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MATLAB数值分析与应用 (宋叶志 贾东永) 中文 第1章MATLAB基础. 第2章MATLAB在微积分中的应用 第3章复变函数与积分变换 第4章线性方程组数值方法 第5章非线性方程的求根 第6章非线性方程组与最优化方法 第7章矩阵特征值及特征向量 第8章插值与函数逼近 第9章估计、滤波与数据拟合 第10章数值积分 第11章常微分方程数值方法 第12章数值方法应用范例(一) 第13章数值方法应用范例(二) 附录A数值分析中的泛函理论介绍 附录B代码编辑器UltraEdit 附录C程序调试方法 附录D常用数值分析理论及应用资源 主要参考文献… 截图：

精通MATLAB神经网络 (朱凯) PDF 第一篇 MATLAB入门篇11 第1章 MATLAB概述11 第2章 MATLAB计算基础28 第3章 MATLAB绘图入门43 第4章 MATLAB编程入门54 第5章 Simulink仿真入门87 第二篇 神经网络提高篇109 第6章 MATLAB神经网络工具箱概述109 第7章 MATLAB神经网络GUI工具123 第8章 感知器神经网络149 第9章 线性神经网络171 第10章 BP神经网络202 第11章 径向基神经网络234 第12章 自组织神经网络255 第13章 反馈神经网络289 第三篇 神经网络综合实战篇314 第14章 神经网络优化314 第15章 神经网络控制335 第16章 神经网络故障诊断363 第17章 神经网络预测385 第18章 Simulink中的神经网络设计405 第19章...

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深入理解Hadoop.第2版  内容简介： 本书作者基于对Hadoop系统的实践，深入浅出地对Hadoop进行了详细的讲解，包含大量的实例和技巧，可帮助有一定基础的开发者快速掌握分布式系统。主要内容包括：第1章～第4章讲解大数据系统的基本概念、Hadoop系统的关键概念，以及进行Hadoop平台管理的关键概念要素。第5章～第7章是本书的重点，深入分析了MapReduce框架，不仅包括MapReduce框架的API，还介绍MapReduce框架的更复杂概念及其设计理念。第8章～第14章介绍Hadoop生态系统，包括支持MapReduce程序的单元测试和集成测试框架、Hadoop系统的监控和日志系统、Hive框架、Pig和Crunch框架、HCatalog框架、Hadoop日志流处理、HBase等。第15章～第17章介绍了数据科学基本概念及应用、云计算实例、分布式下载服务实例等。 资源目录： 译者序 作者简介 前言 第1章为什么会有大数据1 第2章Hadoop中的概念13 第3章初识Hadoop框架34 第4章Hadoop系统管理51 第5章MapReduce开发基础78 第6章MapReduce开发进阶111 第7章 Hadoop输入／输出155 第8章 测试Hadoop程序186 第9章Hadoop的监控203 第10章使用Hadoop构建数据仓库215 第11章使用Pig进行数据处理238 第12章HCatalog和企业级Hadoop266 第13章使用Hadoop分析日志277 第14章使用HBase构建实时系统286 第15章Hadoop与数据科学317 第16章Hadoop与云计算334 第17章构建YARN应用程序349 附录Ａ安装Hadoop 附录B使用Maven和Eclipse 附录CApache Ambari 截图：

Spark大数据处理_原理算法与实例 资源目录： 第1章从Hadoop到Spark 1.1Hadoop——大数据时代的火种 1.1.1大数据的由来 1.1.2Google解决大数据计算问题的方法 1.1.3Hadoop的由来与发展 1.2Hadoop的局限性 1.2.1Hadoop运行机制 1.2.2Hadoop的性能问题 1.2.3针对Hadoop的改进 1.3大数据技术新星——Spark 1.3.1Spark的出现与发展 1.3.2Spark协议族 1.3.3Spark的应用及优势 第2章体验Spark 2.1安装和使用Spark 2.1.1安装Spark 2.1.2了解Spark目录结构 2.1.3使用Spark Shell 2.2编写和运行Spark程序 2.2.1安装Scala插件 2.2.2编写Spark程序 2.2.3运行Spark程序 2.3Spark Web UI 2.3.1访问实时Web UI 2.3.2从实时UI查看作业信息 第3章Spark原理 3.1Spark工作原理 3.2Spark架构及运行机制 3.2.1Spark系统架构与节点角色 3.2.2Spark作业执行过程 3.2.3应用初始化 3.2.4构建RDD有向无环图 3.2.5RDD有向无环图拆分 3.2.6Task调度 3.2.7Task执行 第4章RDD算子 4.1创建算子 4.1.1基于集合类型数据创建RDD 4.1.2基于外部数据创建RDD 4.2变换算子...

大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析 内容简介： Hadoop是目前重要的一种开源的大数据处理平台，读懂Hadoop的源代码，深入理解其各种机理，对于掌握大数据处理的技术有着显而易见的重要性。 本书从大数据处理的原理开始，讲到Hadoop的由来，进而讲述对于代码的研究方法，然后以Hadoop作为样本，较为详尽地逐一分析大数据处理平台各核心组成部分的代码，并从宏观上讲述这些部分的联系和作用。 本书沿用作者独特而广受欢迎的情景分析方法和风格，深入浅出直白易懂，可以作为大数据系统高级课程的教材，也可用作计算机软件专业和其他相关专业大学本科高年级学生和研究生深入学习大数据系统的参考书。同时，还可以作为各行业从事软件开发和数据挖掘的工程师、研究人员以及其他对大数据处理技术感兴趣者的自学教材。 资源目录： 第1章 大数据与Hadoop 1.1 什么是大数据 1.2 大数据的用途 1.3 并行计算 1.4 数据流 1.5 函数式程序设计与Lambda演算 1.6 MapReduce 1.7 大数据处理平台 1.8 Hadoop的由来和发展 1.9 Hadoop的MapReduce计算框架 1.10 Hadoop的分布式容错文件系统HDFS 第2章 研究方法 2.1 摘要卡片 2.2 情景分析 2.3 面向对象的程序设计 2.4 怎样阅读分析Hadoop的代码 第3章 Hadoop集群和YARN 3.1 Hadoop集群 3.2 Hadoop系统的结构 3.3 Hadoop的YARN框架...

ELK Stack权威指南 第2版 内容简介： ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的组合，是目前开源界流行的实时数据分析方案，成为实时日志处理领域开源界的第壹选择。然而，ELK也并不是实时数据分析界的灵丹妙药，使用不恰当，反而会事倍功半。本书对ELK的原理进行了解剖，不仅分享了大量实战案例和实现效果，而且分析了部分源代码，使读者不仅知其然还知其所以然。读者可通过本书的学习，快速掌握实时日志处理方法，并搭建符合自己需要的大数据分析系统。本书分为三大部分，第壹部分“Logstash”介绍Logstash的安装与配置、场景示例、性能与测试、扩展方案、源码解析、插件开发等，第二部分“Elasticsearch”介绍Elasticsearch的架构原理、数据接口用例、性能优化、测试和扩展方案、映射与模板的定制、监控方案等，第三部分“Kibana”介绍Kibana3和Kibana5的特点对比，Kibana的配置、案例与源代码解析。 作者简介： 饶琛琳，新浪网系统架构师，曾任人人网技术专家，中华网高级运维工程师等职位。参与了大规模系统的运维监控设计与自动化平台建设，对CDN架构、系统监控和日志分析都有丰富的经验。乐于分享，是ElasticsearchChina用户组负责人之一，活跃于Puppet和Logstash等开源社区，分享了大量技术文章。 截图：

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文档名称：大数据技术丛书《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》