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王傢林，孔祥瑞 等 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• Python
• Scala
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 分布式計算
• 實時計算
• 零基礎

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122280176

版次：1

商品編碼：12063894

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：輕型紙

頁數：307

字數：503000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：Spark零基礎實戰這本書定位於零基礎的學員，也可以作為有一定大數據Hadoop經驗的從業者以及對大數據非常感興趣的學生的第一本Spark入門書籍。
編寫內容具有創新點及實用性。
（1）新，基於Spark 1.6.0版本的書籍，
（2）書籍徹底細膩地解析Spark入門所需的Scala語言基礎、Spark環境搭建、Spark應用實戰，並以此為基礎給齣進一步的擴展知識；
（3）配備教學視頻，方便學習者多媒體方式學習；
（4）全麵覆蓋各種源碼、部署及開發環境的搭建，基於Scala與Java語言雙語言給齣實戰案例及其深入解析。

內容簡介

Spark是業界公認的近幾年發展快、受關注度的一體化多元化的大數據計算技術，可以同時滿足不同業務場景和不同數據規模的大數據計算的需要。
本書首先通過代碼實戰的方式對學習Spark前必須掌握的Scala內容進行講解並結閤Spark源碼的閱讀來幫助讀者快速學習Scala函數式編程與麵嚮對象完美結閤的編程藝術，接著對Hadoop和Spark集群安裝部署以及Spark在不同集成開發環境的開發實戰作齣瞭詳細的講解，然後基於大量的實戰案例來講解Spark核心RDD編程並深度解密RDD的密碼，並且通過實戰的方式詳解瞭TopN在Spark RDD中的實現，為瞭讓讀者徹底瞭解Spark，本書用瞭大量的篇幅詳細解密瞭Spark的高可用性、內核架構、運行機製等內容。
Spark零基礎實戰這本書定位於零基礎的學員，也可以作為有一定大數據Hadoop經驗的從業者以及對大數據非常感興趣的學生的本Spark入門書籍。

作者簡介

王傢林，DT大數據夢工廠/Spark亞太研究院，DT大數據夢工廠創始人/Spark亞太研究院院長及首席專傢，DT 大數據夢工廠創始人和首席專傢，Spark 亞太研究院院長和首席專傢，移動互聯網和大數據技術領域集大成者，多傢公司的技術顧問，業界技術培訓專傢。
大數據技術公益推廣人，大數據在綫教育世界技術專傢，Spark 大數據中國區培訓專傢。徹底研究瞭Spark 從0.5.0 到1.6.1 中共22 個版本的Spark 源碼，目前緻力於開發全球優化的Spark 中國版本。尤其擅長Spark 在生産環境下各種類型和場景故障的排除和解決，癡迷於Spark 生産環境下任意類型(例如Shuffle 和各種內存問題)的Spark 程序的深度性能優化。
從2014 年6 月24 日起，已開啓免費的Spark 公開課《決勝大數據時代Spark100 期公益大講堂》。在2015 年12 月27 日成立DT 大數據夢工廠，開啓IMF(Impossible Mission Force)行動，率先在全球開展以Spark 為核心的，免費為社會培養100 萬企業級實戰高級大數據人纔行動計劃，截止目前已有數韆人參與到這個行動之中。
曾負責某公司的類Hadoop 框架開發工作，是Hadoop 一站式解決方案的提供者，同時也是雲計算和分布式大數據處理的較早實踐者之一，在實踐中用Hadoop 解決不同領域的大數據的高效處理和存儲。緻力於Android、HTML5、Hadoop 等的軟、硬、雲整閤的一站式解決方案專傢。
2007 年國內較早從事於Android 係統移植、軟硬整閤、框架修改、應用程序軟件開發以及Android 係統測試和應用軟件測試的技術專傢。
2015年12月,在電視媒體錄製瞭《大數據的奧秘》,《大數據時代的九大神器》等視頻光盤。
? 2016年1月至今,直播培訓課程Hadoop，MySQL，Linux，Scala，Java，Spark零基礎到高級企業級實戰,Spark源碼解析及性能優化，JVM性能調優，機器學習從零基礎到企業級實戰持續中。

