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3243三國(guó)演義 （羅貫中著長(zhǎng)篇小說(shuō)） 編輯《三國(guó)演義》是中國(guó)古典四大名著之一，是中國(guó)第一部長(zhǎng)篇章回體歷史演義小說(shuō)，全名為《三國(guó)志通俗演義》（又稱《三國(guó)演義》），作者是元末明初的著名小說(shuō)家羅貫中。《三國(guó)演義》描寫(xiě)了從東漢末年到西晉初年之間近百年的歷史風(fēng)云，以描寫(xiě)戰(zhàn)爭(zhēng)為主，訴說(shuō)了東漢末年的群雄割據(jù)混戰(zhàn)和漢、魏、吳三國(guó)之間的政治和軍事斗爭(zhēng)，最終司馬炎一統(tǒng)三國(guó)，建立晉朝的故事。反映了三國(guó)時(shí)代各類社會(huì)斗爭(zhēng)與矛盾的轉(zhuǎn)化，并概括了這一時(shí)代的歷史巨變，塑造了一群叱咤風(fēng)云的三國(guó)英雄人物。

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黑客的著名人物

1．Kevin Mitnick

凱文·米特尼克（Kevin David Mitnick，1964年美國(guó)洛杉磯出生），有評(píng)論稱他為世界上“頭號(hào)電腦駭客”。這位“著名人物”現(xiàn)年不過(guò)50歲，但其傳奇的黑客經(jīng)歷足以令全世界為之震驚。

2．Adrian Lamo

艾德里安·拉莫（Adrian Lamo）

Adrian Lamo：歷史上五大最著名的黑客之一。Lamo專門(mén)找大的組織下手，例如破解進(jìn)入微軟和《紐約時(shí)報(bào)》。Lamo喜歡使用咖啡店、Kinko店或者圖書(shū)館的網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行他的黑客行為，因此得了一個(gè)諢號(hào)：不回家的黑客。Lamo經(jīng)常發(fā)現(xiàn)安全漏洞，并加以利用。通常他會(huì)告知企業(yè)相關(guān)的漏洞。

3．Jonathan James

喬納森·詹姆斯(Jonathan James），歷史上五大最著名的黑客之一。

16歲的時(shí)候James就已經(jīng)惡名遠(yuǎn)播，因?yàn)樗蔀榱说谝粋€(gè)因?yàn)楹诳托袕奖徊度氇z的未成年人。他稍后承認(rèn)自己喜歡開(kāi)玩笑、四處閑逛和迎接挑戰(zhàn)。

4．Robert Tappan Morrisgeek.

Robert Tappan Morrisgeek.美國(guó)歷史上五大最著名的黑客之一。

Morris的父親是前美國(guó)國(guó)家安全局的一名科學(xué)家，叫做Robert Morris。Robert是Morris蠕蟲(chóng)病毒的創(chuàng)造者，這一病毒被認(rèn)為是首個(gè)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播的蠕蟲(chóng)病毒。也正是如此，他成為了首個(gè)被以1986年電腦欺騙和濫用法案起訴的人。

5．Kevin Poulsen

凱文·普爾森，全名凱文·李·普爾森（Kevin Lee Poulsen），1965年出生于美國(guó)的Pasadena。他常使用馬甲“Dark Dante（黑暗但丁）”作案，因攻擊進(jìn)入洛杉磯電臺(tái)的KIIS-FM電話線而出名，這也為他贏得了一輛保時(shí)捷。 Richard Stallman--傳統(tǒng)型大黑客，Stallman在1971年受聘成為美國(guó)麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室程序員。

Ken Thompson和Dennis Ritchie--貝爾實(shí)驗(yàn)室的電腦科學(xué)操作組程序員。兩人在1969年發(fā)明了Unix操作系統(tǒng)。

John Draper（以咔嚓船長(zhǎng)，Captain Crunch聞名）--發(fā)明了用一個(gè)塑料哨子打免費(fèi)電話

Mark Abene（以Phiber Optik而聞名）--鼓舞了全美無(wú)數(shù)青少年“學(xué)習(xí)”美國(guó)內(nèi)部電話系統(tǒng)是如何運(yùn)作的

Robert Morris--康奈爾大學(xué)畢業(yè)生，在1988年不小心散布了第一只互聯(lián)網(wǎng)病毒“蠕蟲(chóng)”

