O'Reilly：数据之魅（套装共3册）

编辑推荐

　　云计算领头羊，英特尔甚至团购赠给用户，销量突破2万

内容简介

　　　　《'Reilly：学习OpenCV（中文版）》
　　计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
　　本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
　　本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
　　透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
　　计算机视觉无处不在，安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与GoogleMap和GoogleEarth紧密结合，它检查LCD屏幕上的像素，它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库，后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
　　透过各章提供的练习，任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下：
　　透彻介绍OpenCV
　　从摄像机获取输入
　　图像的变换
　　图像的分割和形状的匹配
　　模式识别，包括人脸检测
　　二维和三维场景中的跟踪监测
　　根据立体视觉进行三维重构
　　机器学习算法
　　“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用，还是复杂的视觉应用，都离不开这本入门必备参考，拿起它，开始愉快的学习之旅吧！
　　
　　　　本书
　　本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。本书共16章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop简介；MapReduce简介；Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制；MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性；如何构建Hadoop集群，如何管理Hadoop；Pig简介；Hbase简介；Hive简介；ZooKeeper简介；开源工具Sqoop，最后还提供了丰富的案例分析。本书是Hadoop参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。
　　
　　　　《数据之魅：基于开源工具的数据分析》
　　《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。
　　本书结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者和从业者阅读，也适合以科学计算为工具的科研人员参考。同时，本书还适用于计算机科学、数学、工程技术和其他相关专业本科或研究生的数据分析课程，是一本不错的参考书。

作者简介

　　布拉德斯基，GaryRostBradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授，同时也是WillowGarage的资深科学家，WillowGarage是一家机器人研究机构/孵化器。

　　怀特（TomWhite），从2007年以来，一直担任ApacheHadoop项目负责人。他是Apache软件基金会的成员之一，同时也是Cloudera的一名工程师。Tom为oreully网、java。net和IBM的developerWorks写过大量文章，并经常在很多行业大会上发表演讲。

　　PhilippK.Janer，凭借着自己多年来担任物理学家和软件工程师的经验，为数据分析和数学建模提供咨询服务。他是GnuplotinAction：UnderstandingDatawithGraphs（Manning出版）的作者，也在O’ReillyNetwork、IBMdeveloperWorks和IEEESoftware发表过大量文章。他拥有华盛顿大学理论物理学博士学位。