集體智慧編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Toby Segaran（托比·西格蘭） 著，莫映，王開福 譯

圖書標籤:

• 編程
• 集體智慧
• 算法
• 數據分析
• 機器學習
• Web開發
• Python
• 開源
• 實踐
• 技巧

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121254437

版次：1

商品編碼：11667512

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：356

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。

　　《集體智慧編程》內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯産品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得齣結論的優化算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網絡的信息匹配技術、機器學習和人工智能應用等。《集體智慧編程》是Web開發者、架構師、應用工程師等的不二之選。

內容簡介

　　《集體智慧編程》以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得齣有用的結論，通過復雜的算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。《集體智慧編程》內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯産品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得齣結論的優化算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網絡的信息匹配技術、機器學習和人工智能應用等。
　　《集體智慧編程》是Web開發者、架構師、應用工程師等的優佳選擇。

作者簡介

　　莫映，現供職於IBM中國開發實驗室，在軟件開發與設計領域裏混跡已然10年有餘，目前從事商業領域社交軟件産品的研發工作。一直關注社交網絡以及社交技術在不同領域裏的運用，同時也積極活躍於公司內外的各種技術社區之中。

內頁插圖

精彩書評

　　★“太棒瞭！對於初學這些算法的開發者而言，我想不齣有比這本書更好的選擇瞭，而對於像我這樣學過Al的老朽而言，我也想不齣還有什麼更好的辦法能夠讓自己重溫這些知識的細節。”
　　——Dan Russell，資深技術經理，Google

　　★“Toby的這本書非常成功地將機器學習算法這一復雜的議題拆分成瞭一個個既實用又易懂的例子，我們可以直接利用這些例子來分析當前網絡上的社會化交互作用。假如我早兩年讀過這本書，就會省去許多寶貴的時間，也不至於走那麼多的彎路瞭。”
　　——Tim Wolters，CTO，Collective Intellect

目錄

Table of Contents
前言 viii
第1章 集體智慧導言 1
什麼是集體智慧 2
什麼是機器學習 3
機器學習的局限 4
真實生活中的例子 5
學習型算法的其他用途 5
第2章 提供推薦 7
協作型過濾 7
搜集偏好 8
尋找相近的用戶 9
推薦物品 15
匹配商品 17
構建一個基於del.icio.us的鏈接推薦係統 19
基於物品的過濾 22
使用MovieLens數據集 25
基於用戶進行過濾還是基於物品進行過濾 27
練習 28
第3章 發現群組 29
監督學習和無監督學習 29
單詞嚮量 30
分級聚類 33
繪製樹狀圖 38
列聚類 40
K-均值聚類 42
針對偏好的聚類 44
以二維形式展現數據 49
有關聚類的其他事宜 53
練習 53
第4章 搜索與排名 54
搜索引擎的組成 54
一個簡單的爬蟲程序 56
建立索引 58
查詢 63
基於內容的排名 64
利用外部迴指鏈接 69
從點擊行為中學習 74
練習 84
第5章 優化 86
組團旅遊 87
描述題解 88
成本函數 89
隨機搜索 91
爬山法 92
模擬退火算法 95
遺傳算法 97
真實的航班搜索 101
涉及偏好的優化 106
網絡可視化 110
其他可能的應用場閤 115
練習 116
第6章 文檔過濾 117
過濾垃圾信息 117
文檔和單詞 118
對分類器進行訓練 119
計算概率 121
樸素分類器 123
費捨爾方法 127
將經過訓練的分類器持久化 132
過濾博客訂閱源 134
對特徵檢測的改進 136
使用Akismet 138
替代方法 139
練習 140
第7章 決策樹建模 142
預測注冊用戶 142
引入決策樹 144
對樹進行訓練 145
選擇最閤適的拆分方案 147
以遞歸方式構造樹 149
決策樹的顯示 151
對新的觀測數據進行分類 153
決策樹的剪枝 154
處理缺失數據 156
處理數值型結果 158
對住房價格進行建模 158
對“熱度”評價進行建模 161
什麼時候使用決策樹 164
練習 165
第8章 構建價格模型 167
構造一個樣本數據集 167
k-最近鄰算法 169
為近鄰分配權重 172
交叉驗證 176
不同類型的變量 178
對縮放結果進行優化 181
不對稱分布 183
使用真實數據——eBay API 189
何時使用k-最近鄰算法 195
練習 196
第9章 高階分類：核方法與SVM 197
婚介數據集 197
數據中的難點 199
基本的綫性分類 202
分類特徵 205
對數據進行縮放處理 209
理解核方法 211
支持嚮量機 215
使用LIBSVM 217
基於Facebook的匹配 219
練習 225
第10章 尋找獨立特徵 226
搜集一組新聞 227
先前的方法 231
非負矩陣因式分解 232
結果呈現 240
利用股票市場的數據 243
練習 248
第11章 智能進化 250
什麼是遺傳編程 250
將程序以樹形方式錶示 253
構造初始種群 257
測試題解 259
對程序進行變異 260
交叉 263
構築環境 265
一個簡單的遊戲 268
更多可能性 273
練習 276
第12章 算法總結 277
貝葉斯分類器 277
決策樹分類器 281
神經網絡 285
支持嚮量機 289
k-最近鄰 293
聚類 296
多維縮放 300
非負矩陣因式分解 302
優化 304
附錄A：第三方函數庫 309
附錄B：數學公式 316
索引 323

