集体智慧编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:东南大学出版社

作者:西格兰

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2008-3-1

价格:58.00元

装帧:平装

isbn号码:9787564111397

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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《代码的艺术：探索软件开发中的精妙技艺》 这本书是一扇通往软件开发深层世界的窗户，它不仅仅关注“如何”编写代码，更深入探讨的是“为何”以及“如何才能写出更优雅、更健壮、更具生命力的代码”。我们将一同剖析那些在无数项目实践中沉淀下来的经典设计原则，理解它们背后的逻辑和价值。从面向对象设计的SOLID原则到函数式编程的纯粹性，从设计模式的灵活性到重构的优雅，本书将带你逐一领略这些构建高质量软件的基石。 第一部分：软件设计的哲学与基石 面向对象设计的精髓：SOLID原则的深度解析 单一职责原则（SRP）：我们将深入理解为何一个类应该只有一个引起其变化的原因。这不仅仅是代码的整洁，更是为了降低耦合，提高代码的可维护性和可测试性。我们会通过具体案例，展示违背SRP可能带来的“意大利面条式”代码，以及如何通过合理的职责划分来避免这一陷阱。 开闭原则（OCP）：这本书将详细阐述如何实现“对扩展开放，对修改关闭”。这并非是无休止的抽象，而是通过封装变化、引入抽象层来构建灵活且易于迭代的系统。我们会探索策略模式、装饰器模式等如何服务于OCP，以及它们在实际项目中的应用场景。 里氏替换原则（LSP）：我们将探讨子类必须能够替换其父类而不破坏程序的稳定性。这不仅仅是继承的正确使用，更是对多态的深刻理解。我们会分析LSP的常见违背情况，以及如何通过接口隔离和组合等方式来规避这些问题。 接口隔离原则（ISP）：本书会强调“不应该强迫客户端依赖于它们不使用的接口”。我们将学习如何设计更细粒度的接口，以减少不必要的依赖，提高类的内聚性。 依赖倒置原则（DIP）：我们将理解“高层模块不应该依赖于低层模块，两者都应该依赖于抽象”。这揭示了依赖注入和解耦的强大力量，如何通过抽象来降低模块间的耦合，从而实现更高的灵活性和可测试性。 函数式编程的魅力：纯粹、不可变与简洁 函数作为一等公民：我们将认识到函数不仅仅是代码块，更是可以被传递、被赋值、被返回的值。理解高阶函数、闭包等概念，以及它们如何带来更富有表现力的代码。 不可变性与副作用的控制：本书将深入探讨不可变数据结构的优势，以及如何通过严格控制副作用来构建更易于推理和并发的程序。我们将学习如何利用函数式编程的思维方式来避免许多常见的bug。 声明式编程范式：我们将对比命令式编程，理解声明式编程如何在不关心“如何做”的情况下，只关注“要做什么”，从而提升代码的可读性和效率。 第二部分：设计模式的实践智慧 创建型模式：构建对象的优雅之道 工厂模式（Factory Pattern）：我们将学习如何使用工厂模式来封装对象的创建过程，实现代码的解耦和灵活性。 单例模式（Singleton Pattern）：我们将探讨单例模式的应用场景和潜在的陷阱，以及如何实现线程安全的单例。 建造者模式（Builder Pattern）：本书将演示如何使用建造者模式来构建复杂的对象，实现代码的清晰和可读性。 原型模式（Prototype Pattern）：我们将理解如何通过复制现有对象来创建新对象，以及其在特定场景下的优势。 结构型模式：组织类与对象的灵巧方法 适配器模式（Adapter Pattern）：我们将学习如何让不兼容的接口协同工作，如同语言翻译官一般。 装饰器模式（Decorator Pattern）：本书将展示如何动态地给对象添加新的功能，而无需修改其原始结构。 代理模式（Proxy Pattern）：我们将理解如何通过代理来控制对其他对象的访问，实现延迟加载、访问控制等功能。 外观模式（Facade Pattern）：我们将学习如何为复杂子系统提供一个统一的接口，简化用户的使用。 行为型模式：对象间的通信与协作 观察者模式（Observer Pattern）：我们将深入理解发布/订阅机制，实现对象间的松耦合通信。 策略模式（Strategy Pattern）：本书将演示如何将算法封装起来，并使它们可以互相替换，实现算法的灵活切换。 模板方法模式（Template Method Pattern）：我们将学习如何定义一个算法的骨架，并将一些步骤延迟到子类中实现。 迭代器模式（Iterator Pattern）：我们将理解如何顺序访问一个聚合对象中的元素，而无需暴露其内部表示。 第三部分：代码重构与演进 重构的艺术：在不改变外部行为的前提下优化代码 代码坏味道的识别：我们将学习如何识别那些预示着代码质量下降的“坏味道”，如重复代码、过长方法、过大的类等。 常用重构手法详解：本书将详细介绍一系列行之有效的重构技术，如“提取方法”、“移动语句”、“替换继承为组合”等，并提供丰富的实践案例。 测试驱动重构：我们将强调在进行重构时，测试的重要性，以及如何利用单元测试来保证重构的安全性。 重构的价值与时机：我们将探讨重构不仅仅是为了代码的美观，更是为了提高可维护性、可读性、可扩展性和性能，以及何时是进行重构的最佳时机。 第四部分：现代软件开发的实践 测试驱动开发（TDD）：我们将深入理解TDD的“红-绿-重构”循环，以及它如何驱动出更健壮、更易于测试的代码。 持续集成与持续交付（CI/CD）：我们将探讨自动化构建、测试和部署的重要性，以及它们如何加速软件的发布周期，提高团队的效率。 领域驱动设计（DDD）：我们将初步了解DDD的思想，如何围绕业务领域构建软件，以及其在复杂业务场景下的优势。 这本书的目标是帮助开发者建立起一种对代码的深刻洞察力，不仅仅是写出能工作的代码，而是要写出清晰、优雅、可维护、可扩展的代码。通过对设计原则、设计模式和重构技巧的深入学习和实践，你将能够更好地驾驭复杂的软件项目，成为一名更出色的软件工程师。