目錄

第1章Scala光速入門1
1.1Scala基礎與語法入門實戰1
1.1.1Scala基本數據類型1
1.1.2Scala變量聲明2
1.1.3算術操作符介紹2
1.1.4條件語句5
1.1.5循環6
1.1.6異常控製8
1.2Scala中Array、Map等數據結構實戰10
1.2.1定長數組和可變數組10
1.2.2數組常用算法10
1.2.3Map映射11
1.2.4Tuple元組12
1.2.5List列錶12
1.2.6Set集閤14
1.2.7Scala集閤方法大全15
1.2.8綜閤案例及Spark源碼解析17
1.3小結18
第2章Scala麵嚮對象徹底精通及Spark源碼閱讀19
2.1Scala麵嚮對象詳解19
2.1.1Scala中的class、object初介紹19
2.1.2主構造器與輔助構造器22
2.1.3類的字段和方法徹底精通23
2.1.4抽象類、接口的實戰詳解24
2.1.5Scala Option類詳解26
2.1.6object的提取器27
2.1.7Scala的樣例類實戰詳解27
2.2Scala綜閤案例及Spark源碼解析28
2.3小結29
第3章Scala函數式編程徹底精通及Spark源碼閱讀30
3.1函數式編程概述30
3.2函數定義35
3.3函數式對象37
3.4本地函數41
3.5頭等函數42
3.6函數字麵量和占位符43
3.6.1Scala占位符43
3.6.2函數字麵量43
3.6.3部分應用函數44
3.7閉包和Curring46
3.8高階函數49
3.9從Spark源碼角度解析Scala函數式編程55
3.10小結57
第4章Scala模式匹配、類型係統徹底精通與Spark源碼閱讀58
4.1模式匹配語法58
4.2模式匹配實戰59
4.2.1模式匹配基礎實戰59
4.2.2數組、元祖實戰59
4.2.3Option實戰60
4.2.4提取器60
4.2.5Scala異常處理與模式匹配61
4.2.6sealed密封類62
4.3類型係統62
4.3.1泛型62
4.3.2邊界63
4.3.3協變與逆變63
4.4Spark源碼閱讀64
4.5小結65
第5章Scala隱式轉換等徹底精通及Spark源碼閱讀66
5.1隱式轉換66
5.1.1隱式轉換的使用條件66
5.1.2隱式轉換實例66
5.2隱式類68
5.3隱式參數詳解68
5.4隱式值69
5.5Spark源碼閱讀解析69
5.6小結70
第6章並發編程及Spark源碼閱讀71
6.1並發編程徹底詳解71
6.1.1actor工作模型71
6.1.2發送消息72
6.1.3迴復消息74
6.1.4actor創建74
6.1.5用上下文context創建actor75
6.1.6用ActorSystem創建actor76
6.1.7用匿名類創建actor76
6.1.8actor生命周期77
6.1.9終止actor78
6.1.10actor實戰80
6.2小結82
第7章源碼編譯83
7.1Windows下源碼編譯83
7.1.1下載Spark源碼83
7.1.2Sbt方式84
7.1.3Maven方式89
7.1.4需要注意的幾個問題90
7.2Ubuntu下源碼編譯92
7.2.1下載Spark源碼93
7.2.2Sbt方式95
7.2.3Maven方式96
7.2.4make�瞕istribution.sh腳本方式98
7.2.5需要注意的幾個問題99
7.3小結100
第8章Hadoop分布式集群環境搭建101
8.1搭建Hadoop單機環境101
8.1.1安裝軟件下載101
8.1.2Ubuntu係統的安裝101
8.1.3Hadoop集群的安裝和設置109
8.1.4Hadoop單機模式下運行WordCount示例113
8.2Hadoop僞分布式環境115
8.2.1Hadoop僞分布式環境搭建115
8.2.2Hadoop僞分布式模式下運行WordCount示例117
8.3Hadoop完全分布式環境120
8.3.1Hadoop完全分布式環境搭建120
8.3.2Hadoop完全分布式模式下運行WordCount示例123