前言/序言

　　O’ReillyMedia,Inc.介紹
　　O’ReillyMedia通過圖書、雜誌、在綫服務、調查研究和會議等方式傳播創新知識。自1978年開始，O’Reilly一直都是前沿發展的見證者和推動者。超級極客們正在開創著未來，而我們關注真正重要的技術趨勢——通過放大那些“細微的信號”來刺激社會對新科技的應用。作為技術社區中活躍的參與者，O’Reilly的發展充滿瞭對創新的倡導、創造和發揚光大。
　　O’Reilly為軟件開發人員帶來革命性的“動物書”；創建第一個商業網站（GNN）；組織瞭影響深遠的開放源代碼峰會，以至於開源軟件運動以此命名；創立瞭Make雜誌，從而成為DIY革命的主要先鋒；公司一如既往地通過多種形式締結信息與人的紐帶。O’Reilly的會議和峰會集聚瞭眾多超級極客和高瞻遠矚的商業領袖，共同描繪齣開創新産業的革命性思想。作為技術人士獲取信息的選擇，O’Reilly現在還將先鋒專傢的知識傳遞給普通的計算機用戶。無論是通過書籍齣版、在綫服務或者麵授課程，每一項O’Reilly的産品都反映瞭公司不可動搖的理念——信息是激發創新的力量。
　　業界評論
　　“O’ReillyRadar博客有口皆碑。”
　　——Wired
　　“O’Reilly憑藉一係列（真希望當初我也想到瞭）非凡想法建立瞭數百萬美元的業務。”
　　——Business2.0
　　“O’ReillyConference是聚集關鍵思想領袖的絕對典範。”
　　——CRN
　　“一本O’Reilly的書就代錶一個有用、有前途、需要學習的主題。”
　　——IrishTimes
　　“Tim是位特立獨行的商人，他不光放眼於最長遠、最廣闊的視野並且切實地按照YogiBerra的建議去做瞭：‘如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’迴顧過去Tim似乎每一次都選擇瞭小路，而且有幾次都是一閃即逝的機會，盡管大路也不錯。”
　　——LinuxJournal
　　對本書的贊譽
　　PraiseforProgrammingCollectiveIntelligence
　　“每年我都要審閱幾本圖書，自然而然地，在工作當中我閱讀瞭大量的書籍。不得不承認，閱讀本書讓我獲得瞭以前從未有過的、相當愉悅的閱讀體驗。太棒瞭！對於初學這些算法的開發者而言，我想不齣比這本書更好的選擇瞭，而對於像我這樣學過AI的老朽而言，我也想不齣還有什麼更好的辦法能夠讓自己重溫這些知識的細節。”
　　——DanRussell，Google公司資深技術經理
　　“Toby的這本書非常成功地將機器學習算法這一復雜的議題拆分成瞭一個個既實用又易懂的例子，我們可以直接利用這些例子來分析當前網絡上的社會化交互作用。我要是早兩年讀過這本書，就會省去許多寶貴的時間，也不至於走那麼多的彎路瞭。”
　　——TimWolters，CollectiveIntellect公司CTO
　　“本書獲得瞭巨大的成功，它為大量相關數據的處理提供瞭非常豐富的計算方法。更重要的是，它將這些技術應用到瞭互聯網上，而不是在一個個彼此孤立的數據孤島中尋求價值。如果你是在為互聯網開發應用，那麼本書將是你的不二之選。”
　　——PaulTyma，Google公司高級軟件工程師
　　譯者序
　　還記得20世紀90年代，當大學校園裏的學子們還在為能夠通過對等網在不同計算機間相互發送消息而興奮不已的時候，互聯網就已經悄然興起瞭。很快，人們就從C/S時代跨入瞭B/S時代。我們不必再擔心每次都要安裝復雜的客戶端程序，隻要有瀏覽器，就會有絢麗多彩的舞颱。然而隨著時間的推移，人們又開始有所迴歸，大傢不時地抱怨：為什麼不能讓瀏覽器像客戶端應用那樣具有豐富的錶現？為什麼每次打開鏈接都要傻傻地等著空白頁麵消失？直到有一天，TimO’Reilly嚮世人宣告瞭一個新的概念——Web2.0。於是，忽如一夜春風來，大大小小的Web2.0應用如雨後春筍般不斷湧現，互聯網又邁嚮瞭一個新的時代。
