老师发现了这本书,并主要编写的书籍,看过他手里的第一版,时过境迁已是再版,翻版时宋书公老师交给出版社编者名单已晚,还是没有落庞鹤老师的名字。《金匮》治杂病,效果如神,金匮大家认为有必要校诠的书,是有研读价值的,况且是早年静心所著。故买来珍藏,慢慢品学。
评分书籍的印刷很好,专业类的书籍适合专业人士扩展之用,但是邮到时书的封面有点脏,不过不影响阅读。
评分好………………………
评分中医临床参考用书,值得购买。
评分 评分重内容,重质量!!!
评分大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。 大数据时代的及时雨 全球著名数据库技术专家最新力作 理论与实际算法实现并重 《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括: 分布式文件系统以及Map-Reduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。
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