2002年，對(duì)于曾經(jīng)臭名昭著的計(jì)算機(jī)黑客凱文·米特尼克來(lái)說(shuō)，圣誕節(jié)提前來(lái)到了。這一年，的確是Kevin Mitnick快樂(lè)的一年。不但是獲得了徹底的自由（從此可以自由上網(wǎng)，不能上網(wǎng)對(duì)于黑客來(lái)說(shuō)，就是另一種監(jiān)獄生活）。而且，他還推出了一本剛剛完成的暢銷書(shū)《欺騙的藝術(shù)》（The Art of Deception: Controlling the Human Element of Security）。此書(shū)大獲成功，成為Kevin Mitnick重新引起人們關(guān)注的第一炮。

Jargon File中對(duì)“黑客”一詞給出了很多個(gè)定義，大部分定義都涉及高超的編程技術(shù)，強(qiáng)烈的解決問(wèn)題和克服限制的欲望。如果你想知道如何成為一名黑客，那么好，只有兩方面是重要的。（態(tài)度和技術(shù)）

想要自學(xué)Java編程，有什么書(shū)籍推薦么？

自學(xué)Java有哪些必備的學(xué)習(xí)書(shū)籍，在這里一一給你展示出來(lái)：

在這里給你推薦幾本書(shū)，非常優(yōu)秀的書(shū)籍：

當(dāng)然在推薦之前，你可以在B站內(nèi)搜索我們的名字，觀看一下我們的學(xué)習(xí)視頻；

我校名師高淇講述的Java300集課程，非常適合剛?cè)腴T(mén)的零基礎(chǔ)學(xué)者哦！

這幾本書(shū)相當(dāng)不錯(cuò)，推薦給你：

1.《Java編程規(guī)范》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)

介紹：這本書(shū)的作者是被譽(yù)為Java之父的James Gosling，入門(mén)者推薦閱讀，對(duì)基礎(chǔ)的講解很不錯(cuò)。

2.《Java編程思想》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)

介紹：豆瓣給出了9.1的評(píng)分，全球程序員廣泛贊譽(yù)。有人說(shuō)這本書(shū)不適合初學(xué)者，不過(guò)小編認(rèn)為作者并沒(méi)有對(duì)讀者已有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)有過(guò)多要求，只是要求讀者需要知道基本的程序語(yǔ)言。作者以通俗易懂及小而直接的示例解釋了一個(gè)個(gè)晦澀抽象的概念，需要花時(shí)間細(xì)細(xì)研讀。

3.《Java核心技術(shù)：卷I基礎(chǔ)知識(shí)》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)

介紹：官方機(jī)構(gòu)圖書(shū)，備一本總是沒(méi)錯(cuò)的。這本書(shū)比較全面也通俗易懂。可以當(dāng)字典的功能來(lái)用，學(xué)習(xí)入門(mén)必備。

4.《Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)

介紹：這本書(shū)目前基本斷貨，足以說(shuō)明搶手程度。作者主要使用Java語(yǔ)言描述了我們常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，值得一看。

5.《Java與模式》 適合對(duì)象：中級(jí)、高級(jí)

介紹：難得一見(jiàn)的國(guó)人寫(xiě)的Java好書(shū)。主要講解設(shè)計(jì)原則以及最為常見(jiàn)的設(shè)計(jì)模式的實(shí)用教材。這本書(shū)出現(xiàn)的比較早，是初級(jí)到中高級(jí)必讀的圖書(shū)之一。

6.《SCJP學(xué)習(xí)指南》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)

介紹：官方考試的必備圖書(shū)，對(duì)檢驗(yàn)自己的Java學(xué)習(xí)情況很有幫助。這本書(shū)特別適合學(xué)生閱讀，這本書(shū)理解透了，找工作面試Java題目不會(huì)有任何問(wèn)題。一些工作多年的工程師都會(huì)在里邊遇到一些不會(huì)做的題目。

學(xué)習(xí)的過(guò)程中，編程視頻的彌補(bǔ)是不可缺失的，需要的話點(diǎn)個(gè)贊吧！

進(jìn)階篇

1.《重構(gòu)：改善既有代碼的設(shè)計(jì)》 適合對(duì)象：中級(jí)、高級(jí)

介紹：清晰揭示了重構(gòu)的過(guò)程，解釋了重構(gòu)的原理和最佳實(shí)踐方式，并給出了何時(shí)以及何地應(yīng)該開(kāi)始挖掘代碼以及改善。大師的杰作，讓你明白軟件是一步步改進(jìn)的，不是一蹴而就的。

2.《XML入門(mén)經(jīng)典》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)

介紹：很多人覺(jué)得沒(méi)必要買(mǎi)XML書(shū)籍，不過(guò)我還是覺(jué)得推薦一本給你作為工具書(shū)，而且看本書(shū)可以使得你對(duì)XML方方面面有個(gè)了解。里面不少東西還是用到的。