　　Web2.0使互聯網變得異彩紛呈：來自不同地域的人們可以隨時修改彆人寫的文字，這就是維基；你有任何想法或觀點都可以盡情地錶達並歡迎彆人評論，這就是博客；甚至連網頁上齣現的廣告也都是與我們當前所關注的內容密切相關的，這就是GoogleAdSense……所有這一切，都帶給我們不同於以往的全新感受。但是，這些應用究竟是怎樣實現的？隱藏在它們背後的原理到底是什麼？怎樣讓我們的Web2.0程序變得更加聰明，更加貼心呢？譯者相信，本書必定能夠為大傢逐一解開縈繞在心中的這些謎團。
　　本書以Web2.0的核心價值觀——集體智慧作為齣發點，探討瞭各種能夠讓Web2.0程序變得更為智能的算法及其應用。這些算法大多數來自機器學習和計算統計領域，其中的一些算法非常普及，而另一些則屬於目前相當前沿的課題。它們包括瞭過濾器、聚類算法、支持嚮量機、遺傳編程、優化技術，以及非常著名的PageRank算法，等等。將如此眾多的優秀算法有效應用於互聯網領域，並構造齣具有智能特徵的Web2.0應用，應該是本書的一大亮點。同時，這也使本書有彆於以往我們所見過的任何一本純粹介紹Web2.0技術與概念的書籍。不僅如此，本書還提供瞭大量可供運行的示例代碼，這些代碼具有很好的復用性，隻要稍加修改就可以用於實際的應用係統之中。書中代碼還大量使用瞭許多時下流行的開放API，這些API來自於Yahoo!、eBay、FaceBook等眾多熱門的Web2.0網站，這使得本書在保有實用價值的同時又不失時效性。
　　本書的英文版雖隻有寥寥300多頁，比起任何一本大部頭的技術書籍都是不足道的，但作為一本為數不多的深入講解蘊藏於智能Web2.0應用背後的算法原理的書籍，其深度和內涵卻遠遠超齣瞭篇幅的局限。為瞭盡量將原書的思想內涵以中文形式盡數錶達齣來，作為譯者的我們在本書翻譯期間著實不敢懈怠。在將書稿提交給齣版社編輯之前，我們對每一章的譯文都進行瞭不少於兩遍的仔細校對。作為補充，中文版還隨附瞭翻譯期間譯者所用的中英文術語對照錶，希望本書中文版能夠得到諸位讀者的認可。
　　這本譯作的完成是團隊協作努力的結果，這包括瞭參與翻譯、審校，以及關注和支持本書翻譯的所有人。感謝周筠老師對我們的信任，感謝本書的前後兩位編輯王凡毓與王曉菲，尤其是曉菲，她為本書的後期審校與編輯加工付齣瞭辛勞，我們的閤作非常愉快。此外，還要感謝李唯一，她為本書的前期翻譯提供瞭諸多幫助。
　　由於譯者水平所限，譯文難免有疏誤之處，歡迎讀者批評指正。
　　為瞭便於讀者閱讀理解，特在此附上本書翻譯過程中整理提取的中英文術語對照錶，參見錶0-1，錶中所包含的多為專業領域的技術術語。其中部分術語在不同的文獻中往往有不同的譯法。本書為瞭統一，選擇瞭比較常見的譯法，如clustering可譯作“聚類”或“聚集”，此處我們選擇瞭“聚類”。類似的還有k-nearestneighbors、cross-product、dot-product，等等。
　　另一部分術語，雖有固定譯法，但我們結閤上下文，采用瞭更為貼切的翻譯。如computation-allyintensive常被譯為“計算密集的”，而在此處，我們采用“計算量很大的”。類似的還有data-intensive、solution、crawl，等等。
　　此外還有一部分術語，在當下的中文文獻中並沒有明確的公認譯法，因而我們在書中給齣瞭參考翻譯，以供大傢商榷。如collectiveintelligence被譯為“集體智慧”，listcomprehension被譯為“列錶推導式”，等等。
　　錶0-1：中英文術語對照錶
　　莫映王開福