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看了没几页，就有醍醐灌顶的感觉，一起很多迷茫的问题都清晰了不少。相信看完并理解好了之后一定会功力大增  

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可能不是什么最新的研究热点 不过就读完第一章之后来看，基本上验证了我之前对于协同过滤方面的知识，并且感觉可以作为后续研究的一个指导和激励。 看到后面的章节内容，支持向量机，神经网络等之前在工程上用的少之又少的东西都能有它们的用武之地，让人相当之兴奋。 其实目前...  

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这本书好的地方就不多说了，也没有必要我再浪费口舌。 值得注意的倒是这本书上的代码实在问题很多，当然这也大概是计算机书籍所共有的特点。 所以还是在网上搜索了一下，找到这本书的勘误表，这样在代码测试时才容易不走弯路。 http://oreilly.com/catalog/errataunconfirme...  

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都是干货，没什么废话。注重由浅入深向读者讲解，兼顾各种细节。作者的编程经验丰富，书里的代码都是选自案例，可以直接应用。所以，这本书特别实用。 对我来说，终于搞明白了一种神经网络：多层感知机。首先将抽象神经元的权重（突触强度）存入到数据库中，或者通过反向传播...  

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“集体智慧编程”这个书名，总让我联想到那些看似微小却汇聚成磅礴力量的瞬间。我想象中的这本书，可能会从哲学和认知科学的角度出发，去探讨“智慧”的本质，以及它如何在群体交互中涌现。它或许会引用一些社会学和心理学的研究，来阐述群体思维、信息传播、以及个体偏见如何在集体决策中产生影响。而“编程”这个词，则意味着将这些抽象的概念转化为具体的实践。我期待书中能够展示如何构建能够感知、分析、并响应集体信号的软件系统。比如说，它会不会介绍一些算法，能够从海量的用户数据中识别出共识和趋势？或者，它会讲解如何设计用户界面和交互流程，鼓励用户贡献高质量的信息，并有效地融合这些信息？我个人对那些能够模拟生物群体行为（如蚁群算法、鸟群算法）的编程技术特别感兴趣，不知道这本书是否会触及这方面的内容。毕竟，自然界中的集体智慧已经演化得炉火纯青，将这些原理应用到软件开发中，一定会带来意想不到的效果。

