联邦学习：原理与算法

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陈小玉

适读人群：本书可作为程序员的学习用书，也适合没有太多编程经验但又对数据结构有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书，或学科竞赛的辅导用书和培训学校的教材。　　（1）完美图解丰富实例，复杂问题简单化　　为基本操作配以图解，用数据结构解决生活中的实际问题，学习过程更加轻松有趣。　　（2）原理分析实战演练，真正地学以致用　　通俗化讲解基础知识，在实战中体会数据结构的设计和操作，锻炼独立思考的能力。　　（3）配套代码在线答疑，为学习保驾护航　　提供书中的范例程序源代码、练习题以及答案解析，并在博客和QQ群中答疑解惑。

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来

在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架Apache Spark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。