《集體智慧編程》這本書，顧名思義，探討的是如何匯聚和利用群體力量來解決復雜問題，並在此過程中實現效率和效果的雙重提升。它並非一本關於編程語言語法或特定算法的百科全書，而是更側重於一種思維模式和實踐框架。本書的核心在於揭示，當個體分散的知識、經驗和創造力被有效組織和整閤時，能夠爆發齣遠超任何個體能力總和的智慧，從而為解決現實世界中的各種挑戰提供全新的視角和強大的工具。 在內容上，《集體智慧編程》首先會深入剖析“集體智慧”這一概念的本質。它會從多個維度去理解，什麼是集體智慧？它究竟是如何産生的？它與傳統的個體智慧有何本質區彆？本書會通過大量真實世界的案例，從科學研究、商業運作、社會治理到開源社區的蓬勃發展，來展現集體智慧的強大生命力。讀者將看到，在信息爆炸的時代，沒有任何一個人能夠掌握所有必要的知識，也沒有任何一個人能夠預見到所有潛在的風險和機遇。然而，通過構建協作的平颱和機製，讓更多的人參與進來，分享他們的觀察、思考和解決方案，往往能夠發現那些被個體忽略的關鍵環節，或者催生齣意想不到的創新。 接著，本書將重點探討如何“編程”集體智慧，也就是如何設計和實施能夠激發和引導集體智慧的係統。這裏的“編程”並非狹義的計算機代碼編寫，而是更廣泛的係統設計和流程優化。這包括瞭對參與者動機的理解，如何設計激勵機製，讓人們願意投入時間和精力；對信息傳播和過濾的考量，如何確保有用的信息能夠脫穎而齣，雜音被有效降低；對決策過程的設計，如何平衡效率和民主，保證結果的科學性和可接受性；以及對反饋循環的構建，如何讓參與者能夠看到他們的貢獻如何影響最終結果，從而形成正嚮激勵。 本書會深入介紹一些構建集體智慧係統的關鍵要素和方法論。例如，關於“眾包”（Crowdsourcing）的概念，它如何將任務分解，委托給廣大互聯網用戶來完成，從而極大地降低成本和提高效率，並可能發現意想不到的解決方案。書中會解析眾包的成功案例，比如維基百科的協同編輯，Nasa的“星塵”項目（通過公眾識彆星圖數據），以及各種創意眾包平颱。同時，也會探討眾包的挑戰，例如質量控製、知識産權歸屬、以及如何處理海量數據的有效性問題。 “眾智”（Wisdom of the Crowds）的理論也是本書不可或缺的一部分。它會詳細闡述為何在某些情況下，集體的平均判斷會比任何一個專傢的預測都更準確。這涉及到對個體判斷的噪聲和偏差的理解，以及當個體判斷足夠分散和獨立時，這些噪聲和偏差如何相互抵消，最終趨嚮於一個更接近真相的平均值。本書會通過經典的“猜重量”實驗等例子，生動地解釋這一原理，並拓展到金融市場預測、産品需求分析、甚至疾病傳播預測等領域。 此外，本書還會深入探討“開放創新”（Open Innovation）的理念。它認為，企業和組織不必局限於內部的研發能力，而是可以通過與外部的個人、閤作夥伴、甚至競爭對手進行知識和技術的交流與整閤，來加速創新進程，降低研發風險，並發現新的商業機會。書中會列舉一些成功運用開放創新模式的企業，例如寶潔公司的“Connect + Develop”平颱，以及各類開源軟件社區的運作模式，它們如何通過開放的閤作，吸引全球的開發者貢獻代碼和創意，從而構建齣極其強大和穩定的産品。 本書還會觸及“分布式協作”（Distributed Collaboration）的實踐。在現代社會，由於地理位置的分散和工作模式的多樣化，分布式協作已經成為一種常態。本書會探討如何通過有效的溝通工具、項目管理方法、以及清晰的權責劃分，來剋服距離的障礙，實現跨地域、跨時區的團隊高效協作。它會分析 Slack、GitHub、Trello 等協作工具在其中的作用，以及敏捷開發等方法論如何支持分布式團隊的運轉。 除瞭這些宏觀的概念和方法論，《集體智慧編程》還會潛入一些更細緻的技術和心理層麵。例如，關於“集體記憶”的構建，如何通過數字化的方式，將群體的經驗和知識積纍下來，並使其易於檢索和利用。又比如，關於“群體動力學”的研究，瞭解群體決策中的羊群效應、群體思維等現象，並探討如何避免這些負麵影響。書中可能會涉及一些關於“聲譽係統”（Reputation Systems）的設計，如何通過積分、等級、評價等方式，來量化個體的貢獻和可信度，從而引導更優質的參與。 本書的寫作風格將力求深入淺齣，既有理論的高度，又不乏實踐的指導。它會通過豐富的案例故事，將抽象的概念具象化，讓讀者能夠輕鬆理解。同時，它也會提供一些可操作的建議和方法，幫助讀者在自己的工作和生活中，嘗試構建和應用集體智慧。無論是開發者、産品經理、項目管理者，還是任何對如何更好地組織和利用群體力量感興趣的讀者，都能從中獲益。 本書的宗旨，是通過闡述“集體智慧編程”的理念和方法，激發讀者對協作和開放的思考，幫助他們理解和掌握如何通過匯聚眾人的智慧，去解決那些單憑個體力量難以企v解的復雜問題，並最終實現更高效、更具創新性和更可持續的成果。它提供的是一種關於如何“一起思考、一起行動、一起創造”的底層邏輯和實踐路徑。

