Spark大數據技術與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

肖芳，張良均 編

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115464880

版次：1

商品編碼：12310719

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：272

字數：406000

産品特色

編輯推薦

大數據專傢張良均領銜暢銷書作者團隊，教育部長江學者特聘教授、國傢傑齣青年基金獲得者、IEEE Fellow、華南理工大學計算機與工程學院院長張軍傾力推薦。
本書采用瞭以任務為導嚮的教學模式，按照解決實際任務的工作流程路綫，逐步展開介紹相關的理論知識點，推導生成可行的解決方案，最後落實在任務實現環節。
全書大部分章節緊扣任務需求展開，不堆積知識點，著重於解決問題時思路的啓發與方案的實施。通過從任務需求到實現這一完整工作流程的體驗，幫助讀者真正理解與消化Spark大數據技術。
書中案例全部源於企業真實項目，可操作性強，引導讀者融會貫通，並提供源代碼等相關學習資源，幫助讀者快速掌握大數據相關技能。

內容簡介

本書以任務為導嚮，較為全麵地介紹瞭Spark大數據技術的相關知識。全書共9章，具體內容包括Spark概述；Scala基礎；Spark編程；Spark編程進階；Spark SQL：結構化數據文件處理；Spark Streaming：實時計算框架；Spark GraphX：圖計算框架；Spark MLlib：功能強大的算法庫；項目案例：餐飲平颱菜品智能推薦。本書的大部分章節都包含瞭實訓與課後習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。

作者簡介

張良均，高 級信息係統項目管理師，泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽（www.tipdm.org）發起人。華南師範大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經曆，主要從事大數據挖掘及其應用的策劃、研發及谘詢培訓。全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。發錶數據挖掘相關論文數二十餘篇，已取得國傢發明專利12項，主編《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等多本暢銷圖書，主持並完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、電信、銀行、製造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。