3.《jQuery基礎(chǔ)教程》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)

介紹：從這個(gè)開(kāi)始學(xué)習(xí)jQuery才是根本，不然以后遇到的很多奇怪問(wèn)題不知所以然。jQuery個(gè)人感覺(jué)已經(jīng)成為目前的javascript標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)了，插件無(wú)數(shù)，大大簡(jiǎn)化了前端工作。

4.《JavaScript權(quán)威指南》 適合對(duì)象：初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)

介紹：一本從全新視角和層次來(lái)介紹JavaScript的參考書(shū)，填補(bǔ)了市場(chǎng)的空白。是學(xué)習(xí)js的必備參考工具書(shū)之一。

5.《代碼整潔之道》 適合對(duì)象：中級(jí)、高級(jí)

介紹：講述了一系列行之有效的整潔代碼操作實(shí)踐。軟件工程的理想編碼是無(wú)數(shù)人編出來(lái)的代碼像一個(gè)人寫(xiě)的，這本書(shū)當(dāng)作規(guī)范就不錯(cuò)。

最后：學(xué)習(xí)Java編程一定要努力學(xué)習(xí)！祝你成功！

javascript 問(wèn)題

var oDiv=document.getElementById("Layer1");

運(yùn)行這個(gè)語(yǔ)句時(shí),層Layer1還沒(méi)有建立.甩以,oDIv常為Null

你可以嘗試把JS部份的代碼放到最好.應(yīng)該沒(méi)有問(wèn)題了,

上次發(fā)問(wèn)時(shí),記得連錯(cuò)誤信息一起報(bào)出來(lái)

如何入門(mén)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)科學(xué)并沒(méi)有一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科體系，統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫(kù)，分布式計(jì)算，云計(jì)算，信息可視化等技術(shù)或方法來(lái)對(duì)付數(shù)據(jù)。

但從狹義上來(lái)看，我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)就是解決三個(gè)問(wèn)題：

1. data pre-processing;(數(shù)據(jù)預(yù)處理）

2. data interpretation；（數(shù)據(jù)解讀）

3.data modeling and analysis.（數(shù)據(jù)建模與分析）

這也就是我們做數(shù)據(jù)工作的三個(gè)大步驟：

1、原始數(shù)據(jù)要經(jīng)過(guò)一連串收集、提取、清洗、整理等等的預(yù)處理過(guò)程，才能形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；

2、我們想看看數(shù)據(jù)“長(zhǎng)什么樣”，有什么特點(diǎn)和規(guī)律；

3、按照自己的需要，比如要對(duì)數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽分類，或者預(yù)測(cè)，或者想要從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的且不易發(fā)現(xiàn)的信息，都要對(duì)數(shù)據(jù)建模，得到output。

這三個(gè)步驟未必嚴(yán)謹(jǐn)，每個(gè)大步驟下面可能依問(wèn)題的不同也會(huì)有不同的小步驟，但按我這幾年的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，按照這個(gè)大思路走，數(shù)據(jù)一般不會(huì)做跑偏。

這樣看來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)其實(shí)就是門(mén)復(fù)合型的技術(shù)，既然是技術(shù)就從編程語(yǔ)言談起吧，為了簡(jiǎn)練，只說(shuō)說(shuō)R和Python。但既然是薦數(shù)據(jù)科學(xué)方面的書(shū)，我這里就不提R/Python編程基礎(chǔ)之類的書(shū)了，直接上跟數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的。

R programming

如果只是想初步了解一下R語(yǔ)言已經(jīng)R在數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用，那不妨就看看這兩本：

R in action：我的R語(yǔ)言大數(shù)據(jù)101。其實(shí)對(duì)于一個(gè)沒(méi)有任何編程基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，一開(kāi)始就學(xué)這本書(shū)，學(xué)習(xí)曲線可能會(huì)比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發(fā)布的R basics（），stackoverflow上有tag-R的問(wèn)題集（Newest ‘r’ Questions），遇到復(fù)雜的問(wèn)題可在上面搜索，總會(huì)找到解決方案的。這樣一來(lái)，用這本書(shū)拿來(lái)入門(mén)學(xué)習(xí)也問(wèn)題不大。而且這本書(shū)作者寫(xiě)得也比較輕松，緊貼實(shí)戰(zhàn)。