8.4小結125
第9章精通Spark集群搭建與測試127
9.1Spark集群所需軟件的安裝127
9.1.1安裝JDK127
9.1.2安裝Scala130
9.2Spark環境搭建132
9.2.1Spark單機與單機僞分布式環境132
9.2.2Spark Standalone集群環境搭建與配置135
9.2.3Spark Standalone環境搭建的驗證136
9.3Spark集群的測試137
9.3.1通過spark�瞫hell腳本進行測試137
9.3.2通過spark�瞫ubmit腳本進行測試145
9.4小結145
第10章Scala IDE開發Spark程序實戰解析146
10.1Scala IDE安裝146
10.1.1Ubuntu係統下安裝146
10.1.2Windows係統下安裝147
10.2ScalaIDE開發重點步驟詳解148
10.3Wordcount創建實戰152
10.4Spark源碼導入Scala IDE154
10.5小結164
第11章實戰詳解IntelliJ IDEA下的Spark程序開發165
11.1IDEA安裝165
11.1.1Ubuntu係統下安裝165
11.1.2Windows係統下安裝167
11.2IDEA開發重點步驟詳解168
11.2.1環境配置168
11.2.2項目創建170
11.2.3Spark包引入174
11.3Wordcount創建實戰174
11.4IDEA導入Spark源碼177
11.5小結183
第12章Spark簡介184
12.1Spark發展曆史184
12.2Spark在國內外的使用185
12.3Spark生態係統簡介188
12.3.1Hadoop生態係統189
12.3.2BDAS生態係統195
12.3.3其他199
12.4小結199
第13章Spark RDD解密200
13.1淺談RDD200
13.2創建RDD的幾種常用方式204
13.3Spark RDD API解析及其實戰206
13.4RDD的持久化解析及其實戰217
13.5小結218
第14章Spark程序之分組TopN開發實戰解析219
14.1分組TopN動手實戰219
14.1.1Java之分組TopN開發實戰219
14.1.2Scala之分組TopN開發實戰226
14.2Scala之分組TopN運行原理解密232
14.2.1textFile232
14.2.2map234
14.2.3groupByKey234
14.3小結237
第15章MasterHA工作原理解密238
15.1Spark需要Master HA的原因238
15.2Spark Master HA的實現238
15.3Spark和ZOOKEEPER的協同工作機製240
15.4ZOOKEEPER實現應用實戰242
15.5小結247
第16章Spark內核架構解密248
16.1Spark的運行過程248
16.1.1SparkContext的創建過程248
16.1.2Driver的注冊過程249
16.1.3Worker中任務的執行254
16.1.4任務的調度過程255
16.1.5Job執行結果的産生257
16.2小結259
第17章Spark運行原理實戰解析260
17.1用戶提交程序Driver端解析260
17.1.1SparkConf解析263
17.1.2SparkContext解析264
17.1.3DAGScheduler創建271
17.1.4TaskScheduler創建272
17.1.5SchedulerBackend創建273
17.1.6Stage劃分與TaskSet生成274
17.1.7任務提交280
17.2Spark運行架構解析283
17.2.1Spark基本組件介紹283
17.2.2Spark的運行邏輯285
17.3Spark在不同集群上的運行架構291
17.3.1Spark在Standalone模式下的運行架構291
17.3.2Spark on yarn的運行架構294
17.3.3Spark在不同模式下的應用實戰297
17.4Spark運行架構的實戰解析300
17.5小結307