目錄

第 1章　Spark概述　1
任務1.1　認識Spark　1
1.1.1　Spark的發展　1
1.1.2　Spark的特點　2
1.1.3　Spark生態圈　4
1.1.4　Spark的應用場景　5
任務1.2　搭建Spark環境　5
1.2.1　搭建單機版環境　6
1.2.2　搭建單機僞分布式環境　6
1.2.3　搭建完全分布式環境　7
任務1.3　瞭解Spark運行架構與原理　10
1.3.1　Spark集群架構　11
1.3.2　Spark作業運行流程　11
1.3.3　Spark核心數據集RDD　15
1.3.4　Spark核心原理　17
小結　19
第 2章　Scala基礎　20
任務2.1　Scala的簡介與安裝　21
2.1.1　Scala簡介　21
2.1.2　Scala特性　21
2.1.3　Scala的環境設置及安裝　21
2.1.4　運行Scala　23
任務2.2　定義函數識彆號碼類型　24
2.2.1　數據類型　24
2.2.2　常量和變量　25
2.2.3　錶達式　26
2.2.4　數組　27
2.2.5　函數　29
2.2.6　任務實現　31
任務2.3　統計廣州號碼段數量　32
2.3.1　if判斷　32
2.3.2　循環　33
2.3.3　任務實現　34
任務2.4　根據歸屬地對手機號碼段分組　34
2.4.1　List　35
2.4.2　Set　36
2.4.3　Map　37
2.4.4　元組　38
2.4.5　函數組閤器　38
2.4.6　任務實現　39
任務2.5　編寫手機號碼歸屬地信息查詢程序　40
2.5.1　Scala類　40
2.5.2　Scala object　42
2.5.3　Scala模式匹配　42
2.5.4　Scala讀取文件　44
2.5.5　任務實現　44
小結　45
實訓　45
實訓1　編寫函數過濾文本中的迴文單詞　45
實訓2　使用Scala編程輸齣楊輝三角　46
課後習題　46
第3章　Spark編程　48
任務3.1　以學生成績數據創建RDD　49
3.1.1　從內存中已有數據創建RDD　50
3.1.2　從外部存儲創建RDD　51
3.1.3　任務實現　52
任務3.2　查詢學生成績錶中的前5名　52
3.2.1　使用map轉換數據　52
3.2.2　使用sortBy()排序　53
3.2.3　使用collect()查詢　53
3.2.4　使用flatMap轉換數據　54
3.2.5　使用take()方式查詢某幾個值　54
3.2.6　任務實現　55
任務3.3　輸齣單科成績為100分的學生ID　55
3.3.1　使用union()閤並多個RDD　56
3.3.2　使用filter()進行過濾　56
3.3.3　使用distinct()進行去重　56
3.3.4　簡單的集閤操作　57
3.3.5　任務實現　58
任務3.4　輸齣每位學生所有科目的總成績　58
3.4.1　鍵值對RDD簡介　59
3.4.2　創建鍵值對RDD　59
3.4.3　轉換操作keys與values　59
3.4.4　轉換操作reduceByKey()　60
3.4.5　轉換操作groupByKey()　60
3.4.6　任務實現　60
任務3.5　輸齣每位學生的平均成績　61
3.5.1　使用join()連接兩個RDD　61
3.5.2　使用zip組閤兩個RDD　63
3.5.3　使用combineByKey閤並相同鍵的值　63
3.5.4　使用lookup查找指 定鍵的值　64
3.5.5　任務實現　64
任務3.6　將匯總後的學生成績存儲為文本文件　65
3.6.1　JSON文件的讀取與存儲　65
3.6.2　CSV文件的讀取與存儲　67
3.6.3　SquenceFile的讀取與存儲　69
3.6.4　文本文件的讀取與存儲　70
3.6.5　任務實現　71
小結　72
實訓　72
實訓1　統計文本中性彆為“男”的用戶數　73
實訓2　單詞計數　73
課後習題　74
第4章　Spark編程進階　76
任務4.1　搭建開發環境　77
4.1.1　下載與安裝IntelliJ IDEA　77
4.1.2　Scala插件安裝與使用　79
4.1.3　配置Spark運行環境　84
4.1.4　運行Spark程序　85
任務4.2　使用移動平均預測股票漲跌　92
4.2.1　持久化（緩存）　93
4.2.2　數據分區　94
4.2.3　計算價格波動幅度　98
4.2.4　任務實現　100
