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本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识，包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等；第4章介绍了线性代数的基础知识，包括行列式、矩阵的运算和特

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本书通过理论与实践相结合的方式，深入浅出地介绍了文件系统的概念、原理和具体实现。本书涵盖本地文件系统、网络文件系统、分布式文件系统和对象存储等内容，可以说涵盖了数据持久化文件系统的主要领域。为了使读者更加深入地理解文件系统的原理，本书不仅介绍了文件系统的原理和关键技术，还结合开源项目介绍了文件系统的实现细节。最后，本书介绍了在互联网领域广泛使用的对象存储、承载海量访问请求的原理及可存储海量数据的架

这是一本讲解组织数据能力建设与数据应用工程化的著作，它旨在为企业应用和管理数据提供组织建设、技术体系和行业解决方案方面的理论指导和实践经验。本书是几位作者在数据领域十几年工作经验的总结，得到了业界10余位专家的一致好评。无论是互联网行业的数据原生类企业，还是正在数字化转型的传统企业，本书将为它们大规模、工程化地发挥数据的价值提供有意的参考。本书的内容大致分为如下4个方面：（1）行业分析：从宏观角度

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卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物，假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。

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