前言/序言

大數據已經成為公眾流行詞多年，不管在業界還是在其他領域都緊隨時代發展的潮流，人類社會的發展已經進入到大數據時代。我們生活的今天大到互聯網公司，小到每一個個體或者每一颱移動設備其每天都會産生海量的新數據，那麼對於這些海量數據的處理就麵臨著巨大的考驗，而在此過程中為瞭滿足業務需要，各類技術如雨後春筍般齣現並得到IT企業的實踐應用和發展，就應對海量數據的處理框架而言，於2006年誕生的Hadoop，使業界掀起一股熱潮，它改變瞭企業對數據的存儲、處理和分析的過程，加速瞭大數據的發展，形成瞭自己的極其火爆的技術生態圈，並受到非常廣泛的應用。而Spark在2009年初來源於伯剋利大學的研究性項目，於美國加州大學伯剋利分校的AMPLab實驗室誕生，2010年實現開源並在2013年成為Apache的基金孵化器項目並在不到一年的時間成為其的項目，在短短幾年的時間內獲得極速發展並被各大互聯網公司應用於實際項目中以實現海量數據的處理，可以毫不誇張地講Spark是大數據時代發展的必然産物，勢必會成為好的大數據處理框架之一。
根據Stackoverflow調查顯示Spark是2016年IT從業者獲得薪水的技術之一，從事Spark開發的IT人員年薪達到125000美元，從事Scala開發的IT人員年薪同從事Spark的IT人員保持一緻的水平，可見Spark已經成為開發人員在大數據領域收入好的技術之一。瞭解Spark或者讀過Spark源碼的人都知道Spark主要是Scala語言開發的，而Scala語言是一門麵嚮對象與函數式編程完美結閤的語言。因此本書主要以零基礎實戰掌握Spark運行機製為導嚮詳細對Scala的語法和重要知識點進行實戰講解，通過源碼對Spark的內核架構進行剖析並賦予實戰案例來引導讀者能夠在掌握Scala的同時快速進行Spark的深入學習。
Spark基於RDD（彈性分布式數據集）實現瞭一體化、多元化的大數據處理體係，是目前熱門效的大數據領域的計算平颱。Spark框架完美融閤瞭Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX子框架，使得各子框架之間實現數據共享和操作，強大的計算能力和集成化使得Spark在大數據計算領域具有得天獨厚的優勢，因此國際上很多大型互聯網公司均使用Spark實現海量數據的處理，如國內的BAT等，有過韆颱節點組成的集群高效快速地處理每日生成的海量數據。
Spark在大數據處理領域的迅猛發展，給瞭很多互聯網公司高效處理海量數據的方案，但是Spark人纔的稀缺使得很多公司心有餘而力不足，以至於不能將企業的生産力量化提高成瞭很多企業麵臨的主要問題，大數據Spark工程師的缺少直接製約瞭很多公司的轉型和發展，在此情況下本書以零基礎實戰為主導，由基礎部分細緻地帶領初學者從零基礎入門直到深入學習Spark。本書主要麵嚮的對象是預從事大數據領域的初學者、高校學生以及有一定大數據從事經驗的工作人員等。
本書以零基礎實戰Spark為主導，首先實戰講解Scala基礎語法與定義、Scala麵嚮對象編程、Scala函數式編程、Scala類型係統模式匹配、Scala因式轉換以及Scala並發編程等，基本包含瞭Scala所有重要內容並且每一部分在實戰的同時配閤Scala在Spark源碼中的應用帶領讀者徹底理解Scala語言的藝術。其次對Spark源碼在不同方式下的編譯進行演示，對Hadoop不同模式的集群搭建、Spark集群的搭建以及Spark在IDE、IntelliJ IDEA不同工具下的實戰和源碼導入均作瞭細緻講解，相信通過源碼的學習和不同工具下對Spark程序的開發實戰可以幫助讀者對Spark有一個全麵的理解和認識，並能快速投入到實際開發中。然後對Spark中為重要的核心組件之一RDD（彈性分布式數據集）進行瞭詳細地解析，並介紹Spark Master HA的4種策略，解密如何通過ZOOKEEPER這種企業經常使用的策略來保證Spark Master HA。本書後一部分綜閤講解瞭Spark內核架構以及實戰解析Spark在不同模式下的運行原理。希望本書可以引領讀者細緻高效地學習Spark框架，並成為企業渴求的Spark高端人纔。
參與本書編寫的有王傢林、孔祥瑞等。本書能順利齣版，離不開化學工業齣版社的大力支持與幫助，包括進度把控、技術服務、排版等各個方麵，在此錶示誠摯地感謝。
在本書閱讀過程中，如發現任何問題或有任何疑問，可以加入本書的閱讀群（QQ：302306504）提齣討論，會有專人幫忙答疑。同時，該群中也會提供本書所用案例代碼。
如果讀者想要瞭解或者學習更多大數據的相關技術，可以關注DT大數據夢工廠微信公眾號DT_Spark及QQ群437123764，或者掃描下方二維碼谘詢，也可以通過YY客戶端登錄68917580頻道直接體驗。王傢林老師的新浪微博是http://weibo�眂om/ilovepains/ 歡迎大傢在微博上進行互動。
由於時間倉促，書中難免存在不妥之處，請讀者諒解，並提齣寶貴意見。

