Python文本分析技巧
上一章提到，Python是一门易用且强大的编程语言，所以本书将其作为示例语言使用，同时也提供了一套基础的Python文本分析的教程。为什么要介绍这些Python技巧？原因是希望读者具有Python和高中数学方面的背景知识，然而也许有很多读者从来没有编写过Python代码。对编写过Python代码的读者来说，文本分析和字符串操作所用到的知识和Web开发（例如使用Python编写的Web框架Django来构建网站）所用到的知识也是截然不同的。本章介绍的主题如下：为什么用Python来做文本分析；Pyth
精通Kubernetes：高可用性最佳实践
建立可靠和高可用的分布式系统是一项宏大的任务。本节将介绍部分最佳实践用例，这些用例使基于Kubernetes的系统能够可靠地工作，还能应对各种类型的故障。4.2.1 创建高可用性集群要创建一个高可用性Kubernetes集群，主组件必须是冗余的。这意味着etcd必须以集群的形式部署（常常是跨3个或5个节点的集群），并且Kubernetes API服务器必须是冗余的。如果有必要，则Heapster存储之类的辅助集群管理服务也可进行冗余部署。图4.1展示了一个典型的可靠和高可用的Kubernetes集群
React实战：Redux应用架构
现代应用必须比以往做得更多，相应地也更加复杂——内部和外部都是如此。开发者们早就意识到缺乏一致设计的复杂应用的增长所造成的混乱。意大利面条似的代码不仅没有乐趣，还会拖慢开发者的开发进度，进而拖慢业务单元的进度。还记得上一次在满是一次性解决方案和jQuery插件的大型代码库中的工作吗？估计这不会有趣。为了对抗混乱，开发者们开发了MVC（模型-视图-控制器）这样的范式来组织应用的功能并指导开发。Flux（及其扩展Redux）与此相同，都是为了帮助开发者处理应用中不断增加的复杂性。如果不是特别熟悉MVC范式，
使用Docker Stack部署应用
如果了解Docker Compose，就会发现Docker Stack非常简单。事实上在许多方面，Stack一直是期望的Compose——完全集成到Docker中，并能够管理应用的整个生命周期。从体系结构上来讲，Stack位于Docker应用层级的最顶端。Stack基于服务进行构建，而服务又基于容器，如图14.1所示。图14.1 AtSea商店架构图接下来的章节分为如下几部分。简单应用。 深入分析Stack文件。 部署应用。 管理应用。14.2.1 简单应用本章后续的内容会一
推荐给您最好的一本Docker书
今天上午摘选了一篇关于Docker的文章，小编感觉有必要给大家推荐一下这本书。《深入浅出Docker》，在bookauthority中最好的Docker书里排名第一，还有什么理由不选它。《深入浅出Docker》在豆瓣评分8.0。引用豆瓣评论：对于我这个纯小白来说，这本书无疑是我的技术导师，由浅入深，步步为营！书中例子大部分都可以运行，也经常上网找办法，比如配置加速镜像，这书中是不讲的，还有配置swarm集群时，我用了virtualbox和docker machine来创建本..
Python金融大数据分析：金融学中最常用的数学技术之一逼近法
首先，是通常的导入工作：In [1]: import numpy as np from pylab import plt, mplIn [2]: plt.style.use('seaborn') mpl.rcParams['font.family'] = 'serif' %matplotlib inline本节使用的主函数示例如下，由一个三角函数项和一个线性项组成：In [3]: def f(x): return n
学习C语言，有哪些值得推荐的经典书籍？
入门经典C Primer Plus（第6版）中文版本书详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。全书共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章～第15章详细讲解了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以完整的程序为例，讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习，帮.
秋来，书到，9本程序员新书与您相约
下旬，终于告别了炎炎夏日，迎来了一抹秋凉。小编感觉整个人清爽了好多，你们也是这样吧。月末秋初，给大家介绍几本即将上架和已经上架的8月新书，请细品哟！１、Python无监督学习（8月末或９月初上架）本书通过Python语言讲解无监督学习，全书内容包括10章，前面9章由浅入深地讲解了无监督学习的基础知识、聚类的基础知识、高级聚类、层次聚类、软聚类和高斯混合模型、异常检测、降维和分量分析、无监督神经网络模型、生成式对抗网络和自组织映射，第10章以问题解答的形式对前面9章涉及的问题给..
一起来学C++：C++中的代码重用
目录14.1 包含对象成员的类14.1.1 valarray类简介14.1.2 Student类的设计14.1.3 Student类示例1．初始化被包含的对象2．使用被包含对象的接口3．使用新的Student类14.2 私有继承14.2.1 Student类示例（新版本）1．初始化基类组件2．访问基类的方法3．访问基类对象4．访问基类的友元函数5．使用修改后的Student类14.2.2 使用包含还是私有继承14.2.3 保护继承14.2.