評分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到《集體智慧編程》這個書名時，我的腦海中立刻湧現齣無數個與“協作”、“創新”和“技術”相關的畫麵。我一直對“智慧”的來源和運作方式感到著迷，而“集體智慧”這個詞匯則將我引嚮瞭更廣闊的思考空間。我猜測這本書會從計算機科學的角度，深入剖析人類群體協作的規律，並嘗試用編程的方式來模擬和實現這種智慧。我迫不及待地想知道書中會介紹哪些具體的編程技術和算法，能夠幫助我們有效地匯聚、整閤和利用來自不同個體的知識和經驗。例如，是否會涉及一些關於網絡分析的工具，用來理解群體中的信息流動和影響力傳播？或者會探討如何設計有效的激勵機製，來鼓勵人們積極參與到集體智慧的構建中？我更關注的是，書中是否會提供一些實際的項目案例，展示如何利用集體智慧來解決現實世界中的復雜問題，比如如何通過眾包的方式來加速科學研究的進程，或者如何構建一個能夠自主學習和進化的智能係統。這本書，我想必會為我打開一扇新的大門，讓我對技術與人類協作的未來有更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

《集體智慧編程》這個書名，讓我立刻聯想到瞭一係列關於協作與創新的思考。我一直相信，個體能力的極限是有限的，而當無數個體的智慧匯聚在一起時，便能産生超越個體之和的巨大能量。我期待這本書能夠深入探討這一現象背後的機製，並且以編程為載體，給齣具體的實現路徑。我推測書中會介紹各種能夠促進集體智慧湧現的軟件設計模式和算法，比如如何設計一個有效的投票係統，如何構建一個能夠協同編輯文檔的平颱，或者如何開發一個能夠眾包解決復雜計算問題的係統。我特彆想知道，書中是否會涉及一些關於分布式共識算法的內容，以及如何利用這些算法來確保集體決策的準確性和公正性。此外，對於如何激勵用戶參與，如何處理用戶之間的潛在衝突，以及如何評估集體智慧的有效性，我也充滿瞭好奇。我相信，通過學習這本書，我能夠更深刻地理解如何利用編程技術來構建能夠最大化群體智慧潛能的係統，這對於我理解互聯網時代的協作模式，以及未來的人工智能發展，都將具有重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《集體智慧編程》這本書的時候，內心充滿瞭期待，因為我一直對如何規模化地解決問題，以及如何在海量數據中發掘有價值的信息抱有濃厚的興趣。我猜想這本書會從計算機科學的視角齣發，去剖析“集體智慧”這一概念，並且會結閤實際的編程技術來闡述如何實現它。我非常好奇書中會詳細介紹哪些具體的算法和數據結構，能夠幫助我們有效地聚閤和分析來自大量個體的輸入。比如，會不會介紹一些關於分布式計算的理論，以及如何利用這些理論來構建能夠處理海量數據的係統？我甚至在想，書中會不會涉及到一些關於機器學習和人工智能的知識，因為這些技術往往需要大量的數據進行訓練，而集體智慧恰好可以為這些技術提供源源不斷的數據流。我很期待書中能有一些實際的案例分析，比如利用集體智慧來改進搜索引擎的算法，或者開發一個能夠預測市場趨勢的係統。更進一步，我希望書中能夠探討如何設計一個能夠抵禦惡意攻擊或錯誤信息的集體智慧係統，確保其輸齣的可靠性和準確性。這本書的內容，我想必然會對我今後的技術學習和項目開發提供全新的思路和深刻的啓發。

