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Key Features Get started with Rust to build scalable and high performance applications Enhance your application development skills using the power of Rust Discover the power of Rust when developing concurrent applications for large and scalable software Book Description Rust is the new, open source, fast, and safe systems programming language for the 21st century, developed at Mozilla Research, and with a steadily growing community. It was created to solve the dilemma between high-level, slow code with minimal control over the system, and low-level, fast code with maximum system control. It is no longer necessary to learn C/C++ to develop resource intensive and low-level systems applications. This book will give you a head start to solve systems programming and application tasks with Rust. We start off with an argumentation of Rust's unique place in today's landscape of programming languages. You'll install Rust and learn how to work with its package manager Cargo. The various concepts are introduced step by step: variables, types, functions, and control structures to lay the groundwork. Then we explore more structured data such as strings, arrays, and enums, and you’ll see how pattern matching works. Throughout all this, we stress the unique ways of reasoning that the Rust compiler uses to produce safe code. Next we look at Rust's specific way of error handling, and the overall importance of traits in Rust code. The pillar of memory safety is treated in depth as we explore the various pointer kinds. Next, you’ll see how macros can simplify code generation, and how to compose bigger projects with modules and crates. Finally, you’ll discover how we can write safe concurrent code in Rust and interface with C programs, get a view of the Rust ecosystem, and explore the use of the standard library.

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介绍netty的好书, 强烈建议阅读! 内容简介 · · · · · · Network applications must handle events intelligently and efficiently, establishing priorities, resolving conflicts, and managing resources to avoid blocks, dropouts, and the other jams that occur in high-traffic environments. Netty is a Java-based networking framework designed to handle asynchronous network events smoothly so your applications are easy to write and maintain. The framework hides all the boilerplate and low-level code from you, making it possible to keep your business-logic separate and reusable, even in different network transports and protocols. Netty has built-in support for many protocols i.e. HTTP, SPDY, and WebSockets. Netty in Action introduces the Netty framework and shows you how to incorporate it into your Java network applications. You'll learn to write highly-scalable applications without the need to dive into the low-level non-blocking APIs at the core of Java. You'll learn how to think in an asynchronous way as you work through numerous hands-on examples. You'll follow numerous examples that show you how to use Netty while you master the best practices of large-scale network apps. 