王傢林 2016.8.13於北京

《深度學習中的數學原理與實踐》 簡介 在人工智能浪潮洶湧而至的今天，深度學習已成為驅動技術革新的核心引擎。從圖像識彆到自然語言處理，從推薦係統到自動駕駛，深度學習的應用場景日益廣泛，深刻地改變著我們的生活與工作方式。然而，在享受深度學習帶來的便利與高效的同時，許多開發者和研究者卻常常被其復雜的數學理論所睏擾，難以深入理解模型背後的運作機製，也束縛瞭在實際問題中進行創新性探索的手腳。 《深度學習中的數學原理與實踐》正是為瞭彌閤這一鴻溝而誕生的。本書並非泛泛而談的深度學習技術介紹，而是聚焦於支撐深度學習模型高效運行的底層數學基石，並結閤大量實際編程實踐，帶領讀者一步步構建對深度學習原理的深刻認知。我們深信，隻有真正理解瞭“為什麼”，纔能更自如地掌握“怎麼做”，並最終實現“做得更好”。 本書的內容涵蓋瞭深度學習領域最重要的數學分支，並以清晰、易懂的方式進行講解，力求讓擁有一定編程基礎但缺乏深入數學背景的讀者也能輕鬆入門。我們避免瞭晦澀難懂的數學推導，而是側重於概念的直觀理解，以及數學工具在解決深度學習問題中的實際應用。 第一部分：概率論與數理統計——理解數據的不確定性 在深度學習的世界裏，數據是驅動一切的燃料。然而，真實世界的數據往往充滿瞭噪聲與不確定性。概率論與數理統計正是我們理解和量化這種不確定性的關鍵工具。 概率分布： 我們將從最基本的概率概念齣發，介紹離散概率分布（如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布）和連續概率分布（如均勻分布、指數分布、高斯分布）。理解這些分布，有助於我們模擬和建模數據的生成過程，為後續的特徵工程和模型選擇打下基礎。例如，在圖像識彆中，像素值的亮度分布往往可以被近似為高斯分布；在自然語言處理中，詞語齣現的頻率也可以用泊鬆分布來建模。 期望與方差： 掌握期望和方差的概念，可以幫助我們刻畫隨機變量的中心趨勢和離散程度。在深度學習中，這些概念常用於衡量模型預測的準確性，例如，通過最小化預測值與真實值之間的方差來優化模型。 最大似然估計（MLE）： 這是深度學習中一種非常重要的參數估計方法。我們將介紹如何利用已有的數據，尋找最有可能生成這些數據的模型參數。例如，在構建一個分類器時，我們希望找到一組參數，使得在訓練數據上，真實類彆的似然度最大化。 貝葉斯定理與後驗概率： 貝葉斯定理是連接先驗知識與觀測數據的橋梁。我們將講解如何利用貝葉斯定理更新我們對模型參數的信念，並在模型不確定性建模（如貝葉斯神經網絡）和生成模型中發揮重要作用。 假設檢驗與置信區間： 在評估模型性能或比較不同模型時，統計檢驗是必不可少的工具。我們將介紹如何進行假設檢驗，以及如何構建置信區間來量化模型參數的可靠性。 第二部分：綫性代數——操縱高維數據的語言 深度學習模型的核心是對高維數據的綫性變換和非綫性變換。綫性代數提供瞭描述和操縱這些高維數據的強大框架。 嚮量與張量： 我們將深入理解嚮量的幾何意義，以及張量作為多維數組在深度學習中的普遍應用。從輸入數據到模型權重，再到中間層的激活值，都以張量的形式存在。 矩陣運算： 矩陣乘法是深度學習中最核心的運算之一，它代錶著綫性變換。我們將詳細講解矩陣乘法、轉置、逆、行列式等基本概念，以及它們在神經網絡中的計算過程。例如，全連接層的計算本質上就是嚮量與矩陣的乘法。 特徵值與特徵嚮量： 特徵值和特徵嚮量揭示瞭矩陣的變換特性。我們將介紹它們如何幫助我們理解數據的主要變化方嚮，在降維技術（如主成分分析 PCA）和理解矩陣的奇異性方麵至關重要。 嚮量空間與綫性映射： 理解嚮量空間的概念，有助於我們理解模型如何將數據映射到不同的特徵空間。綫性映射則構成瞭神經網絡中最基本的運算單元。 奇異值分解（SVD）： SVD 是矩陣分析中的一個強大工具，能夠將任意矩陣分解為三個更簡單的矩陣。它在數據壓縮、降噪、推薦係統（如矩陣分解）等領域有著廣泛的應用。 第三部分：微積分——優化模型參數的利器 深度學習模型的訓練過程，本質上是一個尋找最優模型參數以最小化損失函數的過程。微積分，特彆是多元微積分，是實現這一目標的關鍵。 導數與梯度： 導數衡量函數的變化率。在多元函數中，梯度是一個嚮量，指嚮函數增長最快的方嚮。在深度學習中，梯度是我們更新模型參數的“方嚮盤”。 鏈式法則： 鏈式法則使我們能夠計算復閤函數的導數，這是反嚮傳播算法的核心。我們將詳細解釋鏈式法則如何應用於計算神經網絡中每一層參數的梯度。 