小結　103
實訓　103
實訓　競賽網站訪問日誌分析　104
課後習題　104
第5章　Spark SQL：結構化數據文件處理　107
任務5.1　認識Spark SQL　108
5.1.1　Spark SQL簡介　108
5.1.2　Spark SQL CLI配置　109
5.1.3　Spark SQL與Shell交互　110
任務5.2　掌握DataFrame基礎操作　111
5.2.1　創建DataFrame對象　111
5.2.2　DataFrame查看數據　114
5.2.3　DataFrame查詢操作　117
5.2.4　DataFrame輸齣操作　123
任務5.3　探索分析法律服務網站數據　125
5.3.1　獲取數據　125
5.3.2　網頁類型分析　126
5.3.3　點擊次數分析　131
5.3.4　網頁排名分析　133
小結　135
實訓　135
實訓1　統計分析航空公司客戶數據的空值以及異常值　135
實訓2　統計分析某公司每年的産品銷售量及銷售額　137
課後習題　139
第6章　Spark Streaming：實時計算框架　141
任務6.1　初探Spark Streaming　142
6.1.1　Spark Streaming概述　142
6.1.2　Spark Streaming運行原理　142
6.1.3　初步使用Spark Streaming　143
任務6.2　掌握DStream編程模型　145
6.2.1　DStream簡介　146
6.2.2　DStream轉換操作　146
6.2.3　DStream窗口操作　148
6.2.4　DStream輸齣操作　151
任務6.3　Spark Streaming實時更新熱門博文　155
6.3.1　Spark Streaming輸入數據源　155
6.3.2　Spark Streaming計算網頁熱度　158
6.3.3　網頁熱度輸齣　158
6.3.4　任務實現　159
小結　161
實訓　161
實訓1　過濾打印包含單詞error的記錄　162
實訓2　實時過濾歌麯播放次數超過100次的記錄並存儲在HDFS上　162
課後習題　162
第7章　Spark GraphX：圖計算框架　165
任務7.1　認識Spark GraphX　166
7.1.1　圖的基本概念　166
7.1.2　圖計算的應用　167
7.1.3　GraphX的基礎概念　168
7.1.4　GraphX的發展　168
任務7.2　瞭解GraphX常用API　169
7.2.1　圖的創建與存儲　169
7.2.2　數據查詢與數據轉換　174
7.2.3　結構轉換與關聯聚閤　180
任務7.3　構建信任網絡並找齣目標用戶　187
7.3.1　構建網站信任網絡　188
7.3.2　找齣需要支付稿酬的用戶　188
7.3.3　找齣進入熱門榜的用戶　189
小結　191
實訓　191
實訓1　使用PageRank算法完成網頁排名　191
實訓2　利用二度關係完成商品推薦　192
課後習題　194
第8章　Spark MLlib：功能強大的算法庫　196
任務8.1　瞭解MLlib算法庫　197
8.1.1　機器學習簡介　197
8.1.2　MLlib介紹　198
任務8.2　以Logistic迴歸實現用戶分類　212
8.2.1　分析思路　212
8.2.2　數據處理　213
8.2.3　MLlib實現Logistic迴歸　215
8.2.4　任務實現　217
小結　221
實訓　221
實訓1　通過KMeans定位商圈　221
實訓2　樸素貝葉斯進行文本分類　222
課後習題　223
第9章　項目案例：餐飲平颱菜品智能推薦　226
任務9.1　推薦方案設計　227
9.1.1　用戶數據分析　227
9.1.2　常用推薦算法　229
9.1.3　推薦流程設計　231
任務9.2　數據預處理　232
9.2.1　原始數據探索分析　233
9.2.2　異常數據處理　237
9.2.3　數據變換處理　237
9.2.4　數據集分割　239
任務9.3　建立推薦模型　240
9.3.1　以基於用戶的協同過濾算法建模　240
9.3.2　以基於物品的協同過濾算法建模　243
9.3.3　以基於Spark ALS的協同過濾算法建立模型　246
9.3.4　推薦模型的評測　251
任務9.4　使用模型進行菜品推薦　262
9.4.1　對某用戶推薦10道新菜品　262
9.4.2　對所有用戶進行新菜品推薦　267

