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出版者:Packt Publishing

作者:Daniel Whitenack

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2017-9-26

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781785882104

丛书系列:

图书标签:

• Programming
• MachineLearning
• Golang
• Go
• 机器学习
• 数据科学
• 算法
• 编程
• 技术
• 计算机科学
• 人工智能
• 实践
• 代码

软件工程的基石：深入理解设计模式与架构实践 本书旨在为资深软件工程师和架构师提供一套系统化、实用的设计模式与软件架构蓝图。我们不关注特定语言的语法细节，而是聚焦于解决复杂工程问题的核心思想、结构原则以及模式的演进历程。 在快速迭代与技术栈不断更迭的当代软件开发环境中，对稳健、可维护、高性能系统的追求从未停歇。本书的重点在于揭示那些跨越语言边界、经过数十年时间考验的软件设计精髓。我们将从最基础的“为什么需要模式”开始，探讨如何通过结构化的思想来应对不确定性，并最终构建出具有长期生命力的企业级应用。 第一部分：设计模式的哲学与基础构建 本部分深入探讨设计模式的本质——它们是如何帮助我们将混乱的需求转化为清晰、可被理解和修改的蓝图的。我们不仅会介绍经典的设计模式，更会剖析其背后的驱动力，强调抽象的艺术。 1. 模式的起源与分类的局限性： 探讨“模式语言”的诞生，并超越 GoF 的经典三类划分（创建型、结构型、行为型），引入功能性、并发性以及领域驱动的模式视角。重点分析在微服务和云原生架构下，传统模式如何被重新诠释或被新的架构模式所取代。 2. 创建型模式的深度解析： 我们将细致考察工厂方法、抽象工厂、建造者（Builder）在不同上下文中的应用。重点剖析依赖注入（DI）容器的底层机制，将其视为现代框架对工厂模式的高度抽象和自动化。探讨单例模式在并发环境中的陷阱与现代替代方案（如服务定位器与依赖注入）。 3. 结构型模式：构建灵活的骨架： 适配器（Adapter）如何解决遗留系统集成问题？装饰器（Decorator）如何提供比继承更灵活的职责增强机制？门面（Facade）如何简化复杂的子系统交互？我们将结合真实案例，展示如何利用这些模式在不侵入核心逻辑的前提下，实现系统的横向扩展和职责分离。 4. 行为型模式：流程控制的艺术： 深入研究策略（Strategy）、模板方法（Template Method）和观察者（Observer）模式。我们着重分析命令模式（Command）在事件驱动架构（EDA）中的应用，以及迭代器（Iterator）模式在处理大数据流时的性能考量。特别关注如何使用责任链（Chain of Responsibility）来构建灵活的中间件或过滤器管道。 第二部分：面向对象的进阶：SOLID 原则的实战化 设计模式是工具，而 SOLID 原则则是指导我们选择和应用这些工具的指南针。本部分将这些原则从理论提升到工程实践的层面，强调它们在代码评审和架构决策中的重要性。 1. 单一职责原则（SRP）的边界定义： 探讨如何在高内聚、低耦合的框架下，精确界定一个类、一个函数或一个模块的“职责”。我们将分析在微服务拆分中，SRP 如何指导服务边界的划分，并讨论“变化的原因”如何定义职责。 2. 开放/封闭原则（OCP）与扩展性： 讲解如何通过接口、抽象类和依赖倒置来构建“对扩展开放，对修改封闭”的系统。重点分析领域特定语言（DSL）如何作为实现 OCP 的高级手段，减少核心代码的受影响面。 3. 里氏替换原则（LSP）与多态的陷阱： 分析LSP在面向对象设计中的微妙之处，尤其是在涉及预状态、后条件和不变式时，如何保证子类行为的正确性。探讨在特定领域（如金融计算）中，简单继承可能带来的风险。 4. 接口隔离原则（ISP）与契约的精炼： 强调“胖接口”的危害，并展示如何通过精细化的接口设计来减少客户端对不必要依赖的耦合。探讨在模块化设计中，如何平衡接口的粒度和实现代码的复用性。 5. 依赖倒置原则（DIP）与控制反转（IoC）： 详细阐述DIP如何是实现松耦合的关键。我们将对比手动管理依赖与使用 IoC 容器（如 Spring 或类似的运行时容器）的优劣，重点关注编译时依赖与运行时依赖的解耦策略。 第三部分：软件架构模式的演进与选型 软件架构是宏观的设计决策，它决定了系统的弹性、可扩展性和长期维护成本。本部分聚焦于现代架构风格，并提供一套决策框架，帮助工程师在复杂环境中做出明智的选择。 1. 结构化架构的经典回顾： 深入解析分层架构（Layered）、管道-过滤器（Pipes and Filters）的适用场景与性能瓶颈。重点探讨六边形架构（Hexagonal/Ports and Adapters）如何将业务逻辑与外部技术细节（如数据库、UI）彻底隔离，确保核心领域模型的可测试性。 2. 分布式系统的基石：微服务架构（MSA）： 全面剖析 MSA 的优势与挑战。我们将探讨服务边界的划分策略（如按业务能力、子域划分），以及如何在分布式事务、服务间通信（同步 vs 异步）和集中式配置管理中应用设计模式。 3. 事件驱动架构（EDA）与反应式系统： 探讨 EDA 如何应对高吞吐、低延迟的需求。详细分析消息队列（MQ）、事件总线（Event Bus）和流处理平台（Stream Processing）在实现最终一致性中的作用。介绍Saga 模式在协调跨服务业务流程中的应用。 4. 架构选型的决策框架： 本章不提供“最好的架构”，而是提供一套评估模型。我们将使用诸如 C4 模型进行可视化，并结合 ATAM（架构交易评估方法） 来量化不同架构风格在特定质量属性（如性能、安全、可部署性）上的表现，从而指导架构师在需求驱动下做出权衡。 第四部分：面向高并发与可观测性的设计 在现代云环境中，系统的脆弱性往往体现在并发控制和故障处理上。本部分侧重于超越传统同步模型的并发设计，以及如何构建易于理解和运维的系统。 1. 并发设计模式的现代解读： 区别于传统的互斥锁机制，我们将重点关注无锁（Lock-free）算法的基础思想，如 CAS（Compare-and-Swap）操作的原理。探讨生产者-消费者模式在并发资源池管理中的高效实现，以及信号量（Semaphore）在限制并发访问速率上的实际应用。 2. 容错与弹性设计： 介绍用于处理服务不可用性的关键模式。深入分析熔断器（Circuit Breaker）、重试（Retry） 和隔离舱（Bulkhead） 模式，探讨它们如何协同工作，防止级联故障。我们将结合实际的客户端库和框架设计，展示这些模式的工程实现细节。 3. 可观测性架构中的模式应用： 系统运行状态的透明度是高效运维的前提。我们将讨论如何通过策略模式来管理日志级别和数据采样率，以及如何利用装饰器模式来为现有服务请求自动注入追踪上下文（Tracing Context），从而实现分布式链路追踪的基础设施建设。 本书适合： 具备至少五年软件开发经验，寻求突破当前设计瓶颈，希望系统化掌握企业级软件架构与复杂系统设计原则的专业人士。它将作为一本深入的技术参考书，指导读者从代码级的设计决策上升到宏观的系统架构选型，构建出真正具有韧性和可维护性的软件产品。