目录 · · · · · · PART 1: GETTING STARTED 1 Netty and Java NIO APIs - FREE 2 Your first Application with Netty - AVAILABLE PART 2: CORE FUNCTIONS / PARTS 3 General design ideas of Netty 4 Transports - AVAILABLE 5 Buffers - AVAILABLE 6 ChannelHandlers - AVAILABLE 7 Codec - AVAILABLE 8 Provided ChannelHandlers 9 Bootstrap—Startup your Application PART 3: NETTY BY EXAMPLE 10 HTTP—Provide content for download 11 WebSockets—Chat 12 SPDY—Serve content the fast way 13 UDP—Broadcast messages via UDP PART 4: ADVANCED TOPICS 14 Thread-Model of Netty - AVAILABLE 15 Deregister and re-register Channel from-to and I/O-Thread 16 User specific events 17 Write your own Transport implementation APPENDIXES: A The Community / How to get involved B Related books C Related projects

目录回到顶部↑ 第一部分 数据挖掘基础. 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 apriori算法14 2.2.1 频繁项目集生成14 2.2.2 关联规则生成17 2.3 关联规则挖掘的数据格式19 2.4 多最小支持度的关联规则挖掘20 2.4.1 扩展模型21 2.4.2 挖掘算法22 2.4.3 规则生成26 .2.5 分类关联规则挖掘27 2.5.1 问题描述27 2.5.2 挖掘算法28 2.5.3 多最小支持度分类关联规则挖掘31 2.6 序列模式的基本概念31 2.7 基于gsp挖掘序列模式32 2.7.1 gsp算法33 2.7.2 多最小支持度挖掘34 2.8 基于prefixspan算法的序列模式挖掘37 2.8.1 prefixspan算法38 2.8.2 多最小支持度挖掘39 2.9 从序列模式中产生规则41 2.9.1 序列规则41 2.9.2 标签序列规则41 2.9.3 分类序列规则42 文献评注42 第3章 监督学习45 3.1 基本概念45 3.2 决策树推理48 3.2.1 学习算法49 3.2.2 混杂度函数50 3.2.3 处理连续属性53 3.2.4 其他一些问题54 3.3 评估分类器56 3.3.1 评估方法56 3.3.2 查准率、查全率、f-score和平衡点(breakeven point)57 3.4 规则推理59 3.4.1 序列化覆盖59 3.4.2 规则学习：learn-one-rule函数61 3.4.3 讨论63 3.5 基于关联规则的分类63 3.5.1 使用类关联规则进行分类64 3.5.2 使用类关联规则作为分类属性66 3.5.3 使用古典的关联规则分类66 3.6 朴素贝叶斯分类67 3.7 朴素贝叶斯文本分类70 3.7.1 概率框架70 3.7.2 朴素贝叶斯模型71 3.7.3 讨论73 3.8 支持向量机73 3.8.1 线性支持向量机：可分的情况74 3.8.2 线性支持向量机：数据不可分的情况78 3.8.3 非线性支持向量机：核方法80 3.9 k-近邻学习82 3.10 分类器的集成83 3.10.1 bagging83 3.10.2 boosting84 文献评注84 第4章 无监督学习87 4.1 基本概念87 4.2 k-均值聚类89 4.2.1 k-均值算法89 4.2.2 k-均值算法的硬盘版本91 4.2.3 优势和劣势92 4.3 聚类的表示95 4.3.1 聚类的一般表示方法95 4.3.2 任意形状的聚类95 4.4 层次聚类96 4.4.1 单链接方法97 4.4.2 全链接方法98 4.4.3 平均链接方法98 4.4.4 优势和劣势98 4.5 距离函数99 4.5.1 数值的属性(numeric attributes)99 4.5.2 布尔属性和符号属性(binary and nominal attributes)99 4.5.3 文本文档101 4.6 数据标准化101 4.7 混合属性的处理103 4.8 采用哪种聚类算法104 4.9 聚类的评估104 4.10 发现数据区域和数据空洞106 文献评注108 第5章 部分监督学习110 5.1 从已标注数据和无标注数据中学习110 5.1.1 使用朴素贝叶斯分类器的em算法111 5.1.2 co-training114 5.1.3 自学习115 5.1.4 直推式支持向量机116 5.1.5 基于图的方法117 5.1.6 讨论119 5.2 从正例和无标注数据中学习119 5.2.1 pu学习的应用120 5.2.2 理论基础121 5.2.3 建立分类器：两步方法122 5.2.4 建立分类器：直接方法127 5.2.5 讨论128 附录：朴素贝叶斯em算法的推导129 文献评注131 第二部分 web挖掘 第6章 信息检索与web搜索135 6.1 信息检索中的基本概念136 6.2 信息检索模型138 