梯度下降算法： 這是最基本也最重要的模型優化算法。我們將從最簡單的梯度下降講起，逐步介紹其變種，如隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、Adam、RMSprop 等，並深入分析它們在加速收斂和剋服局部最優方麵的作用。 海森矩陣與二階導數： 海森矩陣是多元函數二階偏導數的矩陣。它提供瞭關於函數麯率的信息，有助於分析損失函數的局部極小值、極大值和鞍點。我們將介紹牛頓法等基於二階導數的優化方法，雖然在大型深度學習模型中直接應用較少，但理解其原理有助於深入理解優化過程。 凸優化與非凸優化： 深度學習的損失函數往往是非凸的，這意味著存在多個局部最優解。我們將討論凸優化的基本概念，並解釋為什麼深度學習中的優化更具挑戰性，以及一些處理非凸優化的策略。 第四部分：綫性迴歸與邏輯迴歸——基礎模型的數學構建 在掌握瞭基礎數學工具後，我們將從最簡單的模型入手，體會數學原理如何轉化為模型構建。 綫性迴歸： 我們將從最小二乘法齣發，推導綫性迴歸模型的參數估計方法。通過分析損失函數（如均方誤差），理解梯度下降如何用於優化綫性迴歸模型。 邏輯迴歸： 作為一種經典的分類模型，邏輯迴歸通過 Sigmoid 函數將綫性輸齣映射到概率。我們將講解交叉熵損失函數，並利用鏈式法則和梯度下降來訓練邏輯迴歸模型。 正則化： 為瞭防止模型過擬閤，我們將介紹 L1 和 L2 正則化，並分析它們對模型參數的影響，以及如何將其納入損失函數進行優化。 第五部分：神經網絡的數學基礎——從感知機到深度網絡 本部分將把前述的數學工具融會貫通，構建對神經網絡的深刻理解。 感知機： 作為神經網絡的最基本單元，我們將理解感知機的數學模型，以及其綫性可分性的局限性。 激活函數： 我們將深入分析 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其變種等激活函數的數學特性，以及它們在引入非綫性、解決梯度消失問題中的作用。 反嚮傳播算法： 這是訓練多層神經網絡的核心算法。我們將基於鏈式法則，詳細推導反嚮傳播的計算過程，理解誤差如何從輸齣層逐層傳遞迴輸入層，並用於更新權重。 損失函數： 除瞭均方誤差和交叉熵，我們將探討其他常用的損失函數，如 Hinge Loss（用於 SVM）等，並理解它們各自適用的場景。 多層感知機（MLP）： 通過堆疊多個感知機並引入激活函數，我們構建瞭多層感知機。我們將分析其錶達能力，以及如何利用梯度下降和反嚮傳播進行訓練。 第六部分：實踐篇——Python與NumPy/SciPy/TensorFlow/PyTorch 理論的最終目的是服務於實踐。本書強調動手能力，我們將結閤 Python 及其科學計算庫，以及主流的深度學習框架，帶領讀者將數學原理付諸實踐。 NumPy 的嚮量化操作： 利用 NumPy 進行高效的矩陣和嚮量運算，是實現深度學習算法的基礎。我們將展示如何使用 NumPy 來實現前嚮傳播和反嚮傳播中的核心計算。 SciPy 的優化工具： SciPy 提供瞭豐富的優化工具，可以用於理解和實現各種梯度下降算法的變種。 TensorFlow 與 PyTorch 的對比與應用： 我們將介紹 TensorFlow 和 PyTorch 這兩大深度學習框架的核心概念，如計算圖、自動微分、張量操作等，並帶領讀者使用這些框架構建和訓練簡單的神經網絡模型。我們會逐步將之前講解的數學原理，通過這些框架的代碼實現齣來，加深理解。 案例分析： 結閤具體的應用場景，如簡單的圖像分類（MNIST 數據集）、文本情感分析等，通過代碼一步步實現模型，並分析模型訓練過程中的數學細節。 本書特色： 數學概念通俗易懂： 避免枯燥的數學證明，側重於直觀理解和應用。 理論與實踐緊密結閤： 每章都配有相應的 Python 代碼示例，讓讀者邊學邊練。 循序漸進的學習路徑： 從基礎數學概念到復雜的神經網絡模型，邏輯清晰，易於掌握。 聚焦核心原理： 深入剖析深度學習模型背後的數學原理，幫助讀者建立紮實的基礎。 實用的代碼實現： 使用主流的深度學習框架，讓讀者能夠快速將所學知識應用於實際問題。 《深度學習中的數學原理與實踐》是一本為所有渴望深入理解深度學習、在人工智能領域有所建樹的開發者、學生和研究者量身打造的實操指南。通過本書的學習，您將不僅能夠熟練運用深度學習工具，更能真正理解其內在邏輯，從而在麵對復雜問題時，擁有更強的分析能力和創新能力，真正成為深度學習領域的弄潮兒。

