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  • 编程之美:微软技术面试心得

    这本书收集了约60道算法和程序设计题目,这些题目大部分在近年的笔试、面试中出现过,或者是被微软员工热烈讨论过。作者试图从书中各种有趣的问题出发,引导读者发现问题,分析问题,解决问题,寻找更优的解法。本书的内容分为下面几个部分: (1)游戏之乐:从游戏和其他有趣问题出发,化繁为简,分析总结。 (2)数字之魅:编程的过程实际上就是和数字及字符打交道的过程。这...
  • 交易系统与方法(原书第5版)

    如果交易系统与量化交易这个向来属于黑箱的行当能有一本可以用于自学与教学的教材,那可能就是佩里 J. 考夫曼的这本《交易系统与方法》了。 本书真正做到了从零开始介绍交易系统,从最初的统计学、数理经济学的基础开始,逐步介绍了各种技术分析方法的图形识别技术、各类交易与数学指标的应用,还介绍了事件与季节性周期驱动的系统模型,此后引入了平仓合约数与利差套利等期货对冲方...
  • 爆发:大数据时代预见未来的新思维 (湛庐文化•财富汇)

    1.本书是一本超越《黑天鹅》的惊世之作。如果说塔勒布认为人类行为是随机的,都是小概率事件,是不可以预测的;那么全球复杂网络权威巴拉巴西则认为,人类行为93%是可以预测的。 2.巴拉巴西的研究是在人类生活数字化的大数据时代基础上进行的,移动电话、网络以及电子邮件使人类行为变得更加容易量化,将我们的社会变成了一个巨大的数据库。他认为,人类正处在一个聚合点上,在...
  • 数据结构与算法/leetcode/lintcode题解/

    本文档为数据结构和算法学习笔记,主要作者 @billryan 并不是专业算法选手,希望有专业的小伙伴一起来改进。我们希望这个笔记能给你在学习算法的过程提供思路和源码方面的参考,但绝不鼓励死记硬背!全文大致分为以下三大部分: Part I为数据结构和算法基础,介绍一些基础的排序/链表/基础算法 Part II为 OJ 上的编程题目实战,按题目的内容分章节编写...
  • 决战大数据:驾驭未来商业的利器

    大数据时代的来临,给当今的商业带来了极大的冲击,多数电商人无不“谈大数据色变”,并呈现出一种观望、迷茫、手足无措的状态。车品觉,作为一名经验丰富的电商人,在敬畏大数据的同时,洞悉到了数据时代商业发展的更多契机,他创新了数据框架的建立和使用,重新量化了数据价值的指标,并挖掘了在无线数据和多屏时代下商业发展的本质……在他看来,改变思维方式,即可改变数据和商业的未...
  • 精简:大数据时代的商业制胜法则

    为什么联邦快递的logo因为其中的隐形箭头而大获成功? 为什么很多自行车坐垫中间会挖空一块? 为什么丰田塞恩汽车的成功与车本身无关? 为什么无标识、无人管控、车流量巨大的环道却秩序井然? 为什么耗资290万英镑的博览会路连护栏也不要? 为什么规则最简单(甚至简陋)的APP会让人上瘾? 为什么《华尔街日报》上由小黑点组成的肖像画能让读者如此投入? ...
  • 翻转课堂的可汗学院:互联时代的教育革命

    MIT 和哈佛毕业的高材生缘何放弃金融分析师工作投身教育事业?YouTube 上的“可汗学院频道”至今共吸引了163.3万订阅者,观看次数超过3.55亿次,它为什么如此大受欢迎?创始人萨尔曼·可汗阐述属于未来的教育理念——让地球上的任何人都能随时随地享受世界一流的免费教育! 现行教育模式已有200余年历史,可汗认为,在互联网蓬勃发展、社交网络盛况空前的时代...
  • Linux内核精髓:精通Linux内核必会的75个绝技

    经过近20年的发展,Linux操作系统已经成为当今最成功的开源软件之一,使用广泛,影响深远。随着Linux操作系统功能的不断丰富和完善,Linux内核的源代码也从最初的几万行增加到如今的数百万行,庞大无比,对于Linux内核的研究者和开发者而言,要系统研究Linux内核绝非易事。鉴于此,本书选取了Linux内核的资源管理(CPU、内存、进程等)、文件系统、网...
  • 与大数据同行——学习和教育的未来

    ☆ 大数据领域公认权威、百万级畅销书《大数据时代》作者维克托•迈尔-舍恩伯格教授最新力作 ☆ “终身学习”时代的必读书,开启全新教育时代 ☆ 专为中文大陆版增设“追问”一章,解读最新进展 ☆ 《认知盈余》作者克莱•舍基教授、中国教育技术领军人黎加厚教授亲笔作序 ☆ 著名教育学者朱永新、李希贵力荐 ☆ 译者为华东师大教育学博导赵中建教授,与作者数次面...
  • Spark大数据处理:技术、应用与性能优化

    《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》根据最新技术版本,系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术。 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性。具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数...