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我一直认为，一本优秀的计算机科学书籍，不仅要传授知识，更要激发读者的思考和探索欲。《Machine Learning With Go》在这方面做得非常出色。书中不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是引导你思考“为什么这么做”。例如，在讲解特征工程时，作者会详细阐述不同的特征处理方法背后的逻辑和适用场景，以及它们可能对模型性能产生的影响。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，对于培养一名合格的机器学习工程师至关重要。 书中对性能优化的讨论也让我受益匪浅。Go语言本身就以其高性能著称，而将这种高性能应用于机器学习领域，更是如虎添翼。书中通过具体的代码示例，展示了如何利用Go的并发特性来加速模型的训练和推理过程，例如使用goroutine来并行处理数据加载、特征提取等任务。这些技巧和方法，对于处理大规模数据集和构建高性能的机器学习系统具有极高的参考价值。我从中学习到了很多优化思路，并尝试将其应用到我自己的项目中，取得了显著的效果。

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《Machine Learning With Go》的出版，对于我这样希望将Go语言的优势应用于机器学习领域的开发者来说，无疑是一份及时雨。长久以来，机器学习的学习资源多以Python为主，对于Go开发者来说，要跨越到这个领域，总会面临语言适应性和工具链不熟悉的问题。而这本书，则非常巧妙地解决了这一痛点。它不仅仅是算法的堆砌，而是将Go语言的特性，例如其高效的内存管理、简洁的语法以及强大的并发能力，与机器学习的核心概念有机地结合起来，为读者提供了一条清晰的学习路径。 书中对于数据可视化部分的讲解也给我带来了不少启发。虽然Go语言在数据可视化方面的库相较于Python可能还不够丰富，但这本书介绍了一些常用的可视化工具和方法，并提供了Go语言的实现示例，例如如何生成各种图表来展示数据分布、模型性能以及训练过程中的变化。这些可视化操作对于理解数据和模型至关重要，能够帮助我们更直观地发现问题、验证假设。通过这些示例，我也对如何在Go生态中进行数据探索和结果呈现有了初步的认识。

