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自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。

本书将数学理论与实例相结合，这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。

本书用FPGA实现的密码算法主要分为部分，分别是分组密码、公钥密码、Hash算法和数字算法，其中分组密码包括DES、AES和SM4算法；公钥算法包括RSA公钥密码算法、ECC密码算法和SM2密码算法；Hash算法包括SHA-1算法、SHA-3算法和SM3算法；数字算法包括ECC算法和DSA算法。 本书在Xilinx公司的ISE平台和Mentor公司ModelSim仿真软件上编程实现了这些算法，并且还附加了相关实现截图以及密码算法实现效率分析。 本书不仅可作为大学密码与信息安全相关专业本科生以及研究生的教学与参考用书，也可以作为密码与信息安全科研或工程开发人员的参考书。

本书翻译自Sam R.Alapati的Expert Hadoop Administration。Sam R.Alapati是Sabre公司的首席Hadoop管理员，具有多年的Hadoop运维管理经验。他希望通过本书，为Hadoop集群开发与管理人员提供一些有益指导。从事Hadoop的管理工作，首先要了解Hadoop的架构，只进行单纯的操作并不能被称为合格的管理员。基于此，本书在介绍Hadoop及其生态组件时，都会首先介绍其架构，以期读者能够在更高的层次认识管理工作。本书首先介绍了Hadoop的整体架构及其部署与使用；然后着重介绍了两个重要的计算引擎MapReduce与Spark；接着介绍了Hadoop的数据存储与安全、数据均衡等特性；很后则介绍了如何进行参数调优与故障排除。整个流程下来，读者能够建立起完整的关于Hadoop管理的体系架构。

本书是一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点，通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜游戏，在轻松愉