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我最近一直在思考如何更有效地處理不斷增長的數據量，傳統的一些分析工具已經顯得力不從心。朋友們都在推薦Spark，說它能極大地提高處理速度和效率。但是，作為一名對大數據領域瞭解不多的初學者，我總是擔心會遇到學習上的瓶頸。這本書的標題《Spark零基礎實戰》正是我現在急需的。我最看重的是它“零基礎”的定位，這意味著它應該會從頭開始講解，照顧到完全沒有接觸過Spark的讀者。我希望作者能夠詳細介紹Spark的安裝和配置過程，這通常是初學者遇到的第一個難關。同時，我也期待書中能夠講解Spark的API，比如RDD、DataFrame和Dataset，以及它們各自的優缺點和適用場景。我希望通過這本書，我能夠理解Spark的編程模型，掌握使用Spark進行數據分析的基本方法。此外，“實戰”意味著我應該能學到如何在實際項目中應用Spark。我希望書中能夠提供一些真實世界的數據集，並引導讀者一步步完成數據分析任務，比如數據加載、轉換、聚閤、可視化等等。我希望能在這本書的引導下，逐步建立起對Spark的信心，並能夠獨立地解決一些實際的數據處理問題。

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這本書的封麵設計很吸引我，那種藍色和火花的圖案，一下子就抓住瞭我對“Spark”這個名字的想象。我一直聽說Spark在處理大數據方麵很厲害，但又覺得它的門檻很高，學起來會很睏難。拿到這本《Spark零基礎實戰》後，我迫不及待地翻開，希望能找到一條通往大數據世界的捷徑。我特彆關心的是，這本書會不會從最基礎的概念講起，比如Spark是什麼，它的核心組件有哪些，以及它和Hadoop的區彆等等。我希望作者能夠用通俗易懂的語言解釋這些概念，而不是直接丟給我一堆專業術語。另外，這本書的“實戰”兩個字也讓我充滿期待。我不是那種喜歡看理論書的人，我更傾嚮於通過實際操作來學習。所以，我希望書中能夠提供很多實際的代碼示例，最好是能夠涵蓋一些常見的大數據處理場景，比如數據清洗、ETL、機器學習等。我想要親手敲代碼，運行程序，看到結果，這樣我纔能真正理解Spark是如何工作的。我還希望這本書的排版清晰，代碼塊有高亮，注釋也足夠詳細，這樣我纔能更輕鬆地閱讀和模仿。我期待這本書能給我帶來一次愉快的學習體驗，讓我對Spark有一個全麵而深入的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和機器學習很感興趣，而Spark作為大數據處理和機器學習平颱，自然是我關注的焦點。《Spark零基礎實戰》這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統學習Spark的契機。我特彆期待書中能詳細講解Spark MLlib的使用。我希望它能介紹MLlib中的各種算法，比如分類、迴歸、聚類等，以及如何使用Spark進行模型訓練、評估和調優。我希望書中能有具體的案例，演示如何利用Spark MLlib來解決實際的機器學習問題，比如用戶畫像構建、推薦係統開發等。同時，我也關心Spark如何與Hadoop生態係統中的其他組件集成，比如HDFS、Hive等。我希望這本書能提供一些關於集群搭建和管理的指導，讓我瞭解如何在真實的生産環境中部署和運行Spark。我還希望書中能提及Spark的性能優化技巧，比如如何調整參數、選擇閤適的數據結構等，以提高Spark應用程序的運行效率。這本書如果能讓我不僅學會Spark的基本操作，還能深入瞭解其在大數據和機器學習領域的應用，那將是一次非常寶貴的學習經曆。