Data analysis and graphics using R：使用R語(yǔ)言做數(shù)據(jù)分析的入門(mén)書(shū)。這本書(shū)的特點(diǎn)也是緊貼實(shí)戰(zhàn)，沒(méi)有過(guò)多地講解統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，所以喜歡通過(guò)情境應(yīng)用來(lái)學(xué)習(xí)的人應(yīng)該會(huì)喜歡這本入門(mén)書(shū)。而且這本書(shū)可讀性比較強(qiáng)，也就是說(shuō)哪怕你手頭沒(méi)電腦寫(xiě)不了代碼，有事沒(méi)事拿出這本書(shū)翻一翻，也能讀得進(jìn)去。

但如果你先用R來(lái)從事實(shí)實(shí)在在的數(shù)據(jù)工作，那么上面兩本恐怕不夠，還需要這些：

Modern applied statistics with S：這本書(shū)里統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書(shū)既復(fù)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)，又學(xué)了R語(yǔ)言。（S/Splus和R的關(guān)系就類似于Unix和Linux，所以用S教程學(xué)習(xí)R，一點(diǎn)問(wèn)題都沒(méi)有）

Data manipulation with R：這本書(shū)實(shí)務(wù)性很強(qiáng)，它教給你怎么從不同格式的原始數(shù)據(jù)文件里讀取、清洗、轉(zhuǎn)換、整合成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。當(dāng)然和任何一本注重實(shí)戰(zhàn)的書(shū)一樣，本書(shū)也有豐富的真實(shí)數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)供你練習(xí)。對(duì)于真正從事數(shù)據(jù)處理工作的人來(lái)說(shuō)，這本書(shū)的內(nèi)容非常重要，因?yàn)閷?duì)于任何研究，一項(xiàng)熟練的數(shù)據(jù)預(yù)處理技能可以幫你節(jié)省大量的時(shí)間和精力。否則，你的研究總是要等待你的數(shù)據(jù)。

R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書(shū)吧。150多個(gè)recipes，足以幫你應(yīng)付絕大多數(shù)類型的數(shù)據(jù)。以我現(xiàn)在極業(yè)余的可視化操作水平來(lái)看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。

An introduction to statistical learning with application in R：這本書(shū)算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重統(tǒng)計(jì)（機(jī)器）學(xué)習(xí)的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原沒(méi)有后者全面或深入，但卻是用R來(lái)學(xué)習(xí)和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的很好的入口。

A handbook of statistical analysis using R：這本書(shū)內(nèi)容同樣非常扎實(shí)，很多統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)生就是用這本書(shū)來(lái)學(xué)習(xí)用R來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模的。

Python

Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫(xiě)的著名的Think X series三大卷。其實(shí)是三本精致的小冊(cè)子，如果想快速地掌握Python在統(tǒng)計(jì)方面的操作，好好閱讀這三本書(shū)，認(rèn)真做習(xí)題，答案鏈接在書(shū)里有。這三本書(shū)學(xué)通了，就可以上手用Python進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)建模了。

Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要開(kāi)發(fā)者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)。這本書(shū)其實(shí)analysis講得不多，說(shuō)成數(shù)據(jù)處理應(yīng)該更合適。掌握了這本書(shū)，處理各種糟心的數(shù)據(jù)就問(wèn)題不大了。

Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書(shū)第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下來(lái)的十好幾章就是逐一介紹這幾個(gè)庫(kù)該怎么用。很全面，但讀起來(lái)比較枯燥，可以用來(lái)當(dāng)工具書(shū)。

Practical Data Analysis： 這本書(shū)挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內(nèi)容安排得東一榔頭西一棒子，什么都講一點(diǎn)，但一個(gè)都沒(méi)講透。這本書(shū)可以作為我們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)索引，看到哪塊內(nèi)容有意思，就順著它這個(gè)藤去摸更多的瓜。

Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可視化的教材肯定不少，我看過(guò)的也就這一本，覺(jué)得還不錯(cuò)。其實(shí)這類書(shū)差別都不會(huì)很大，咬住一本啃下來(lái)就是王道。

Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization

Exploratory Data Analysis：John Tukey寫(xiě)于1977年的經(jīng)典老教材，是這一領(lǐng)域的開(kāi)山之作。如今EDA已經(jīng)是統(tǒng)計(jì)學(xué)里的重要一支，但當(dāng)時(shí)還是有很多人對(duì)他的工作不屑一顧。可他愛(ài)數(shù)據(jù)，堅(jiān)信數(shù)據(jù)可以以一種出人意料的方式呈現(xiàn)出來(lái)。正是他的努力，讓數(shù)據(jù)可視化成為一門(mén)無(wú)比迷人的技術(shù)。但這本書(shū)不推薦閱讀了，內(nèi)容略過(guò)時(shí)。要想完整地了解EDA，推薦下一本：

Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書(shū)雖然標(biāo)題帶了個(gè)MATLAB，但實(shí)際上內(nèi)容幾乎沒(méi)怎么講MATLAB，只是每講一個(gè)方法的時(shí)候就列出對(duì)應(yīng)的MATALB函數(shù)。這本書(shū)的重要之處在于，這是我讀過(guò)的講EDA最系統(tǒng)的一本書(shū)，除了對(duì)visualization有不輸于John Tucky的講解外，對(duì)于高維的數(shù)據(jù)集，通過(guò)怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書(shū)也做了詳盡的講解。全書(shū)所以案例都有對(duì)應(yīng)的MATALB代碼，而且還提供了GUI（圖形用戶界面）。所以這本書(shū)學(xué)起來(lái)還是相當(dāng)輕松愉悅的。

Visualize This：中譯本叫“鮮活的數(shù)據(jù)”，作者是個(gè)“超級(jí)數(shù)據(jù)迷”，建立了一個(gè)叫的網(wǎng)頁(yè)展示他的數(shù)據(jù)可視化作品，這本書(shū)告訴你該選擇什么樣的可視化工具，然后告訴你怎樣visualize關(guān)系型數(shù)據(jù)、時(shí)間序列、空間數(shù)據(jù)等，最后你就可以用數(shù)據(jù)講故事了。如果你只想感受一下數(shù)據(jù)可視化是個(gè)什么，可以直接點(diǎn)開(kāi)下面這個(gè)鏈接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）

Machine Learning Data Mining

這一塊就不多說(shuō)了，不是因?yàn)樗恢匾且驗(yàn)樗匾Ｋ赃@一部分就推兩本書(shū)，都是”世界名著“，都比較難讀，需要一點(diǎn)點(diǎn)地啃。這兩本書(shū)拿下，基本就算是登堂入室了。其實(shí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）同樣值得研究，特別是后者現(xiàn)在簡(jiǎn)直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實(shí)在太燒腦，也沒(méi)必要，而且在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用也不算很廣。deep learning目前工業(yè)界的步子邁得比學(xué)術(shù)界的大，各個(gè)domain的應(yīng)用如火如荼，但要有公認(rèn)的好教材問(wèn)世則還需時(shí)日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書(shū)了。

The Element of Statistical Learning：要學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)，如果讓我只推薦一本書(shū)，我就推薦這本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫(xiě)書(shū)寫(xiě)得太用心了，大廈建得夠高夠大，結(jié)構(gòu)也非常嚴(yán)謹(jǐn)，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內(nèi)容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應(yīng)該是用R語(yǔ)言的ggplot2做的。）這本書(shū)注重講解模型和算法本身，所以需要具備比較扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)，啃起這本書(shū)來(lái)才不會(huì)太吃力。事實(shí)上掌握模型和算法的原理非常重要。機(jī)器學(xué)習(xí)（統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)）的庫(kù)現(xiàn)在已經(jīng)非常豐富，即使你沒(méi)有完全搞懂某個(gè)模型或算法的原理和過(guò)程，只要會(huì)用那幾個(gè)庫(kù)，機(jī)器學(xué)習(xí)也能做得下去。但你會(huì)發(fā)現(xiàn)你把數(shù)據(jù)代進(jìn)去，效果永遠(yuǎn)都不好。但是，當(dāng)你透徹地理解了模型和算法本身，你再調(diào)用那幾個(gè)庫(kù)的時(shí)候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。

Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 數(shù)據(jù)挖掘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺?shù)模且驗(yàn)殡m然他這本書(shū)的出發(fā)點(diǎn)是應(yīng)用，但原理上的內(nèi)容也一點(diǎn)沒(méi)有落下，內(nèi)容非常完整。而且緊跟時(shí)代，更新的很快，我看過(guò)的是第二版，就已經(jīng)加進(jìn)去了social network analysis這種當(dāng)時(shí)的前沿內(nèi)容。現(xiàn)在已經(jīng)有第三版了，我還沒(méi)看過(guò)，但應(yīng)該也加入了不少新內(nèi)容。其實(shí)這本書(shū)并不難讀，只是篇幅較長(zhǎng)，啃起來(lái)比較耗時(shí)。

其實(shí)這兩本書(shū)里單拎出來(lái)一塊內(nèi)容可能又是幾本書(shū)的節(jié)奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書(shū)來(lái)講也不為過(guò)，我個(gè)人用到的比較多，而且也確實(shí)有不少好書(shū)。但并非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細(xì)說(shuō)。