其实计算机并不是真正懂数学？那是如何计算的呢？
从最根本上讲，计算机并不是真正懂数学，也不了解计算的含义。即使一台计算机计算1 + 1得到2，它实际上也不是在处理数字，而是根据特定规则来操纵电流。为了让这些规则产生对我们有用的东西，我们需要将计算机内部的电信号与人类喜欢使用的数字和符号相关联。4.2.1 整数这是一个令人震惊（触电）的想法！将电信号与数字关联的明显方法，是在电压（或电流）和数字之间指定直接的对应关系。例如，我们可以让0V对应于数字0，让1V对应于1，10V对应10，依此类推。曾经有一段时间，这是在所谓的模拟计算机中完成的。
机器学习技术：使用深度学习处理文本
到目前为止，我们已经探索了机器学习在各种环境中的应用—— 主题建模、聚类、分类、文本摘要，甚至POS标记和NER标记都是使用机器学习进行训练的。本章我们将开始探索一种前沿的机器学习技术：深度学习。深度学习受生物学启发来构建算法结构，完成文本学习任务，比如文本生成、分类以及词嵌入。本章将讨论深度学习的基础知识，以及如何实现文本深度学习模型。本章介绍的主题如下：深度学习； 深度学习在文本上的应用； 文本生成技术。13.1 深度学习前面几章介绍了机器学习技术，包括主题模型、聚类和分类算法，以及我们所
Go 语言到底适合干什么？
Go语言开发团队花了很长时间来解决当今软件开发人员面对的问题。开发人员在为项目选择语言时，不得不在快速开发和性能之间做出选择。C和C++这类语言提供了很快的执行速度，而Ruby和Python这类语言则擅长快速开发。Go语言在这两者间架起了桥梁，不仅提供了高性能的语言，同时也让开发更快速。在探索Go语言的过程中，读者会看到精心设计的特性以及简洁的语法。作为一门语言，Go不仅定义了能做什么，还定义了不能做什么。Go语言的语法简洁到只有几个关键字，便于记忆。Go语言的编译器速度非常快，有时甚至会让人感觉不到在
机器学习较常用到的数学工具：概率与统计
概率与统计及相关概念是整个机器学习的基础。其与空间几何、线性代数一起构成了深度学习的理论基石。很多机器学习的理论描述都是基于概率的。而概率本身也是理工学科的基础性工具，广泛地应用于工程的各个领域。掌握好概率论是深入学习机器学习的基础，可以帮助我们进行相关公式的推演以及系统的描述。这种概率化描述系统的过程比我们前面确定性的描述过程（空间曲面）更加抽象与难以理解。很多机器学习工作者在这里会遇到学习过程中的一个很大的障碍—很多机器学习系统是通过概率来进行描述的，这种不确定性通常与我们的直觉相悖。本书在编写
AI测试，当下有为未来可期：业界第一本AI测试秘籍重磅发布
近半年以来，有众多行业朋友在各种渠道询问《机器学习测试入门与实践》出版的进展。非常感谢大家对本书的热情和期待，经过不断地打磨和完善，这次总算可以大声的告诉大家。《机器学习测试入门与实践》终于和大家见面啦！《机器学习测试入门与实践》正在京东平台进行预售。预售通道：机器学习测试入门与实践写作背景随着科学技术的发展，人工智能已逐步渗入到社会的各个领域，如智慧城市、智慧金融、智能家居等。人工智能技术正以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活，并引导了新一轮的产业变革。为了抢占人工智能发.
盘点：你知道８月有哪些编程新书上榜吗？
本月推荐上榜好书10本。来和我一起看一下吧。１、C++ Primer Plus 第6版 中文版C++程序设计经典教程，畅销30年的C++大百科全书 零基础自学C++入门，赠送价值99元的e读版电子书及在线实验环境 赠送大尺寸全书思维导图，赠199元训练营本月榜单位列第一的是C++ Primer Plus 第6版 中文版，入门首选教材，你手里有这一本吗？《C++ Primer Plus（第6版）中文版》分18章，分别介绍了C++程序的运行方式、基本数据类型、复合数据类型、循环和关系表.
文本大数据时代，每个开发人员都需要了解如何分析文本
现在，使用Python和开源工具可以非常方便地进行文本分析，因此在这个文本大数据时代，每个开发人员都需要了解如何分析文本。推荐相关图书：《自然语言处理与计算语言》本书介绍了如何应用自然语言处理和计算语言学算法，对现有数据进行推理，并得到一些有趣的分析结果。这些算法基于目前主流的统计机器学习和人工智能技术，实现工具唾手可得，比如Python社区的Gensim和spaCy之类的工具。本书从学习数据清洗开始，学习如何执行计算语言学算法，然后使用真实的语言和文本数据、使用Python来探索NL.
Spark机器学习的三剑客：RDD、DataFrame和Dataset API
Spark有效处理大规模数据的3个主要工具是RDD、DataFrame和Dataset API。虽然每个API都有自己的优点，但新范式转变支持Dataset作为统一数据API，以满足在单个界面中所有数据处理需求。新的Spark 2.0 Dataset API是一个类型安全的领域对象集合，可以使用函数运算或关系操作方式执行（类似于RDD的filter、map和flatMap()等）并行转换。为了向后兼容，Dataset有一个称为DataFrame的视图，它是无类型的行集合。在本章中，我们将演示3个API集
如何用R的基础绘图系统作图？
R的基础绘图系统由Ross Ihaka编写，功能非常强大，主要由graphics包和grDevices包组成，它们在启动R时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。所谓高水平作图函数是用于直接产生图形的函数，包括plot( )、hist( )、boxplot( )和pairs( )等。低水平作图函数是用于在高水平作图函数所绘图形的基础上添加新的图形或元素的函数，包括points( )、lines( )、text( )、title( )、legend( )和axis
“笨办法”学Python 3：布尔表达式练习
在编程中，布尔逻辑可以说是无处不在的。它们是计算机运算的基础部分，掌握它们就跟学音乐掌握音阶一样重要。在这个习题中，将在Python里使用前一个习题中学到的逻辑表达式。先为下面的每一个逻辑问题写出你的答案，每一题的答案要么为True要么为False。写完以后，在终端中启动Python，录入这些逻辑语句，确认你写的答案是否正确。1．True and True2．False and True3．1 == 1 and 2 == 14．"test" == "test"5．1== 1 or 2
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