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对于我而言，《Machine Learning With Go》提供了一种全新的视角来看待机器学习。长期以来，我习惯了用Python来处理机器学习任务，但Go语言的简洁、高效和并发特性，在这本书的引导下，展现出了独特的魅力。我特别欣赏书中对于不同算法的原理讲解，它能够用非常清晰的语言解释复杂的数学概念，并且通过Go语言的实现，让这些概念变得更加具体和易于理解。例如，在讲解支持向量机时，作者不仅阐述了核函数的概念，还展示了如何用Go语言实现一个简单的SVM模型。 书中对模型部署和服务的讨论也让我眼前一亮。在实际应用中，将训练好的模型部署到生产环境并提供服务是至关重要的一环。这本书提供了使用Go语言构建机器学习服务端的方案，并且考虑到了性能、可扩展性和资源占用等问题。这让我看到了用纯Go语言构建端到端机器学习解决方案的可能性，无需依赖其他语言的运行时，这对于简化部署流程和提高系统整体效率非常有帮助。

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《Machine Learning With Go》这本书的结构设计非常合理，它循序渐进地引导读者从入门到进阶，同时又提供了丰富的实践案例，让学习过程充满乐趣。我尤其喜欢书中对于神经网络部分的处理，它并没有直接抛出复杂的深度学习框架，而是从基础的感知机模型开始，逐步构建起多层感知机的概念，并通过Go语言的实现，帮助读者深入理解反向传播算法的工作原理。这种由浅入深的方式，让我对深度学习的底层机制有了更清晰的认识，而不仅仅是停留在调用API的层面。书中对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的初步介绍，也为我进一步深入学习更复杂的深度学习模型打下了坚实的基础。 书中代码的质量也是值得称道的。作者提供的所有代码示例都清晰、简洁，并且附带了详细的注释，使得即使是对Go语言不太熟悉的读者，也能快速理解代码的逻辑。更重要的是，这些代码示例都经过了精心设计，能够有效地展示所讲解的机器学习概念和算法。在学习过程中，我反复尝试、修改和扩展这些代码，通过实际操作来加深理解，这种“学以致用”的学习方式，比单纯阅读理论知识要有效得多。书中对一些常见机器学习库的集成和使用方法的介绍，也为我节省了大量的搜索和学习时间，让我能够更快地将所学知识应用到实际项目中。

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《Machine Learning With Go》这本书给我最直观的感受是，它打破了“机器学习=Python”的刻板印象。我一直对Go语言的并发能力在处理大规模数据和复杂计算时能带来的性能提升抱有期待，而这本书正是将这种期待变成了现实。书中对各种机器学习算法的Go语言实现，都充分考虑了Go的语言特性，例如goroutine的并行处理和channel的通信机制，从而在性能上实现了对传统实现方式的超越。我尤其喜欢书中对于并行训练的讲解，这让我看到了Go语言在构建高性能机器学习平台上的巨大潜力。 除此之外，书中对模型评估和调优的讲解也十分细致。它不仅仅是停留在理论层面，而是通过大量的代码示例，展示了如何在Go语言中实现各种评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等。这些实操性的指导，对于我来说非常有价值，能够帮助我更客观地评估模型的性能，并根据实际需求进行有效的调优。书中对超参数调优的讨论，也为我提供了不少实用的技巧和方法。

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这本《Machine Learning With Go》的出现，无疑为Go语言在机器学习领域的探索者们打开了一扇新的大门。长期以来，Python以其丰富的库和成熟的生态系统，在机器学习界占据着主导地位，而Go语言，以其卓越的并发性能、高效的编译速度和简洁的语法，在系统编程、网络服务等领域大放异彩，却似乎在机器学习这一分支显得相对沉寂。我一直对Go的性能优势在处理大规模数据和高计算密集型的机器学习任务中能带来的潜力感到好奇，而这本书恰恰满足了这份好奇心，更重要的是，它以一种非常接地气的方式，将机器学习的概念与Go语言的特性巧妙地融合在了一起。 我特别欣赏书中对于机器学习基础概念的讲解，它并没有直接一头扎进复杂的算法实现，而是循序渐进地引导读者理解各个算法的原理、适用场景以及它们在实际问题中的应用。比如，在介绍线性回归时，作者不仅阐述了最小二乘法的数学原理，还结合Go语言的切片、结构体等特性，演示了如何构建一个简单的线性回归模型。这种将理论与实践紧密结合的方式，极大地降低了学习门槛，让我这样一个并非机器学习科班出身的开发者，也能轻松理解并动手实践。书中对数据预处理、特征工程的讲解也十分细致，涉及到缺失值处理、特征缩放、编码等常见但至关重要的步骤，并提供了相应的Go语言实现示例，这对于保证模型训练的质量至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《Machine Learning With Go》这本书最大的价值在于，它为Go语言社区带来了高质量的机器学习入门和实践指南。长久以来，Go语言虽然在系统编程和网络服务领域表现卓越，但在机器学习领域一直相对沉寂。这本书的出现，恰恰填补了这一空白，它不仅介绍了机器学习的基本概念和常用算法，更重要的是，它展示了如何利用Go语言的特性，例如goroutine和channel，来高效地实现和部署机器学习模型。 我尤其欣赏书中对于实操的重视。书中提供的所有代码示例都经过了精心设计，能够清晰地展示所讲解的机器学习算法和概念。通过动手实践这些代码，我能够更深入地理解算法的原理，并学习如何在Go语言中进行数据处理、模型训练和评估。这些代码示例也为我日后开发自己的机器学习应用提供了宝贵的参考。此外，书中对Go语言在机器学习领域未来发展的展望，也让我充满了期待。