還有一些印象比較深刻的書(shū)：

Big Data Glossary： 主要講解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及工具，內(nèi)容涵蓋了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP庫(kù)與工具包，機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，數(shù)據(jù)可視化工具包，數(shù)據(jù)清洗，序列化指南等等。總之，是一本辭典式的大數(shù)據(jù)入門(mén)指導(dǎo)。

Mining of Massive Datasets：這本書(shū)是斯坦福大學(xué)Web Mining的講義，里面很多內(nèi)容與韓家煒的Data Mining那本書(shū)重合，但這本書(shū)里詳細(xì)地講了MapReduce的設(shè)計(jì)原理，PageRank（Google創(chuàng)業(yè)時(shí)期的核心排序算法，現(xiàn)在也在不斷優(yōu)化更新）講解得也比較詳細(xì)。

Developing Analytic Talent： 作者是個(gè)從事了十幾年數(shù)據(jù)工作的geek，技術(shù)博客寫(xiě)得很有個(gè)人風(fēng)格，寫(xiě)的內(nèi)容都比較偏門(mén)，通常只有具備相關(guān)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)的人能體會(huì)出來(lái)，絲毫不照顧初學(xué)者的感受。比如他會(huì)談到當(dāng)數(shù)據(jù)流更新太快時(shí)該怎么辦，或者M(jìn)apReduce在什么時(shí)候不好用的問(wèn)題，才不管你懂不懂相關(guān)基礎(chǔ)原理。所以這本書(shū)不太適合初學(xué)者閱讀。這本書(shū)其實(shí)是作者的博客文章的集結(jié)，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的博客文章串聯(lián)了起來(lái)。

Past, Present and Future of Statistical Science：這本書(shū)是由COPSS（統(tǒng)計(jì)學(xué)社主席委員會(huì)，由國(guó)際各大統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)的帶頭人組成）在50周年出版的一本紀(jì)念冊(cè)，里面有50位統(tǒng)計(jì)學(xué)家每人分別貢獻(xiàn)出的一兩篇文章，有的回憶了自己當(dāng)年如何走上統(tǒng)計(jì)學(xué)這條路，有的探討了一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的根本問(wèn)題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫(xiě)下了寄語(yǔ)。非常有愛(ài)的一本書(shū)。

其它資料

Harvard Data Science：這是H大的Data science在線課，我沒(méi)有修過(guò)，但口碑很好。這門(mén)課需要費(fèi)用8千刀左右，比起華盛頓大學(xué)的4千刀的Data science在線課雖貴一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜將近一半（而且斯坦福的更偏計(jì)算機(jī)）。如果想自學(xué)，早有好心人分享了slides: （;usp=sharing）和homeworks and solutions: （）

PyData：PyData是來(lái)自各個(gè)domain的用Python做數(shù)據(jù)的人每年舉行一次的聚會(huì)，期間會(huì)有各路牛人舉行一些規(guī)模不大的seminar或workshop，有好心人已經(jīng)把video上傳到github，有興趣的去認(rèn)領(lǐng)吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）

工具

R/Python/MATLAB（必備）：如果是做數(shù)據(jù)分析和模型開(kāi)發(fā)，以我的觀察來(lái)看，使用這三種工具的最多。R生來(lái)就是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)家開(kāi)發(fā)的軟件，所做的事也自然圍繞統(tǒng)計(jì)學(xué)展開(kāi)。MATLAB雖然算不上是個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，但因?yàn)楹芏嗳瞬皇菍I(yè)做數(shù)據(jù)的，做數(shù)據(jù)還是為了自己的domain expertise（特別是科學(xué)計(jì)算、信號(hào)處理等），而MATLAB又是個(gè)強(qiáng)大無(wú)比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔(dān)了數(shù)據(jù)處理的工作，雖然它有時(shí)候顯得效率不高。Python雖然不是做數(shù)據(jù)分析的專業(yè)軟件，但作為一個(gè)面向?qū)ο蟮母呒?jí)動(dòng)態(tài)語(yǔ)言，其開(kāi)源的生態(tài)使Python擁有無(wú)比豐富的庫(kù)，Numpy, Scipy 實(shí)現(xiàn)了矩陣運(yùn)算/科學(xué)計(jì)算，相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)。

SQL（必備）：雖然現(xiàn)在人們都說(shuō)傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle、MySQL越來(lái)越無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，但對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，他們每天都有處理數(shù)據(jù)的需要，但可能一輩子都沒(méi)機(jī)會(huì)接觸TB級(jí)的數(shù)據(jù)。不管怎么說(shuō)，不論是用關(guān)系型還是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，SQL語(yǔ)言是必須要掌握的技能，用什么數(shù)據(jù)庫(kù)視具體情況而定。

MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL之一，不少人認(rèn)為MongoDB完全可以取代mySQL。確實(shí)MongoDB方便易用，擴(kuò)展性強(qiáng)，Web2.0時(shí)代的必需品。

Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapReduce是當(dāng)前最著名也是運(yùn)用最廣泛的分布式計(jì)算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapReduce的框架建立起來(lái)的分布式計(jì)算系統(tǒng)，要說(shuō)他們之間的區(qū)別就是，Hadoop用硬盤(pán)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，Spark用內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，Storm只接受實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流而不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。一言以蔽之，如果數(shù)據(jù)是離線的，如果數(shù)據(jù)比較復(fù)雜且對(duì)處理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果數(shù)據(jù)是在線的實(shí)時(shí)的流數(shù)據(jù)，就Storm。

OpenRefine（可選）：Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)易于操作的數(shù)據(jù)清洗工具，可以實(shí)現(xiàn)一些基本的清洗功能。

Tableau（可選）：一個(gè)可交互的數(shù)據(jù)可視化工具，操作簡(jiǎn)單，開(kāi)箱即用。而且圖表都設(shè)計(jì)得非常漂亮。專業(yè)版1999美刀，終身使用。媒體和公關(guān)方面用得比較多。

Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可交互的可視化工具，不需要編程基礎(chǔ)，生成的圖表在美學(xué)和設(shè)計(jì)上也是花了心血的。更擅長(zhǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視化。

如何循序漸進(jìn)有效學(xué)習(xí) JavaScript

現(xiàn)在瀏覽器端以 JavaScript 為核心，基于各種 Web

標(biāo)準(zhǔn)（即：早已完成標(biāo)準(zhǔn)化的XHTML/CSS/DOM/xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了)/XSLT

和正在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了)HTTP）的技術(shù)正在加速整合，ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化) 就是這一系列技術(shù)的一個(gè)統(tǒng)稱。

　

　雖然網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有大量的相關(guān)資源，但是為了打好基礎(chǔ)，認(rèn)真讀上幾本書(shū)還是很有必要的。好在 ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化)

并不是什么全新的技術(shù)，它僅僅是傳統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展和增值，是對(duì)于這些基于 Web

標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)技術(shù)的重新包裝，使其更加適合于企業(yè)應(yīng)用，并且和服務(wù)器端結(jié)合地更加緊密。因此學(xué)習(xí)

ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化)，首先就要從深入學(xué)習(xí)這些傳統(tǒng)的技術(shù)開(kāi)始。我由淺入深地列出一些我讀過(guò)的書(shū)籍，提供給大家做參考：

1、XHTML 教程（XHTML）

作者：Chelsea Valentine, Chris Minnick

New Riders 原版，人民郵電出版社中文版

是的，今天你最應(yīng)該學(xué)習(xí)的是 XHTML，而不是 HTML。HTML 4.x 已經(jīng)是一個(gè)被廢棄了的標(biāo)準(zhǔn)，今天的標(biāo)準(zhǔn)是 XHTML 1.0。XHTML 1.0 也不是 XHTML 最新的版本，但是它是目前唯一得到瀏覽器廣泛支持和唯一實(shí)用的 XHTML 版本。

2、JavaScript 權(quán)威指南第四版（JavaScript: The Definitive Guide）

作者：David Flanagan

O'Reilly 原版，中國(guó)電力出版社中文版

JavaScript

愛(ài)好者親切地稱之為“犀牛書(shū)”，因?yàn)?O'Reilly 以犀牛作為這本書(shū)的封面。這是目前 JavaScript

領(lǐng)域最深入和最權(quán)威的入門(mén)書(shū)。與其它 JavaScript 相關(guān)書(shū)籍的區(qū)別是這本書(shū)一半以上的篇幅著重于深入介紹 JavaScript

語(yǔ)言本身的基礎(chǔ)知識(shí)，而不是象其它的書(shū)一樣把基礎(chǔ)知識(shí)和與 HTML 相結(jié)合做 Web 開(kāi)發(fā)的內(nèi)容（這些內(nèi)容往往偏重于細(xì)節(jié)，使得其篇幅很容易就超出了

1000 頁(yè)，例如《JavaScript Bible》）混雜在一起。對(duì)于剛剛開(kāi)始學(xué)習(xí) JavaScript

的初學(xué)者，這本書(shū)毫無(wú)疑問(wèn)是最佳的入門(mén)書(shū)。

3、xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了) 高級(jí)編程（Professional xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了)）