6.2.1 布尔模型138 6.2.2 向量空间模型139 6.2.3 统计语言模型141 6.3 关联性反馈142 6.4 评估标准143 6.5 文本和网页的预处理147 6.5.1 停用词移除147 6.5.2 词干提取147 6.5.3 其他文本预处理步骤148 6.5.4 网页预处理步骤148 6.5.5 副本探测149 6.6 倒排索引及其压缩150 6.6.1 倒排索引150 6.6.2 使用倒排索引搜索151 6.6.3 索引的建立152 6.6.4 索引的压缩153 6.7 隐式语义索引157 6.7.1 奇异值分解158 6.7.2 查询和检索159 6.7.3 实例160 6.7.4 讨论163 6.8 web搜索163 6.9 元搜索引擎和组合多种排序165 6.9.1 使用相似度分数的合并166 6.9.2 使用排名位置的合并..166 6.10 网络作弊168 6.10.1 内容作弊169 6.10.2 链接作弊169 6.10.3 隐藏技术170 6.10.4 抵制作弊171 文献评注172 第7章 链接分析174 7.1 社会关系网分析175 7.1.1 中心性175 7.1.2 权威177 7.2 同引分析和引文耦合178 7.2.1 同引分析178 7.2.2 引文耦合179 7.3 pagerank179 7.3.1 pagerank算法180 7.3.2 pagerank算法的优点和缺点185 7.3.3 timed pagerank185 7.4 hits186 7.4.1 hits算法187 7.4.2 寻找其他的特征向量189 7.4.3 同引分析和引文耦合的关系189 7.4.4 hits算法的优点和缺点189 7.5 社区发现191 7.5.1 问题定义191 7.5.2 二分核心社区192 7.5.3 最大流社区193 7.5.4 基于中介性的电子邮件社区195 7.5.5 命名实体的重叠社区196 文献评注197 第8章 web爬取199 8.1 一个简单爬虫算法199 8.1.1 宽度优先爬虫201 8.1.2 带偏好的爬虫201 8.2 实现议题202 8.2.1 网页获取202 8.2.2 网页解析202 8.2.3 删除无用词并提取词干204 8.2.4 链接提取和规范化204 8.2.5 爬虫陷阱206 8.2.6 网页库206 8.2.7 并发性207 8.3 通用爬虫208 8.3.1 可扩展性208 8.3.2 覆盖度、新鲜度和重要度209 8.4 限定爬虫210 8.5 主题爬虫212 8.5.1 主题本地性和线索213 8.5.2 最优优先变种217 8.5.3 自适应219 8.6 评价标准223 8.7 爬虫道德和冲突226 8.8 最新进展228 文献评注230 第9章 结构化数据抽取：包装器生成231 9.1 预备知识231 9.1.1 两种富含数据的网页232 9.1.2 数据模型233 9.1.3 数据实例的html标记编码235 9.2 包装器归纳236 9.2.1 从一张网页抽取237 9.2.2 学习抽取规则238 9.2.3 识别提供信息的样例242 9.2.4 包装器维护242 9.3 基于实例的包装器学习243 9.4 自动包装器生成中的一些问题245 9.4.1 两个抽取问题246 9.4.2 作为正则表达式的模式246 9.5 字符串匹配和树匹配247 9.5.1 字符串编辑距离247 9.5.2 树匹配249 9.6 多重对齐252 9.6.1 中星方法252 9.6.2 部分树对齐253 9.7 构建dom树257 9.8 基于列表页的抽取：平坦数据记录258 9.8.1 有关数据记录的两个观察结果258 9.8.2 挖掘数据区域259 9.8.3 从数据区域中识别数据记录263 9.8.4 数据项对齐与抽取263 9.8.5 利用视觉信息264 9.8.6 一些其他技术264 9.9 基于列表页的抽取：嵌套数据记录265 9.10 基于多张网页的抽取269 9.10.1 采用前几节中的技术270 9.10.2 roadrunner算法270 9.11 一些其他问题271 9.11.1 从其他网页中抽取271 9.11.2 析取还是可选272 9.11.3 一个集合类型还是一个元组类型273 9.11.4 标注与整合273 9.11.5 领域相关的抽取273 9.12 讨论274 文献评注274 第10章 信息集成276 10.1 什么是样式表匹配277 10.2 样式表匹配的预处理工作278 10.3 样式表层次的匹配279 10.3.1 基于语言学的算法279 10.3.2 基于样式表中限制的算法280 10.4 基于领域和实例层次的匹配280 10.5 不同相似度的联合282 10.6 1:m匹配283 10.7 其他问题284 10.7.1 重用以前的匹配结果284 10.7.2 大量样式表的匹配285 10.7.3 样式表匹配的结果285 10.7.4 用户交互285 10.8 web搜索界面的集成285 10.8.1 基于聚类的算法287 10.8.2 基于互关系的方法289 10.8.3 基于实例的方法290 10.9 构建一个全局的搜索界面292 10.9.1 结构上的正确性和合并算法293 10.9.2 词汇的正确性294 10.9.3 实例的正确性295 文献评注295 第11章 观点挖掘296 11.1 意见分类297 11.1.1 基于意见短语的分类297 11.1.2 采用文本分类方法进行意见分类299 11.1.3 基于评分函数进行分类299 11.2 基于特征的观点挖掘和摘要300 11.2.1 问题定义301 11.2.2 对象特征抽取305 11.2.3 格式1中正面和负面评价部分的特征抽取306 11.2.4 符合格式2和3的评审上的特征抽取308 11.2.5 观点倾向分类309 11.3 比较性句子和比较关系挖掘310 11.3.1 问题定义311 11.3.2 等级比较性语句的识别312 11.3.3 比较关系的抽取314 11.4 观点搜索315 11.5 观点欺诈316 11.5.1 观点欺诈的目标和行为317 11.5.2 欺诈和欺诈者的种类317 11.5.3 隐藏技巧318 11.5.4 欺诈检测318 文献评注320 第12章 web使用挖掘322 12.1 数据收集和预处理323 12.1.1 数据的来源和类型323 12.1.2 web使用记录数据预处理的关键元素326 12.2 web使用记录挖掘的数据建模331 12.3 web用法模式的发现和分析334 12.3.1 会话和访问者分析334 12.3.2 聚类分析和访问者分割334 12.3.3 关联及相关度分析337 12.3.4 序列和导航模式分析340 12.3.5 基于web用户事务的分类和预测342 12.4 讨论和展望343 文献评注344 参考文献...345