《數據洪流中的導航者：現代數據處理與分析實戰指南》 在信息爆炸的時代，數據如同奔湧的洪流，席捲而來。如何在這股洪流中捕捉有價值的信息，將其轉化為洞察，驅動業務增長，已成為現代企業和技術人員麵臨的核心挑戰。本書並非局限於某一特定技術框架，而是緻力於為讀者提供一套係統、全麵且極具實操性的數據處理與分析方法論。我們深入探討瞭從數據采集、存儲、清洗、轉換到最終可視化和深度挖掘的整個生命周期，旨在幫助讀者構建堅實的數據思維，掌握應對各種數據挑戰的必備技能。 第一部分：數據處理的基石——理解與準備 在開始任何數據分析工作之前，對數據的深刻理解和有效的準備是至關重要的。本部分將帶領讀者認識數據的本質，瞭解不同類型數據的特點，並學習如何構建穩健的數據管道，確保數據的質量與可用性。 數據概論與價值洞察： 我們將首先闡述數據在現代社會中的地位和作用，探討數據如何成為驅動決策、優化流程、創新産品和服務的核心要素。通過豐富的案例分析，展示企業如何從海量數據中挖掘齣商業價值，實現競爭優勢。讀者將學習如何識彆有意義的數據集，並理解數據驅動型決策的思維模式。 數據采集與整閤： 現實世界中的數據往往分散在不同的來源，格式各異。本章將詳細介紹各種數據采集技術，包括但不限於API接口、數據庫直連、文件導入（CSV, JSON, XML等）、爬蟲技術以及流式數據捕獲。我們將深入探討如何設計和實施高效的數據整閤策略，解決數據孤島問題，將零散的數據匯聚成統一、可用的數據集。這包括理解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）模式的差異與適用場景。 數據清洗與預處理： 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值、異常值和不一緻性，這些問題嚴重影響分析結果的準確性。本章將聚焦於數據清洗的核心技術，如缺失值填充（均值、中位數、眾數、插值法、模型預測）、異常值檢測與處理（統計學方法、聚類方法、基於規則的方法）、數據類型轉換、格式標準化以及重復數據識彆與刪除。我們將演示如何係統地識彆和糾正數據中的錯誤，為後續分析打下堅實基礎。 數據質量管理： 確保數據質量是一個持續的過程。本章將介紹數據質量的重要性，以及如何建立一套行之有效的數據質量管理體係。這包括定義數據質量指標、實施數據質量檢查、建立數據質量問題反饋與修復機製，以及利用自動化工具來監控和提升數據質量。一個可靠的數據質量框架是任何數據驅動型項目成功的關鍵。 第二部分：數據存儲與管理——構建高效的數據倉庫 海量數據需要高效、可擴展的存儲解決方案。本部分將深入探討現代數據存儲技術，以及如何設計和管理數據倉庫，以支持各種復雜的數據分析需求。 關係型數據庫與非關係型數據庫： 我們將迴顧關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL）的設計原則和優勢，並在此基礎上，重點介紹非關係型數據庫（NoSQL）的多種類型，包括鍵值存儲（Redis）、文檔數據庫（MongoDB）、列族數據庫（Cassandra）和圖數據庫（Neo4j）。讀者將學習不同數據庫的適用場景、優缺點以及如何根據業務需求選擇最閤適的技術棧。 數據倉庫設計原理： 構建一個優化的數據倉庫是支持OLAP（Online Analytical Processing）分析的關鍵。本章將深入講解數據倉庫的維度建模方法，包括星型模型和雪花模型的設計，以及事實錶和維度錶的設計原則。我們將討論如何進行數據分區、索引優化以及維度退化等高級技術，以提高查詢性能。 數據湖與數據湖倉一體： 隨著大數據技術的演進，數據湖（Data Lake）的概念應運而生，它能夠存儲各種原始格式的數據，提供極大的靈活性。本章將介紹數據湖的架構、優勢以及麵臨的挑戰。同時，我們將深入探討數據湖倉一體（Lakehouse）的架構模式，它結閤瞭數據湖的靈活性和數據倉庫的管理能力，為用戶提供統一的數據訪問和處理平颱。 數據治理與安全： 隨著數據量的增長和應用範圍的擴大，數據治理和安全變得尤為重要。本章將介紹數據治理的基本概念，包括元數據管理、數據血緣追蹤、數據生命周期管理以及閤規性要求。同時，我們將探討數據安全的關鍵方麵，如數據加密、訪問控製、脫敏技術和審計機製，確保數據在整個生命周期中的安全與閤規。 第三部分：數據分析與建模——從數據中提取洞察 數據準備就緒後，便進入瞭核心的數據分析與建模階段。本部分將介紹各種分析技術和機器學習算法，幫助讀者從數據中發現模式、預測趨勢，並做齣更明智的決策。 探索性數據分析（EDA）： EDA是理解數據、發現潛在關係和識彆分析方嚮的關鍵步驟。本章將介紹各種EDA技術，包括數據可視化（散點圖、柱狀圖、摺綫圖、熱力圖、箱綫圖等）、統計摘要（均值、方差、標準差、相關係數等）以及特徵工程的基本概念。我們將演示如何利用可視化工具和統計方法來探索數據的分布、識彆變量間的關係以及發現異常模式。 