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，大數據技術都是我非常感興趣的一個領域，但總覺得它離我有些遙遠，好像需要很高的技術門檻纔能入門。直到我看到瞭《Spark零基礎實戰》這本書，感覺它提供瞭一個非常好的機會讓我去探索這個領域。我特彆關注這本書會不會提供清晰的架構圖和核心概念的梳理。我希望它能解釋清楚Spark的分布式計算原理，比如任務的調度、數據的分區、內存計算的優勢等。理解這些底層的原理，對後續的學習和應用至關重要。我還希望書中能介紹Spark SQL的使用，因為SQL是我們數據分析師非常熟悉的語言，如果能用Spark SQL來處理大數據，那將大大降低學習成本。另外，我希望作者能夠講解Spark Streaming，讓我瞭解如何進行實時數據處理，這在很多業務場景下都非常有用。這本書既然是“實戰”，那麼就應該有大量的代碼示例，我希望這些代碼能夠簡潔、清晰，並且能夠運行。我希望通過這本書，我不僅能學會Spark的語法和API，更能理解Spark的強大之處，並能將其應用到我的實際工作中，解決一些復雜的數據分析挑戰。

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作為一名軟件開發者，我深知在當今時代，處理海量數據的能力是多麼重要。Spark在業界的名聲早已如雷貫耳，但一直沒有找到閤適的機會去深入學習。《Spark零基礎實戰》這本書的名字，恰好擊中瞭我的需求。我非常希望這本書能夠從編程的角度深入講解Spark。我希望它能詳細介紹Spark的API，特彆是Scala和Python的API，並提供大量的代碼片段，讓我能夠快速上手。我希望書中能講解Spark的RDD、DataFrame和Dataset之間的區彆和聯係，以及如何高效地使用它們進行數據操作。我還對Spark的調度器和執行模型很感興趣，希望書中能解釋清楚Spark是如何將任務分解、分發和執行的，以及如何利用它的內存計算優勢。這本書如果能涵蓋一些高級主題，比如Spark的作業提交、監控和調試，那就更好瞭。我希望通過這本書，我能掌握利用Spark構建高性能、可擴展的數據處理應用程序的技能，並能將其應用到我的開發項目中，提升我處理大數據問題的能力。

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京東618，滿200-100，超級實惠，每次等活動買書。

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買瞭，還沒看物流快，先滿分再說吧。

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京東買書便宜又快捷，下次還來，給32個贊！！！

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很好，不知道好不好用

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紙張差，感覺是盜版

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看完纔來評價，書很不錯，值得購買！

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贊

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很爛 的一本書