Didier Martin等著

Wrox 原版，機(jī)械工業(yè)出版社中文版

這本書(shū)是關(guān)于 xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了) 開(kāi)發(fā)技術(shù)非常詳盡的著作。雖然因?yàn)樽髡弑姸啵ǖ谝话?12 個(gè)人，第二版好像又多了幾個(gè)），無(wú)法擺脫 Wrox 紅皮書(shū)系列大雜燴的印記，但是這本書(shū)可以說(shuō)是紅皮書(shū)系列中少有的精品。

這本書(shū)可以作為 xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了) 技術(shù)參考書(shū)，雖然很厚，但是沒(méi)有必要從頭到尾全部讀完。其中與 ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化) 相關(guān)的內(nèi)容包括 xml(標(biāo)準(zhǔn)化越來(lái)越近了) DOM、XSLT 等等。

4、網(wǎng)站重構(gòu)（Designing with Web Standards）

作者：Jeffrey Zeldman

New Riders 原版，電子工業(yè)出版社中文版

這

本書(shū)詳細(xì)地介紹了如何摒棄遠(yuǎn)古時(shí)代（按照我的理解，3 年以前吧）不符合標(biāo)準(zhǔn)，專門(mén)針對(duì)某種瀏覽器（90%以上的情況下是

IE）做開(kāi)發(fā)的惡習(xí)，真正采用符合標(biāo)準(zhǔn)的方式來(lái)做開(kāi)發(fā)，最終走上向后兼容（注意：不是與瀏覽器以前不能完整支持 Web

標(biāo)準(zhǔn)的版本相兼容，而是與瀏覽器以后的版本相兼容）的平坦大路上來(lái)。這本書(shū)雖然不是 CSS 的專著，但是其中充分展示了使用 CSS

的一些高級(jí)技巧。尤其是最后一章展示了完全基于 CSS 做布局，摒棄使用 table 做布局的老方法的具體做法。

非常遺憾的是這本書(shū)的中文版翻譯的非常爛，如果不對(duì)照原文，很容易誤入歧途。讀這本書(shū)有任何疑問(wèn)的朋友都可以直接和我聯(lián)系。

上面列出的是與 ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化) 涉及到的技術(shù)相關(guān)的書(shū)籍。我沒(méi)有列出 CSS 的書(shū)，是因?yàn)槲也](méi)有專門(mén)讀過(guò)一本 CSS 方面的專著。附件是網(wǎng)上流傳很廣的 CSS 2.0 中文手冊(cè)，可以作為這方面的參考。

讀了以上這些書(shū)，你已經(jīng)在技術(shù)方面打下了極為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，你還需要有一個(gè)經(jīng)常的討論場(chǎng)所，JavaEye 毫無(wú)疑問(wèn)是你最值得來(lái)的地方。

下面我再列出幾本與技術(shù)沒(méi)有直接關(guān)系的書(shū)籍。

5、面向使用的軟件設(shè)計(jì)（Software for Use）

作者：Larry Contantine, Lucy Lockwood

ACM Press 原版，機(jī)械工業(yè)出版社中文版

大

部分的軟件都是給人使用的。我在 BEA User Group上的演講中說(shuō)到，ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化)

為什么會(huì)越來(lái)越流行，主要的原因就是它能比傳統(tǒng)的基于 HTML FORM 的交互模式帶給用戶更好的交互體驗(yàn)，也就是 ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化)

可以實(shí)現(xiàn)更好的 Web 可用性（Web Usability，這是目前國(guó)外的一個(gè)專門(mén)的研究領(lǐng)域），這才是 ajax(動(dòng)態(tài)網(wǎng)站靜態(tài)化)

最大的價(jià)值。軟件的可用性永遠(yuǎn)都是一個(gè)大的話題，《面向使用的軟件設(shè)計(jì)》正是這方面最權(quán)威的專著。我們只要在做最終用戶直接使用（有一個(gè)可視的界面）的軟

件開(kāi)發(fā)，提高可用性就是我們需要孜孜不倦追求的目標(biāo)。

6、軟件創(chuàng)新之路（Inmates Are Running the Asylum）

作者：Alan Cooper

Sams Publishing 原版，電子工業(yè)出版社中文版

7、About Face 2.0

作者：Alan Cooper

John Wiley Sons 原版，中文版即將出版

上面兩本書(shū)都是交互設(shè)計(jì)大師 Alan Cooper 的名著，相信很多朋友都知道 Alan Cooper 的大名，這兩本書(shū)是交互設(shè)計(jì)愛(ài)好者必讀的著作。

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文章出自：http://chinadenli.net/article39/dsshcsh.html

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