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这本书的书名让我好奇不已，"集体智慧编程"，听起来就充满了潜力与可能性。我一直对群体如何汇聚力量、解决复杂问题充满兴趣，而将这种智慧与编程技术结合，似乎打开了一个全新的视角。我脑海中浮现出各种协作开发、开源社区、甚至是通过大量用户反馈来优化算法的场景。或许这本书会深入探讨如何设计系统，能够有效地捕捉和整合来自不同个体的知识和经验，将其转化为可执行的代码或者更优的解决方案。它会不会介绍一些已经被广泛应用的案例，比如维基百科的运作模式，或者像Stack Overflow这样的问答社区如何通过集体的力量来解决编程难题？我特别期待书中能够阐述一些理论框架，解释为什么集体智慧在某些情况下会比个体智慧更强大，以及这种力量如何被量化和应用。也许书中会提供一些实用的方法论，教导我们如何在项目管理、团队协作甚至个人学习中，更好地利用集体的力量，避免重复劳动，加速创新。这本书的书名本身就充满了吸引力，让我迫不及待地想知道它究竟能带给我多少惊喜。

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这本书的书名，听起来就像是一本充满未来感的指南。我一直在思考，在当今信息爆炸的时代，如何才能从纷繁复杂的数据中提炼出真正有价值的洞见。而“集体智慧编程”，恰恰点出了这个方向。我猜测，这本书可能会详细介绍一些利用分布式计算、众包（crowdsourcing）以及机器学习算法来整合和分析大规模数据的技术。它或许会深入讲解如何设计奖励机制，激励开发者和用户参与到知识的创造和完善中来。我非常好奇，它会不会探讨如何构建一个能够自我学习和进化的编程环境，让整个社区的智慧不断推动着软件的迭代和升级。例如，一些自动化测试框架，如果能够从成千上万次的运行结果中学习，自动发现bug并提出修复建议，那将是多么高效的事情。这本书的书名也让我想到了一些敏捷开发中的协作实践，比如结对编程，不知道书中是否会将其中的一些理念扩展到更宏观的层面，探讨如何构建一个更大规模的、更具智慧的编程生态。

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“集体智慧编程”这个名字，让我脑海里立即浮现出那些充满活力的开源项目。我猜想，这本书或许会深入剖析那些成功的开源社区是如何运作的，它们是如何吸引和管理来自全球的贡献者，又是如何将零散的代码片段和想法整合成一个稳定、高效的整体。我期待书中能够分享一些关于项目管理、社区建设以及开发者激励的实用技巧。它会不会讲解一些能够量化集体贡献、评估社区健康度的指标？或者，它会提供一些工具和平台，帮助开发者更好地协作和沟通？我个人对那些能够利用社区的力量来解决复杂技术难题的方法非常感兴趣，比如，如何设计一个问题追踪系统，能够让大家齐心协力找到并修复bug。这本书的书名让我联想到，编程不再是一个孤立的个体行为，而是一个可以被无数智慧之光点亮的集体创造过程。

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这本书的书名，"集体智慧编程"，带着一种实验性和探索性的味道。我设想，这本书可能会探讨如何将那些非传统的、分散的知识来源，比如用户的建议、论坛的讨论、甚至社交媒体上的反馈，有效地转化为可执行的编程逻辑。它或许会介绍一些自然语言处理（NLP）的技术，用来解析和理解这些非结构化的文本信息。我特别希望书中能够讲解如何设计一套能够从海量用户行为数据中学习并优化算法的框架。想象一下，如果一个推荐系统能够通过分析成千上万个用户的选择，不断调整其推荐逻辑，那将是多么强大的功能。这本书的书名也让我思考，如何在编程的各个阶段，比如需求分析、设计、编码、测试，都融入集体的智慧。它会不会介绍一些能够让团队成员之间更有效地共享知识和经验的工具或方法？这本书的名字充满了吸引力，让我对它所能揭示的编程新世界充满了好奇。

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读过一些了

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历尽千辛万苦，耗时一年，终于看完神经网络的代码了，话说该怎么进阶下，梯度下降法没看到推导过程不舒服斯基

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当年为了做毕设速度翻完的，哪天还要重新好好读一下

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: TP393.092/S454

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Great intro to AI. 公式很简单~但作用巨大~