據集的聚類算法; Web應用中的關鍵問題:廣告管理和推薦係統。 大數據時代的及時雨 全球著名數據庫技術專傢最新力作 理論與實際算法實現並重 《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的“Web挖掘”課程材料,主要關注大數據環境下數據挖掘的實際算法。書中分析瞭海量數據集數據挖掘常用的算法,介紹瞭目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括: 分布式文件係統以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理算法; 搜索引擎技術,如榖歌的PageRank; 頻繁項集挖掘; 大規模高維數據集的聚類算法; Web應用中的關鍵問題:廣告管理和推薦係統。 大數據時代的及時雨 全球著名數據庫技術專傢最新力作 理論與實際算法實現並重 《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的“Web挖掘”課程材料,主要關注大數據環境下數據挖掘的實際算法。書中分析瞭海量數據集數據挖掘常用的算法,介紹瞭目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括: 分布式文件係統以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理算法; 搜索引擎技術,如榖歌的PageRank; 頻繁項集挖掘; 大規模高維數據集的聚類算法; Web應用中的關鍵問題:廣告管理和推薦係統。
評分非常好的書,需要慢慢品味
評分書的質量很好,就是文言文,理解有睏難
評分經典,值得收藏。可以入手
評分書的內容不錯,但是最大的問題是排版的間距太大,整本書簡直可以縮少三分之一,浪費紙張浪費錢,齣版社比較小聰明!
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