新年小长假结束了，估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦，小编今天看了一眼计算机新书排行榜，一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。1、机器学习的数学一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的一本书。豆瓣评论：一本吃透机器学习的基础良作机器学习火了好几年了，而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久，比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹，

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如何在内卷时代脱颖而出？看书似乎都明白，一到实际工作中就不知道怎么办？为什么别人不大明白我的分析结果？零基础的人想学数据分析要看哪一本书？没学过Python适合于看哪一本书？如何培养数据分析思维？

选择先学Python还是C++，取决于你的学习目标、应用场景和职业规划。

如何提高编写高质量代码的能力呢？市面上有很多讲解如何编写高质量代码的图书，但大部分图书为了在简短的篇幅内将知识点讲清楚，大多选择比较简单的代码示例，这就导致很多读者在读完这些图书之后，虽然感觉理论知识都懂了，但仍然不知道如何将理论知识应用到真实的项目开发中。而《 设计模式之美》是一本理论+实战的书。...

本章主要介绍Spark的机器学习套件MLlib。MLlib从功能上说与Scikit-Learn等机器学习库非常类似，但计算引擎采用的是Spark，即所有计算过程均实现了分布式，这也是它和其他机器学习库最大的不同。但读者在学习MLlib的时候，大可不必关注其分布式细节，这是MLlib组件与其他组件很不一样的地方，这里不用考虑GraphX、Structured Streaming中的关键抽象、分布式计

“人工智能”这个概念新鲜时髦但又含混模糊，同时包罗万象。尽管如此,我们仍尝试对 人工智能进行定义:用一台机器处理来自其周围环境的信息,然后将这些信息分解并进行适 当决策，以达到实现某些期望结果的目的。根据定义，部分人只是将人工智能理解为“通用 智能”，因为人们关注的一般是其归纳推理和解决问题的能力。

机器学习是近几年炙手可热的话题。每天都有新的应用和模型进入人们的视野。世界各地的研究人员每天所公布的实验结果都显示了机器学习领域所取得的巨大进步。技术工作者参加各类课程、搜集各种资料，希望使用这些新技术改进他们的应用。但在很多情形下，要理解机器学习需要深厚的数学功底。这就为那些虽然具有良好的算法技能，但数学概念欠佳的程序员们设置了较高的门槛。为了掌握它们背后的动机和理论，有必要回顾并建立所有基本推

“终有一天，人工智能会像我们看待非洲平原上低级生物的化石一样看待我们。在人工智能眼中，人类只是直立行走的猿猴，用着粗糙的语言和简陋的工具，从诞生起就注定会灭绝。”——电影《机械姬》机器学习是人工智能中一个流行的子领域，其涉及的领域非常广泛。流行的原因之一是在其策略下有一个由复杂的算法、技术和方法论组成的综合工具箱。该工具箱已经经过了多年的开发和改进，同时新的工具箱也在持续不断地被研究出来。为了更好

零基础该如何自学linux运维？以下是建议帮助你入门Linux运维的一些建议。