評分☆☆☆☆☆

《集體智慧編程》這個名字，瞬間點燃瞭我對編程和人類協作之間深刻聯係的想象。我一直堅信，人類的偉大成就往往源於集體的力量，而編程，作為現代社會最強大的工具之一，無疑是實現和放大這種集體智慧的關鍵。我期待這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供切實可行的編程方法和解決方案。我設想書中會詳細闡述如何設計和實現能夠有效收集、處理和整閤海量個體貢獻的係統，例如，如何構建一個能夠讓大量用戶參與數據標注、內容創作，甚至代碼開發的平颱？我特彆想瞭解，書中是否會涉及一些關於分布式係統設計、並發編程以及數據挖掘的技術，來支撐起一個龐大且高效的集體智慧係統。此外，我也很好奇，書中是否會探討如何通過巧妙的算法設計，來引導和優化集體智慧的産齣，使其能夠規避信息過載、噪聲乾擾等潛在問題，最終生成有價值的洞見。這本書，我相信會讓我從一個全新的角度審視編程的意義，並激勵我去探索如何利用代碼的力量，構建更智能、更協作的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《集體智慧編程》，光聽這個名字就足以讓我産生濃厚的興趣。我一直對人類是如何通過協作來解決復雜問題的過程感到好奇，而“集體智慧”這個詞匯恰恰觸及瞭這一點。我設想這本書會深入探討各種利用群體力量來達成非凡成就的案例，從維基百科的誕生到開源軟件的蓬勃發展，再到各種眾包項目如何匯聚無數人的力量解決科學難題。我尤其期待書中能提供一些具體的編程範例，演示如何設計和實現能夠有效收集、整閤和利用群體輸入的係統。例如，如何設計一個能夠讓用戶貢獻知識並從中提煉齣最有價值信息的算法？或者如何構建一個平颱，讓成韆上萬的開發者能夠協同工作，共同開發一個龐大的軟件項目，並且能夠有效地處理和解決他們之間可能齣現的衝突和分歧？書中是否會涉及一些關於激勵機製的討論，比如如何設計奬勵係統來鼓勵人們積極參與，貢獻自己的智慧？我相信，對於任何對軟件開發、社區建設或者組織協同工作感興趣的讀者來說，這本書都將是一份寶貴的財富。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部關於人類協作潛能的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

人工智能coding入門

評分☆☆☆☆☆

感謝**哥，感謝****

評分☆☆☆☆☆

給單位買瞭30多本，都是推薦+投票過的好書。

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，綜閤性強，實用

評分☆☆☆☆☆

發貨很快，書質量不錯，是正版

評分☆☆☆☆☆

不錯！東西很好，價格還可以！

評分☆☆☆☆☆

工作需要學習數據分析，衝著O'REILLY的金字招牌買的，好好研讀一下。

評分☆☆☆☆☆

第一次送的書有磨損，網上申請換貨後包裝的很好，還沒拆封_(°ω°」∠)_，快遞依舊快

評分☆☆☆☆☆

希望編程能力得到提高啊