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本书是基于SparkML和Scala语言编写的机器学习实战书籍。基于目前新版本的Spark框架展开, 首先是机器学习准备部分, 分别介绍了Spark与大数据技术的基础知识、Spark环境的安装与配置、Scala编程基础、Spark数据结构基础。然后是机器学习核心部分, 分别介绍了机器学习基础、线性回归、分类算法及应用、数据降维与应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用。最后通过两个综合实战项目案例进行巩固提升。本书配套了较为丰富的实战案例, 并为案例提供了详细的步骤, 另外, 本书配套了源代

本书分为管理你的AWS库存、优化你的AWS资源、%E操作化财务运营三个部分，共12章，内容包括：FinOps基础、建立正确的账户结构、管理库存、优化计算、优化存储、优化网络、数据驱动的FinOps等。

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本书聚焦编译器设计的难点、痛点, 在第1章概述编译器的基本构成, 并从编译角度介绍高级程序设计语言、目标语言和中间语言: 第2章介绍文法的相关概念, 以及如何进行程序语言设计的问题;第3-9章介绍编译器各组成部分的原理和设计, 包括词法分析器、语法分析器、中间代码生成器、中间代码优化器、目标代码生成器, 以及符号表管理和运行时存储空间组织。

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