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在我看来，《Machine Learning With Go》最大的亮点在于它充分利用了Go语言的并发优势来优化机器学习的训练和推理过程。许多传统的机器学习算法，尤其是涉及到大量矩阵运算和迭代优化的，在单线程环境下往往需要耗费大量时间。这本书则深入探讨了如何利用Go的goroutine和channel机制，将这些计算任务并行化，从而显著提升模型的训练速度。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者展示了如何将计算密集型的核函数计算和优化过程分解成多个goroutine并行执行，这种对Go语言核心特性的深入挖掘和应用，让我对Go在高性能计算领域的潜力有了更深的认识，也为我日后开发更具扩展性和效率的机器学习应用提供了宝贵的思路。 书中对不同算法的选型和调优策略也进行了深入的探讨。它并没有仅仅满足于实现算法，而是引导读者思考“为什么”以及“如何做得更好”。比如，在介绍决策树和随机森林时，作者详细分析了过拟合和欠拟合的问题，并提供了剪枝、特征选择等优化手段的Go语言实现。对于初学者来说，理解这些概念并将其转化为实际操作可能有些困难，但书中通过丰富的代码示例和清晰的解释，让这一切变得触手可及。此外，书中还触及了模型评估和选择的多个维度，包括准确率、召回率、F1分数等，并展示了如何在Go中计算这些指标，这对于衡量模型性能和做出明智的模型选择非常有帮助。

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坦白说，我一直对Go语言在数据密集型任务中的表现持保留态度，毕竟Python在这方面有着不可撼动的地位。然而，《Machine Learning With Go》彻底改变了我的看法。书中对并行计算的深入讲解，特别是如何利用Go的goroutine和channel来加速矩阵运算和模型训练，给我留下了极其深刻的印象。我曾尝试用Python实现过一些相对复杂的模型，训练时间往往是瓶颈，而书中展示的Go语言实现，通过巧妙的并发设计，在处理同等规模的数据集时，其速度提升是显而易见的。这让我开始重新审视Go语言在数据科学领域的应用价值，并且充满信心去探索更多可能性。 书中对模型部署和推理的讨论也十分到位。在机器学习项目完成后，如何高效地将模型部署到生产环境并进行推理，是至关重要的一环。这本书提供了基于Go语言实现模型推理的方案，并且考虑到了性能和资源占用的问题。例如，书中对于如何将训练好的模型序列化，以及如何在Go程序中加载和使用这些模型，都给出了非常实用的指导。这对于我这种希望构建端到端机器学习解决方案的开发者来说，无疑提供了极大的便利。我不再需要依赖其他语言的运行时，而是可以用纯Go语言来完成整个流程。

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让我印象深刻的是，《Machine Learning With Go》并非一本仅仅罗列算法和代码的“工具书”，它更像是一本引导读者思考“为什么”和“如何”的“方法论”书籍。作者在讲解每一个算法时，都会深入剖析其背后的数学原理，并阐述其在特定应用场景下的优劣势。这使得读者在学习算法的同时，也能培养出独立思考和分析问题的能力。比如，在讲解聚类算法时，作者不仅介绍了K-Means的实现，还对比了层次聚类等其他方法，并分析了它们在处理不同类型数据集时的表现差异。这种深入的对比和分析，极大地开阔了我的视野，让我能够根据实际需求选择最合适的算法。 书中对Go语言在数据科学领域的应用前景的展望，也让我感到兴奋。随着Go语言生态的不断发展，越来越多的机器学习和数据科学库正在涌现。这本书的出现，无疑为Go开发者提供了宝贵的入门指南，也为Go语言在机器学习领域的进一步推广和应用注入了新的活力。我期待着未来能够看到更多基于Go语言的强大机器学习工具和框架，而这本书，无疑是这一趋势的一个重要里程碑。它证明了Go语言在机器学习领域同样拥有巨大的潜力和广阔的前景。

评分☆☆☆☆☆

翻了一下，只是对gonum这个库使用的一些介绍和应用。有鉴于gonum的例子实在是太少了，这本书可以算是一个补充吧。但其实想看的是optim，这个本书又涉及的太少。3.5吧

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