本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美互联网公司的实际工作经历,对算法技术、数据技术,以及围绕它们进行的技术中台建设实践进行了全面的探讨,并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务进行了案例剖析。本书具有广阔的技术视野,内容颇具深度,既适合互联网行业的技术从业者阅读,也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书,读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解,并从中获得的启发和可借鉴的经验。
算法作为计算机软件的核心,其可靠性和开发效率对于软件的可信性及应用发展具有重要意义。算法自动化是提高算法开发效率、保证算法可靠性的重要途径之一。本书结合著者所在学术团队已取得的软件形式化方法PAR及
本书是《算法设计与分析(第4版)》配套辅助教材。本书将结合原教材的内容,进一步讨论和讲解原教材中的重点和难点,问题分析,求解思路和方法,为读者深刻体会问题求解的核心思想提供帮助。由于原教材的内容有一定
本书是一本讲解前端程序员面试笔试真题的书籍,在写法上,除了讲解如何解答算法问题以外,还引入了示例辅以说明,让读者能够更容易理解。本书将程序员面试笔试过程中各类算法类真题一网打尽,在题目的广度上,通过各
个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求,并为其推送个性化信息,因此受到研究者的追捧及工业界的青睐,其研究具有重大的学术价值及商业应用价值,已广泛应用于大型电子商务平台、
软件质量,不但依赖架构及项目管理,而且与代码质量紧密相关。这一点,无论是敏捷开发流派还是传统开发流派,都不得不承认。 本书提出一种观点:代码质量与其整洁度成正比。干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者,本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则(或称“启示”),并辅以来自实际项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。 本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验,涵盖从命名到重构的多个编程方面,虽为一“家”之言,然诚有可资借鉴的价值。
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