統計分析方法： 本章將迴顧和介紹常用的統計分析方法，如假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA）、迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸）以及聚類分析（K-means、層次聚類）。讀者將學習如何選擇閤適的統計方法來檢驗假設、建立模型以及發現數據中的群體。 機器學習基礎與分類算法： 機器學習是實現數據智能化分析的核心技術。本章將深入淺齣地介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習和強化學習。我們將重點講解幾種經典的分類算法，如決策樹、支持嚮量機（SVM）和樸素貝葉斯，並討論模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數）以及過擬閤和欠擬閤的解決策略。 機器學習基礎與迴歸及聚類算法： 在本章中，我們將繼續探討迴歸算法，如綫性迴歸、多項式迴歸，以及它們在預測連續值方麵的應用。此外，還將詳細介紹無監督學習中的聚類算法，如K-means和層次聚類，用於發現數據中的自然分組。我們會深入理解這些算法的工作原理，以及如何選擇和調優模型以獲得最佳性能。 模型評估與優化： 構建模型僅僅是第一步，如何評估模型的性能並對其進行優化至關重要。本章將介紹交叉驗證、混淆矩陣、ROC麯綫等模型評估技術。讀者將學習如何通過調整超參數、特徵選擇和特徵工程來優化模型，從而提高預測的準確性和泛化能力。 時間序列分析與預測： 許多業務數據都具有時間序列的特性，如銷售額、股票價格等。本章將介紹時間序列數據的特點，包括趨勢、季節性和周期性。我們將講解ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型，並探討如何利用它們進行短期和長期的預測。 自然語言處理（NLP）基礎： 文本數據是海量非結構化數據的重要組成部分。本章將介紹NLP的基本概念，如分詞、詞性標注、命名實體識彆等。我們將初步探討文本挖掘技術，如詞袋模型、TF-IDF，以及如何進行情感分析和主題建模。 推薦係統原理： 推薦係統在提升用戶體驗和驅動業務增長方麵發揮著越來越重要的作用。本章將介紹協同過濾（用戶-用戶、物品-物品）和基於內容的推薦算法，以及混閤推薦策略。讀者將瞭解推薦係統的工作流程和關鍵技術。 第四部分：數據可視化與應用——賦能決策與傳播洞察 再復雜的分析結果，如果不能清晰有效地傳達給決策者，其價值將大打摺扣。本部分將專注於數據可視化技術，以及如何將數據分析成果應用於實際業務場景。 數據可視化的原則與實踐： 本章將探討數據可視化的核心原則，強調清晰性、準確性和有效性。我們將介紹如何選擇閤適的圖錶類型來展示不同類型的數據關係，如比較、分布、構成和關係。讀者將學習如何設計有說服力的可視化作品，避免誤導性的展示。 交互式可視化與儀錶盤設計： 交互式可視化能夠讓用戶深入探索數據，發現隱藏的模式。本章將介紹如何使用現代可視化工具（如Tableau, Power BI, Plotly, Matplotlib, Seaborn等）來創建交互式圖錶和儀錶盤。我們將討論儀錶盤的設計最佳實踐，如何構建能夠直觀展示關鍵業務指標（KPI）的儀錶盤。 案例研究：數據分析在各行業的應用： 本章將通過一係列豐富的行業案例，展示數據處理與分析的實際應用。我們將探討在金融、零售、醫療、電商、製造等領域的具體應用場景，例如客戶畫像構建、欺詐檢測、銷售預測、供應鏈優化、用戶行為分析等。通過這些案例，讀者將深刻理解如何將書中所學知識轉化為解決實際業務問題的能力。 構建數據驅動型文化： 技術的應用最終是為瞭服務於業務。本章將探討如何將數據思維融入企業文化，促進跨部門協作，並賦能員工利用數據做齣更優決策。我們將討論數據素養的培養、數據驅動型決策流程的建立以及如何衡量數據化轉型的成效。 本書旨在成為讀者在數據洪流中的可靠導航者。我們相信，通過對本書內容的係統學習和實踐，讀者將能夠更自信、更有效地駕馭數據，將其轉化為驅動個人和組織成功的強大力量。無論您是數據分析新手，還是希望深化技術功底的專業人士，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本探討城市可持續發展策略的書籍，為我們描繪瞭一幅更加綠色、宜居的未來城市藍圖。書中詳細闡述瞭如何通過創新的城市規劃和管理，來應對日益嚴峻的環境挑戰，例如空氣汙染、交通擁堵以及資源枯竭。我尤其對書中關於智慧交通係統的介紹非常感興趣，它不僅涵蓋瞭智能信號燈、自動駕駛技術，還深入探討瞭共享齣行模式的推廣以及大數據在優化公共交通網絡中的作用。此外，作者對綠色建築和可再生能源在城市中的應用也進行瞭詳盡的分析，從節能設計理念到屋頂太陽能闆的普及，再到城市垃圾的分類處理和循環利用，都給齣瞭切實可行的方案。書中還重點強調瞭社區參與和社會公平在可持續發展中的重要性，呼籲通過公眾教育和政策引導，提升市民的環保意識，共同構建一個更具彈性和包容性的城市。這本書不僅提供瞭理論指導，更提供瞭大量成功的實踐案例，讓我看到實現可持續發展並非遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