1　introduction 　　1.1　crawling and indexing 　　1.2 topic directories 　　1.3 clustering and classification 　　1.4 hyperlink analysis 　　1.5 resource discovery and vertical portals 　　1.6 structured vs. unstructured data mining 　　1.7 bibliographic notes part ⅰ infrastructure 　2　　crawling the web 　　2.1 html and http basics 　　2.2 crawling basics 　　2.3 engineering large-scale crawlers 　　　2.3.1 dns caching, prefetching, and resolution 　　　2.3.2 multiple concurrent fetches 　　　2.3.3 link extraction and normalization 　　　2.3.4 robot exclusion 　　　2.3.5 eliminating already-visited urls 　　　2.3.6 spider traps 　　　2.3.7 avoiding repeated expansion of links on duplicate pages .　　　2.3.8 load monitor and manager 　　　2.3.9 per-server work-queues 　　　2.3.10 text repository 　　　2.3.11 refreshing crawled pages 　　2.4 putting together a crawler 　　　2.4.1 design of the core components 　　　2.4.2 case study: using w3c-libwww 　　2.5 bibliographic notes 3 web search and information retrieval 　　3.1 boolean queries and the inverted index 　　　3.1.1 stopwords and stemming 　　　3.1.2 batch indexing and updates 　　　3.1.3 index compression techniques 　　3.2 relevance ranking 　　　3.2.1 recall and precision 3.2.2　the vector-space model　 　 3.2.3　relevance feedback and rocchio?s method　　 　　　3.2.4　probabilistic relevance feedback models 　　　3.2.5　advanced issues　 　　3.3　similarity search　 　　　3.3.1　handling òfind-similaró queries　 　　　3.3.2　eliminating near duplicates via shingling　 　　　3.3.3　detecting locally similar subgraphs of the web　 　　3.4　bibliographic notes　 part ⅱ learning part ⅲ applications references index

使用开源框架encog开发人工神经网络 java版

内容介绍： 本书系统介绍了设计模式和体系结构模式，这些模式可应用于分布式和企业应用程序。其中主要包含与事务处理、分布式计算、并发性和时间等相关的模式，还介绍了在面向对象程序设计中的数据库模式。本书主要内容还包括模式的概念及发展，描述模式的UML的相关内容，软件生命周期，以及不同类型的模式，有些模式还给出了代码示例。 本书叙述清晰、结构严谨，是提高程序员编程能力的一本较好的参考书。本书可供有经验的程序员掌握所介绍的模式，并有助于在实践中发现新的模式，另外还可以了解模式的通用术语和描述方法。本书也可供初学者了解模式的用法。 译者序： 软件模式是软件开发期间对重复问题的可复用解决方案，是经验的总结。掌握这些模式后，当遇到类似问题时，就可以快速利用已有的解决方案分析问题，然后采取适当的策略，从而有效缩短软件开发周期并提高软件质量。 本书的作者 Mark Grand 是分布式系统、面向对象设计和Java领域的专家，而且是“Patterns in Java”(《Java模式》)系列丛书的作者。本书是该系列丛书的第三卷，第一卷主要介绍一般设计模式，第二卷包含了大量用于类、GUI设计、代码编写和软件测试的模式。 本书介绍了设计模式和体系结构模式，这些模式可用于分布式和企业应用程序。本书涉及的一些关键概念包括：可靠事务处理、分布式对象、可靠消息传输、并发管理、对象持久性及与时间相关的特性。处理这些问题的流行技术各有利弊，但本书展示的技术可以解决许多这样的问题，这些技术为设计软件提供了所需的技能。 本书含有大量的实例，包括4个事务处理模式，8个分布式体系结构模式，9个分布式计算模式，7个并发模式，3个时间模式和6个数据库模式。 本书内容丰富、结构合理，是提高程序员编程能力的一本较好的参考书。 作者、译者介绍： 作者：(美) Mark Grand 译者：张威、卢庆龄、卢庆昌、寇育新、魏桂英、王芹、许静华、石晶、张铁成、童为民 暂无详细 目录: 第1章 软件模式介绍 1 第2章 UML概述 5 第3章 软件生命周期 24 第4章 事务处理模式 26 第5章 分布式体系结构模式 59 第6章 分布式计算模式 96 第7章 并发模式 228 第8章 时间模式 289 第9章 数据库模式 329 附录A 持久框架 375

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