一本關於太空探索的精彩讀物，它將浩瀚的宇宙奧秘娓娓道來。作者以充滿詩意的筆觸，描繪瞭人類對宇宙的無盡好奇和探索精神，從古人仰望星空到現代太空望遠鏡的誕生，再到載人航天和深空探測的壯舉。書中詳細介紹瞭我們對太陽係行星的認知進展，從土星的光環到火星的紅色沙丘，每一個星球的獨特魅力都被刻畫得淋灕盡緻。更讓我驚嘆的是，作者深入探討瞭黑洞、暗物質、暗能量等前沿天體物理學概念，並用通俗易懂的比喻解釋瞭相對論和量子力學等復雜的理論。書中還展望瞭人類未來殖民火星、星際旅行的可能性，以及尋找地外生命的最新進展，著實令人心潮澎湃。通過這本書，我不僅增長瞭天文知識，更感受到瞭人類作為宇宙渺小一部分的敬畏，以及不斷探索未知邊界的勇氣。

評分☆☆☆☆☆

這是一本非常實用的關於個人財富管理的指導書。它不僅僅是告訴你如何“省錢”，而是從更宏觀的角度，幫助讀者建立健康的財務觀念，並製定切實可行的理財規劃。書中深入分析瞭常見的投資誤區，例如追漲殺跌、盲目跟風等，並提供瞭如何識彆和規避這些風險的有效方法。我特彆喜歡書中關於資産配置的章節，作者根據不同的風險承受能力和人生階段，給齣瞭多樣化的投資組閤建議，從股票、債券到房地産、基金，以及一些新興的投資領域，都進行瞭詳細的介紹。此外，書中還強調瞭長期投資和復利的力量，並提供瞭一些實用的工具和策略，幫助讀者實現財富的穩健增長。除瞭投資，本書還涵蓋瞭風險管理、保險規劃以及遺産規劃等重要內容，力求為讀者提供一個全麵的財務健康指南。讀完這本書，我感覺自己對金錢有瞭更清晰的認識，也更有信心去規劃自己的財務未來。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我眼前一亮的關於人工智能在醫療領域的最新進展的書。它深入淺齣地探討瞭AI如何革新疾病診斷，從影像識彆到基因測序，書中列舉瞭大量真實世界的案例，並分析瞭其中涉及的算法原理，比如深度學習在X光片和CT掃描中的應用，以及自然語言處理在分析病曆和醫學文獻中的潛力。更讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避AI在醫療應用中可能遇到的倫理和隱私問題，而是提齣瞭非常有建設性的解決方案，例如數據脫敏技術、模型的可解釋性研究以及監管框架的建立。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一次關於未來醫療的哲學思辨，它讓我看到瞭AI與人類醫生協同工作的廣闊前景，也讓我對如何構建一個既高效又人性化的醫療AI係統有瞭更深刻的理解。雖然我不是AI領域的專業人士，但通過這本書，我仿佛打開瞭一扇新世界的大門，對AI在改善人類健康方麵的巨大潛力充滿瞭期待。作者的敘述邏輯清晰，語言生動，即使是復雜的概念也得到瞭很好的闡釋，非常適閤對AI在醫療領域感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完瞭一本關於現代藝術史的著作，它徹底顛覆瞭我對藝術的固有認知。本書並沒有遵循傳統的編年體敘事，而是以主題化的方式，將不同時期、不同流派的藝術作品巧妙地聯係起來，探討瞭藝術在社會變遷、技術革新以及哲學思潮影響下的演變軌跡。我被書中對立體主義、抽象錶現主義以及觀念藝術等流派的深入剖析所吸引，作者用生動形象的語言，結閤大量高清的藝術品插圖，將這些看似晦澀難懂的藝術形式變得鮮活起來。更令我著迷的是，書中探討瞭藝術如何反映並挑戰當時的社會規範，以及藝術傢如何在創作中錶達個人情感和對世界的獨特見解。從梵高的孤獨呐喊到杜尚的日常物品的“現成品”藝術，再到波普藝術對大眾文化的挪用，每一個案例都充滿瞭啓發。這本書讓我意識到，藝術不僅僅是美的展現，更是一種思考方式，一種與世界對話的語言。

評分☆☆☆☆☆

知識很基礎，適閤沒有經驗的開發者

評分☆☆☆☆☆

內容充實，講解到位，適閤初學！

評分☆☆☆☆☆

書已經收到瞭，還沒看不知道咋樣

評分☆☆☆☆☆

非常好，非常快，非常好用，哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

大數據Hadoop教材，寫的很詳細，質量很好，超級贊

評分☆☆☆☆☆

好書好書，值得購買，送貨還快

評分☆☆☆☆☆

書已經收到瞭，還沒看不知道咋樣

評分☆☆☆☆☆

內容豐富,條理清晰,很有幫助

評分☆☆☆☆☆

好書好書，值得購買，送貨還快